Ciencia de Datos aplicada a las Ciencias Sociales y a las Políticas Públicas
El Centro de Estadística e Informática Aplicada (CEIA) ofrece cursos de iniciación y de actualización en técnicas específicas de estadística e informática, entre ellos el curso Ciencia de Datos aplicada a las Ciencias Sociales y a las Políticas Públicas.
Dirección y cuerpo docente
Coordinador: Joon Hee Bang.
Comité Ejecutivo CEIA: Joon Hee Bang, María Ferraro y Mirta Judengloben.
Docente: Docente: Felipe Ruiz Bruzzone.
Presentación
Las ciencias sociales atraviesan una transformación metodológica impulsada por la masificación de datos digitales, el abaratamiento del poder computacional y el desarrollo de herramientas de análisis accesibles para investigadores sin formación técnica especializada. Hoy es posible analizar texto a gran escala, mapear redes relacionales, recolectar datos digitales y sistematizar grandes volúmenes de información socioeconómica, entre otras posibilidades. La Ciencia de Datos permite encarar estos desafíos tanto para investigadores académicos como para funcionarios públicos, no solo por el volumen de datos disponibles, sino también por su capacidad de generar resultados en tiempo real. Todo ello sin soslayar los desafíos éticos que conlleva: el predominio de la política basada en datos y el efecto de la medición sobre el comportamiento en la esfera pública.
Este curso introduce a las y los estudiantes en ese repertorio de herramientas. El objetivo no es formar programadores ni especialistas en análisis de datos, sino ampliar el horizonte metodológico en un sentido analítico amplio: comprender qué permiten hacer los métodos computacionales, evaluar su pertinencia para preguntas concretas de investigación social, evaluar sus límites, reflexionar sobre sus implicancias éticas, y conocer los recursos disponibles para su implementación.
El enfoque es deliberadamente expositivo y aplicado. En cada sesión el docente introduce una metodología en su campo de aplicación, y demuestra un análisis en perspectiva aplicada, utilizando herramientas de programación a través de notebooks colaborativos —un entorno reproducible accesible desde el navegador, sin instalaciones, como Google Colab o Posit Cloud. Los materiales de cada sesión se comparten como notebooks reproducibles para que quienes deseen profundizar puedan replicar y adaptar los ejemplos de manera autónoma.