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Ciencias sociales computacionales

La ciencia social computacional es un subcampo académico interdisciplinario que se ocupa de los enfoques computacionales de las ciencias sociales . Esto significa que las computadoras se utilizan para modelar, simular y analizar fenómenos sociales. Se ha aplicado en áreas como la economía computacional , la sociología computacional , el análisis computacional de medios, la cliodinámica , la culturómica y los estudios sin fines de lucro . [1] Se centra en la investigación de las relaciones e interacciones sociales y conductuales utilizando enfoques de ciencia de datos (como el aprendizaje automático o el análisis basado en reglas), el análisis de redes , la simulación social y los estudios que utilizan sistemas interactivos. [2]

Definiciones

Existen dos terminologías que se relacionan entre sí: computación en ciencias sociales ( SSC ) y ciencia social computacional ( CSS ). En la literatura, se hace referencia a CSS como el campo de las ciencias sociales que utiliza enfoques computacionales para estudiar los fenómenos sociales. Por otro lado, SSC es el campo en el que se crean metodologías computacionales para ayudar en las explicaciones de los fenómenos sociales.

La ciencia social computacional revoluciona ambos pilares fundamentales del método científico : la investigación empírica , especialmente a través de big data , al analizar la huella digital dejada por las actividades sociales en línea; y la teoría científica , especialmente a través de la construcción de modelos de simulación por computadora mediante simulación social . [3] [4] Es un enfoque multidisciplinario e integrado para la investigación social que se centra en el procesamiento de la información por medio de tecnología de la información avanzada. Las tareas computacionales incluyen el análisis de redes sociales, sistemas geográficos sociales, [5] contenido de redes sociales y contenido de medios tradicionales.

El trabajo en ciencias sociales computacionales depende cada vez más de la mayor disponibilidad de grandes bases de datos, actualmente construidas y mantenidas por una serie de proyectos interdisciplinarios, entre ellos:

En 2017 se realizó un análisis pionero de grandes cantidades de contenido de periódicos [14] y libros [15] históricos, mientras que otros estudios sobre datos similares [16] mostraron cómo se pueden descubrir automáticamente estructuras periódicas en periódicos históricos. Se realizó un análisis similar en las redes sociales, que nuevamente reveló estructuras fuertemente periódicas. [17]

Aproches

Como área interdisciplinaria, los académicos provienen de muchos campos establecidos diferentes. Sin embargo, parece haber un espíritu compartido entre ellos de que el campo debería integrar el conocimiento a través de las fronteras académicas tradicionales. [18] [19] Sin embargo, Nelimarkka [20] propone cinco enfoques arquetípicos distintos para la ciencia social computacional:

En general, la ciencia social computacional es una disciplina académica diversa. Hay algunos trabajos académicos, en particular de la ciencia informática , que parecen mantener unida a la disciplina, pero más allá de eso hay comunidades más diversas. [21]

Vías de publicación académica

Los artículos sobre ciencias sociales computacionales se publican en varias revistas, como New Media & Society , Social Science Computer Review , PNAS , Political Communication , EPJ Data Science , PLOS One , Sociological Methods & Research y Science . [22]

Sin embargo, existen algunos espacios enfocados únicamente en las ciencias sociales computacionales:

