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Introducción a la Ciencia de Datos Sociales

Introducción a la Ciencia de Datos Sociales

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Abraham Zamudio

August 22, 2025
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Transcript

  1. El objetivo de la Ciencia de Datos Sociales es la

    Comprensión Cuantitativa del Comportamiento Humano.  Cuantitativa: A diferencia de lo cualitativo o descriptivo, buscamos hallazgos robustos basados en evidencia sólida que pueda cuantificarse.  Comprensión: No solo predecir, queremos poder generalizar y combinar conocimiento, e incluso motivar intervenciones o políticas.  Humano: No estudiaremos partículas u objetos. La validez de la medición y la ética serán un desafío.  Comportamiento: Cambios observables, estructuras, dinámicas y patrones; no solo historias o teorías. ¿Cuál es el objetivo de la Ciencia de Datos Sociales? 01 Abraham Zamudio
  2. Datos: Hechos en forma de información almacenada y transmisible. Datos

    es el plural de la palabra latina datum. Datos significa "cosas dadas". Los datos nos son dados, no son fabricados ni simulados. ¿Qué son los datos? 03 Abraham Zamudio
  3. La Ciencia de Datos es la aplicación de métodos de

    Informática y Estadística a preguntas empíricas y problemas prácticos. La Ciencia de Datos Sociales es la aplicación de la Ciencia de Datos para estudiar el comportamiento humano y la interacción social.  Importancia de combinar métodos, síntesis y comunicación  Recopilación de huellas digitales con técnicas de Informática  Análisis e interpretación con respecto a lo conocido en las Ciencias Sociales relevantes ¿Qué es la Ciencia de Datos Sociales? 04 Abraham Zamudio
  4. Desarrollando y conectando metodos en ciencia de datos 05 Developing

    and connecting methods in Data Science Statistics: Making sound inferences from too little data Data Science: Making meaningful inferences from too much data Computer Science Math & Statistics Behavioral & Social Sciences Social Data Science Abraham Zamudio
  5. Desarrollando y conectando metodos en ciencia de datos 06 Developing

    and connecting methods in Data Science Statistics: Making sound inferences from too little data Data Science: Making meaningful inferences from too much data Computer Science Math & Statistics Behavioral & Social Sciences Social Data Science Abraham Zamudio
  6. Los datos de huellas digitales tienen seis propiedades que pueden

    complementar otras fuentes de datos tradicionales en las ciencias sociales:  Big Data: Observar grandes cantidades de humanos a través de demografías  Fast Data: Cuantificar aspectos del comportamiento humano en tiempo real  Long Data: Recuperar datos longitudinales y a varias escalas de tiempo  Deep Data: Recopilar información persistente sobre individuos  Mixed Data: Combinar fuentes de datos heterogéneas y datos no estructurados  Strange Data: Localizar subcomunidades pequeñas o comportamientos desviados ¿Por qué huellas digitales? 07 Abraham Zamudio
  7. Con el gran potencial de las huellas digitales, también vienen

    grandes desafíos:  Sesgos de plataforma: causados por su diseño, algoritmos, bots sociales, etc.  Guardianes de datos: No todos pueden acceder a algunas fuentes de datos  Comportamiento performativo: Hablar en línea no es lo mismo que fuera de línea.  Problemas de representatividad: No todos dejan huellas digitales.  Datos observacionales: Probar mecanismos causales no es sencillo.  La inundación de datos: Demasiados datos permiten predicciones de caja negra que pueden ser útiles pero limitan nuestra comprensión. ¿Cuáles son las limitaciones de las huellas digitales? 08 Abraham Zamudio
  8. El Ciclo de Expectativas de la Ciencia de Datos Sociales

    10 time hype data theory methods Abraham Zamudio
  9. La importancia de las preguntas en la Ciencia de Datos

    Sociales 11 Pensamiento Profundo, de la versión cinematográfica de La Guía del Autoestopista Galáctico. Comprender nuestras preguntas es un prerequisito para comprender sus respuestas. Abraham Zamudio