Palabras clave
big data
inteligencia artificial (IA)
Cómo citar
Resumen
El artículo examina el impacto del big data y la inteligencia artificial en el campo de las ciencias sociales computacionales. Se destaca la incidencia de este campo interdisciplinar en los estudios sociales en el marco de tres problemas específicos: a) el reduccionismo ontológico, b) el mito de la neutralidad y c) las complejidades en la distinción entre causalidad y correlación de variables en los fenómenos sociales. Desde una perspectiva crítica, se problematizan los supuestos epistemológicos que sostienen el uso acrítico de algoritmos y modelos de aprendizaje automático en la investigación social aislados del contexto de producción teórica. A partir de una revisión del estado del arte y de la presentación del análisis de un dataset mediante la aplicación de métodos de agrupamiento no supervisado, específicamente el algoritmo de K-means y el clúster jerárquico, se proponen estrategias que integran enfoques computacionales con tradiciones cualitativas, con el fin de potenciar investigaciones aplicadas desde la triangulación metodológica y atentas a los contextos sociopolíticos donde los datos son producidos y utilizados.
Abarzúa Cutroni, N. (2022). El Big Data como fenómeno social, político y cultural: reflexiones epistemológicas desde las ciencias sociales. Revista de Estudios Culturales Latinoamericanos, 27(2), 157-176.
Abeliuk, A. (2021). Algorithmic bias in social media recommendations: a quantitative analysis of X (ex-Twitter). Universidad de Chile.
Aminahuel, A., Donadío, F. y Musso, M. (2025). Clasificación de municipios ecuatorianos mediante métodos de clustering y regresión logística multinomial con Lasso [Trabajo final de diplomatura]. Universidad Nacional de Río Cuarto, Argentina.
Aminahuel, A. y Rodríguez, M. (2024). Notas críticas sobre políticas de comunicación y regulaciones en el capitalismo de plataformas en América Latina. Revista Correspondencias y Análisis. 19, 92-117. https://ojs.correspondenciasyanalisis.com/index.php/Journalcya/article/view/497
Anderson, C. (2008). The end of theory: The data deluge makes the scientific method obsolete. Wired Magazine. https://www.wired.com/2008/06/pb-theory/
Barbu, D. (2014). Microtargeting and political marketing in the age of Big Data. Journal of Political Communication, 31(4), 423-440.
Castells, M. (1996). La era de la información. Economía, sociedad y cultura. Vol. I: La sociedad red. Alianza Editorial.
Celis Bueno, C. (2021). Sesgos maquínicos y política de los datos. Revista Chilena de Estudios Culturales Digitales, 15(2), 1-17.
Cioffi-Revilla, C. (2010). Computational social science. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2(3), 259.271. https://doi.org/10.1002/wics.95
Cioffi-Revilla, C. (2014). Introduction to computational social science: Principles and applications. Springer.
Crawford, K. (2022). Atlas de la inteligencia artificial. Poder, política y costos planetarios. Fondo de Cultura Económica.
Day Montarcé, M. (2021). Geomática y análisis espacial en las ciencias sociales contemporáneas. Universidad Complutense de Madrid.
Denzin, N. K. (1970). The research act: A theoretical introduction to sociological methods. Aldine.
Durand, C. (2022). Tecnofeudalismo. Crítica de la economía digital. La Cebra Ediciones y Kaxilda.
Everaert-Desmedt, N. (2004). Charles Sanders Peirce: el pensamiento simbólico y la semiótica contemporánea. Fondo de Cultura Económica.
Fumagalli, A. (2010). Bioeconomía y capitalismo cognitivo. Traficantes de Sueños.
Gitelman, L. (2013). Raw data is an oxymoron. MIT Press.
Goodfellow, I., Bengio, Y. y Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Gualda, E. (2022). Métodos mixtos y triangulación en la investigación social contemporánea. Revista Española de Sociología, 31(3).
Gualda Caballero, E., Taboada Villamarín, A. y Rebollo Díaz, C. (2023). ‘Big data’ y ciencias sociales: una mirada comparativa a las publicaciones de antropología, sociología y trabajo social. Gazeta de Antropología, 39(1), artículo 09. https://doi.org/10.30827/Digibug.79779
Hastie, T., Tibshirani, R. y Friedman, J. (2015). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. Springer.
