Métodos de Big Data para Ciencias Sociales y Políticas Públicas

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)?