Métodos de Big Data para Ciencias Sociales y Políticas Públicas

Inscripción abierta

Presentación

Docente a cargo: Luciano Casiraghi

Big Data se está expandiendo en su contribución a las ciencias sociales en general y en las políticas públicas en particular. Si bien hay muchas preguntas prácticas, técnicas y éticas asociadas con esta tendencia, resulta de interés abordar y explorar la aplicación práctica de Big Data en el campo de las ciencias sociales.

La utilización de grandes bases de datos de forma integrada presenta desafíos para los investigadores de ciencias sociales, no sólo en el tamaño de los conjuntos de datos que se generan, sino también en la naturaleza cambiante de los datos y su capacidad para dar respuestas en tiempo real para los responsables de políticas que requieren una rápida política de adaptación a cambio. Los datos grandes a menudo son datos ricos, que ofrecen puntos de datos refinados y observaciones de alta calidad que abarcan diferentes niveles de análisis. Los datos a menudo están fragmentados, por lo que la localización, acceso e integración de diversos conjuntos de datos constituye una compleja tarea a resolver. Los datos requieren traducción – entre idiomas, y también entre disciplinas. Es posible que falten datos o “puntos ciegos” en los datos cuya ausencia debe ser resuelta.

El presente curso se orienta hacia la exploración de nuevas fuentes de datos de los que se nutre el Big Data como sensores móviles; datos de ubicación y comportamiento; feeds de Twitter; mapas satelitales; minería de textos, entre otros. Y, por otro lado, en cuanto a la aplicación del Big Data en el ámbito de las políticas públicas se abordarán preguntas como: ¿se pueden construir nuevos modelos de políticas para incluir nuevas fuentes de datos?; ¿cuáles son los desafíos de manejar nuevas fuentes de datos (en tiempo real, adaptativos, datos de comportamiento, población total en lugar de datos de muestra; datos sociales; datos de grano fino; datos ‘altos y gordos’; datos ‘desordenados’, datos multilingües)? y ¿cuál es la mejor manera para integrar nuevos datos con las hipótesis y técnicas existentes que se han desarrollado para abordar cuestiones de política pública?

El público objetivo de este curso es diverso, lo que permitirá el surgimiento de preguntas interesantes y estrategias compartidas relativos a los desafíos de la recopilación y análisis de datos que involucran conjuntos de datos grandes y “nuevos”; almacenamiento, acceso y publicación de grandes conjuntos de datos; generación de nuevas hipótesis y nuevas formas de datos; nuevas habilidades que se requieren de los investigadores para crear nuevos conocimientos y aplicaciones con Big Data y participación con los responsables políticos.


Objetivos

Partiendo del concepto de Big Data, su evolución y alternativas, se buscará:

  • Conocer el estado del arte del Big Data en las Ciencias Sociales.
  • Entender los diferentes abordajes, ejes temáticos y capacidad para la generación y/o captación de información en Ciencias Sociales.
  • Dar a conocer las herramientas existentes y aplicarlas en casos prácticos.

Contenidos

Unidad 1: El concepto de BIG DATA: antecedentes y actualidad

  • Evolución histórica del concepto.
  • Diferencias entre los diferentes conceptos de Data Mining, Business Intelligence, Data Lake, Big Data.
  • Debates actuales sobre BIG DATA.
  • Introducción a la utilización de Big Data en las Ciencias Sociales


Unidad 2: Ejes Temáticos

  • Gente y lugar – Ubicación y datos geoespaciales
  • Las redes sociales en las ciencias sociales y políticas
  • Datos del gobierno y del censo. Enlace, búsqueda y análisis


Unidad 3: Nuevas herramientas y métodos a partir de BIG DATA. La importancia del modelado de datos

  • Introducción al modelado de datos y programación
  • Cómo y dónde encontrar DATA
  • Herramientas básicas para explotar DATA
  • Software y Herramientas Analíticas


Unidad 4: Casos de Estudio

  • Desigualdad de Género
  • Salud Pública
  • Cambio Climático
  • Neurociencias

Cursada

Modalidad presencial regular
Fecha de inicio: lunes 25 de marzo de 2019.
Día y horario de cursada: lunes, de 18.30 a 21.30 hs.
Cantidad de clases: 10 (29 hs).

Modalidad de cursada y carga horaria
El curso se encuentra organizado en base a una modalidad teórico-práctica.
Para la consideración de temas conceptuales/teóricos, se adoptará la modalidad de organizar discusiones conceptuales sobre la base de la lectura previa de textos seleccionados.
En el abordaje de los temas prácticos se desarrollarán las herramientas metodológicas y de producción de información específica.

Modalidad de evaluación
La evaluación final consistirá en un trabajo final integrador individual a ser realizado en el hogar. En esta instancia se evaluará tanto la lectura y comprensión de la bibliografía obligatoria como así también las capacidades de aplicación de los contenidos, herramientas y metodologías del curso.

Certificación otorgada
Se otorgará un certificado de asistencia y aprobación del curso una vez aprobada la evaluación del trabajo final. Se prevé un certificado de asistencia para aquellos que cumplan el requisito del 75% de asistencia y que aprueben la evaluación.


Inscripción

Los alumnos se considerarán inscriptos en el curso sólo cuando hayan cumplido los siguientes requisitos antes de la fecha de cierre de inscripción:

  • Completar en línea el formulario de preinscripción AQUÍ
  • Entregar fotocopia del DNI (1º y 2º hoja)


Aranceles:

  • Curso completo: $ 7.500.
  • Pago único, 15 % desc: $ 6.375.
  • Pago en cuotas:
    – Matrícula + 1 cuota de $ 3.000.
    – Cuota 2: $ 2.250.
    – Cuota 3: $ 2.250.

Informes

FLACSO Argentina
Tucumán 1966, CABA, Argentina.

Centro de Estadística e Informática Aplicada
Asistente técnica: Marcela López.
Tel. directo: (54-11) 5238-9300 interno 353.
Horario de atención: lunes, miércoles y viernes de 15:30 a 19:30 hs.
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