Joler, V. y Pasquinelli, M. (2021). The nooscope manifested: AI as instrument of knowledge extractivism. AI & Society, 36(1), 1263-1280.
Keuschnigg, M., Lovsjö, N. y Hedström, P. (2018). Analytical sociology and computational social science. Journal of Computational Social Science, 1(1), 3-14. https://doi.org/10.1007/s42001-017-0006-5
King, G. (2011). Ensuring the data-rich future of the social sciences. Science, 331(6018), 719-721.
Lazer, D., Pentland, A., Adamic, L., Aral, S., Barabási, A., Brewer, D., Christakis, N., Contractor, N., Fowler, J., Gutmann, M., Jebara, T., King, G., Macy, M., Roy, D. y Van Alstyne, M. (2009). Computational social science. Science, 323(5915): 721-723. https://www.sciencemag.org/lookup/doi/10.1126/science.1167742
Lipton, Z. C. (2018). The mythos of model interpretability. Communications of the ACM, 61(10), 36-43.
Marres, N. (2017). Digital sociology: The reinvention of social research. Polity Press.
Mejías, U. A. y Couldry, N. (2019). Colonialismo de datos: repensando la relación de los datos masivos con el sujeto contemporáneo. Virtualis, Joler, V. y Pasquinelli, M. (2021). The nooscope manifested: AI as instrument of knowledge extractivism. AI & Society, (18), 78-97. https://www.revistavirtualis.mx/index.php/virtualis/article/view/289
Morales, S. (2019). Derechos digitales y regulación de internet: aspectos claves de la apropiación de tecnologías digitales. En S. Morales (ed.), Tecnologías digitales: miradas críticas de la apropiación en América Latina (pp. 35-50). Siglo del Hombre Editores. https://www.jstor.org/stable/j.ctvt6rmh6.5
Nohlen, D. (2007). Instituciones políticas en su contexto: las virtudes del método comparativo. Rubinzal-Culzoni Editores.
O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown Publishing. https://www.researchgate.net/publication/314165204_Cathy_O'Neil_Weapons_of_Math_Destruction_How_Big_Data_Increases_Inequality_and_Threatens_Democracy_New_York_Crown_Publishers_2016_272p_Hardcover_26_ISBN_978-0553418811
Parra Saiani, J. y Piovani, J. (2021). Métodos mixtos en investigación social: entre la estadística y la interpretación. Universidad Nacional de La Plata.
Pearl, J. (2018). The book of why: The new science of cause and effect. Basic Books.
Rodríguez, M. (2019). Estar online para influir offline: comunicación y participación ciudadana en comunidades sociodigitales en Argentina y Brasil. En M. Zerega y M. Gómez Cogliano (coords.), Mundos digitales: paradojas de la vida digital (pp. 20-41). Universidad Casa Grande. https://issuu.com/casagrande55/docs/libro_mundos_digitales_paradojas_de_la_vida_digita
Rouvroy, A. (2013). El/Los fin(es) de la crítica: Conductismo de datos versus debido proceso. En M. Hildebrandt y K. De Vries (eds.), Privacidad, debido proceso y el giro computacional. Routledge.
Rouvroy, A. y Berns, T. (2013). Gouvernementalité algorithmique et perspectives d’émancipation. Réseaux, 177(1), 163-196.
Rouvroy, A. y Berns, T. (2016). Gubernamentalidad algorítmica y perspectivas de emancipación. ¿La disparidad como condición de individuación a través de la relación? (E. Feuerhake, trad.). Adenda Filosófica, (1), 88-116. https://www.academia.edu/30732187/
Sadin, E. (2020). La inteligencia artificial o el desafío del siglo. Anatomía de un antihumanismo radical. Caja Negra Editora.
Schab, M. (2020). Vigilancia masiva y manipulación de la opinión pública [Trabajo final de especialización]. Universidad de Buenos Aires, Argentina. http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/download/tpos/1502-1700_SchabJI.pdf
Sosa Escudero, W. (2019). Big data. Siglo XXI Editores.
Srnicek, N. (2019). Capitalismo de plataformas. Caja Negra Editora.
Turkle, S. (2011). Alone together: Why we expect more from technology and less from each other. Basic Books.
Van Dijck, J. (2016). La cultura de la conectividad. Siglo XXI Editores.
Weber, M. (2014). Economía y sociedad: esbozo de sociología comprensiva. Fondo de Cultura Económica.
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.