‘Big data’ y ciencias sociales. Una mirada comparativa a las publicaciones de antropología, sociología y trabajo social

Abstract

Este artículo revisa la bibliografía internacional sobre big data y explora comparativamente la evolución, características y temáticas de las investigaciones que sobre este tema se encuadran en las áreas de antropología, sociología y trabajo social. Se emplean métodos cuantitativos para la descripción y una estrategia analítica de aprendizaje automático no supervisado al objeto de identificar y agrupar los principales tópicos o temáticas de los artículos. Los resultados confirman que el interés sobre los macrodatos ha llegado antes a la sociología que a la antropología o el trabajo social. Igualmente, se destaca la importancia de las publicaciones inter y multidisciplinares sobre big data en estas disciplinas. Del modelado de temas emergen 13 clústeres, destacando los correspondientes a publicaciones sobre redes sociales, epistemología, metodología e implicaciones del big data, big data y sociedad, salud y machine learning.

Teorías de la conspiración y discursos de odio en línea en la sociedad de las plataformas. Comparación de pautas en las narrativas y redes sociales sobre COVID-19, inmigrantes, refugiados, estudios de género y personas LGTBIQ+

“…The LDA algorithm is widely used in text mining to identify patterns in word usage, which in turn enables the labelling and categorisation of text sets according to the topics addressed. The choice to carry out clustering before the implementation of topic modeling was based on empirical evidence of improved results, as documented in previous research (Gualda, Taboada-Villamarín and Rebollo-Díaz, 2023). Finally, the deduction of the titles assigned to each topic is based on the keywords that the model suggests as the most relevant (see Table 2).…”

Digital Communication Studies during the Pandemic: A Sociological Review Using Topic Modeling Strategy

“…After the text corpus was tokenized and vectorized, our approach involved a preliminary step before topic modeling. Following the evidence of improved results, we applied the K-means algorithm (Gualda Caballero et al 2023). This unsupervised classification algorithm allows data to be grouped into different clusters based on their proximity, resulting in greater consistency in the prominent words highlighted by the topic modeling.…”

Big data en ciencias sociales. Una introducción a la automatización de análisis de datos de texto mediante procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático

“…Desde la perspectiva del científico social, los big data se refieren a la totalidad de los rastros digitales generados por las interacciones entre seres humanos, entre humanos y máquinas, y entre máquinas en el espacio virtual. Investigaciones previas (Gualda et al, 2023) han resaltado que el análisis de texto se ha convertido en uno de los enfoques metodológicos más populares al combinar tecnologías big data con las ciencias sociales. Esta elección se debe principalmente a que un considerable porcentaje de estos rastros digitales se almacena en formato de texto.…”