Véase también

Referencias

  1. ^ Ma, Ji; Ebeid, Islam Akef; de Wit, Arjen; Xu, Meiying; Yang, Yongzheng; Bekkers, René; Wiepking, Pamala (febrero de 2023). "Ciencia social computacional para estudios sin fines de lucro: desarrollo de una caja de herramientas y una base de conocimiento para el campo". Voluntas . 34 (1): 52–63. doi : 10.1007/s11266-021-00414-x . hdl : 1805/31787 . ISSN  0957-8765.
  2. ^ Nelimarkka, M. (2023). Pensamiento computacional y ciencias sociales: combinación de programación, metodologías y conceptos fundamentales. SAGE Publishing.
  3. ^ DT&SC 7-1: Introducción a la e-ciencia: del curso en línea DT&SC de la Universidad de California
  4. ^ Hilbert, M. (2015). e-Ciencia para el desarrollo digital: ICT4ICT4D (PDF) . Centro de Informática para el Desarrollo, SEED, Universidad de Manchester. ISBN 978-1-905469-54-3. Archivado desde el original (PDF) el 24 de septiembre de 2015.
  5. ^ Cioffi-Revilla, Claudio (2010). "Ciencia social computacional". Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics . 2 (3): 259–271. doi :10.1002/wics.95.
  6. ^ Turchin, Peter; Brennan, Rob; Currie, Thomas E.; Feeney, Kevin C.; Francois, Pieter; Hoyer, Daniel; Manning, JG; Marciniak, Arkadiusz; Mullins, Daniel; Palmisano, Alessio; Peregrine, Peter; Turner, Edward AL; Whitehouse, Harvey (2015). "Seshat: El banco de datos de historia global" (PDF) . Cliodynamics . 6 : 77.https://escholarship.org/uc/item/9qx38718
  7. ^ Kirby, Kathryn R.; Gray, Russell D.; Greenhill, Simon J.; Jordan, Fiona M.; Gomes-Ng, Stephanie; Bibiko, Hans-Jörg; Blasi, Damián E.; Botero, Carlos A.; Bowern, Claire; Ember, Carol R.; Leehr, Dan; Low, Bobbi S.; McCarter, Joe; Divale, William (2016). "D-PLACE: una base de datos global de diversidad cultural, lingüística y ambiental". PLOS ONE . ​​11 (7): e0158391. Bibcode :2016PLoSO..1158391K. doi : 10.1371/journal.pone.0158391 . PMC 4938595 . PMID  27391016. 
  8. ^ Peter N. Peregrine, Atlas de la evolución cultural , Culturas del mundo 14(1), 2003
  9. ^ Atlas de la evolución cultural Archivado el 15 de diciembre de 2019 en Wayback Machine.
  10. ^ http://www.chia.pitt.edu/
  11. ^ "Investigación | IISG".
  12. ^ "Arqueología eHRAF". Archivos del Área de Relaciones Humanas .
  13. ^ "Culturas del mundo eHRAF". Archivos del Área de Relaciones Humanas .
  14. ^ Lansdall-Welfare, Thomas; Sudhahar, Saatviga; Thompson, James; Lewis, Justin; Equipo, FindMyPast Newspaper; Cristianini, Nello (9 de enero de 2017). "Análisis de contenido de 150 años de publicaciones periódicas británicas". Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 114 (4): E457–E465. Bibcode :2017PNAS..114E.457L. doi : 10.1073/pnas.1606380114 . ISSN  0027-8424. PMC 5278459 . PMID  28069962. 
  15. ^ Roth, Steffen; et al. (2017). "Futuros de una memoria distribuida. Una medición global de ondas cerebrales (1800-2000)". Pronóstico tecnológico y cambio social . 118 : 307–323. doi :10.1016/j.techfore.2017.02.031. S2CID  67011708.
  16. ^ Dzogang, Fabon; Lansdall-Welfare, Thomas; Equipo, FindMyPast Newspaper; Cristianini, Nello (8 de noviembre de 2016). "Descubrimiento de patrones periódicos en noticias históricas". PLOS ONE . ​​11 (11): e0165736. Bibcode :2016PLoSO..1165736D. doi : 10.1371/journal.pone.0165736 . ISSN  1932-6203. PMC 5100883 . PMID  27824911. 
  17. ^ Fluctuaciones estacionales en el estado de ánimo colectivo reveladas por búsquedas en Wikipedia y publicaciones en Twitter F Dzogang, T Lansdall-Welfare, N Cristianini - Conferencia internacional IEEE 2016 sobre minería de datos, Taller sobre minería de datos en el análisis de la actividad humana
  18. ^ Wallach, H. (2018). Ciencias sociales computacionales ≠ ciencias de la computación + datos sociales. Comunicaciones de la ACM, 61(3), 42–44. https://doi.org/10.1145/3132698
  19. ^ Lazer, D., Pentland, A., Adamic, L., Aral, S., Barabasi, A.-L., Brewer, D., Christakis, N., Contractor, N., Fowler, J., Gutmann , M., Jebara, T., King, G., Macy, M., Roy, D. y Van Alstyne, M. (2009). Ciencia social. Ciencias sociales computacionales. Ciencia, 323, 721–723. https://doi.org/10.1126/science.1167742
  20. ^ Nelimarkka, M. (2023). Pensamiento computacional y ciencias sociales: combinación de programación, metodologías y conceptos fundamentales. SAGE Publishing.
  21. ^ Wang, X., Song, Y. y Su, Y. (2023). Menos fragmentado pero altamente centralizado: un análisis bibliométrico de la investigación en ciencias sociales computacionales. Social Science Computer Review, 41(3), 946–966. https://doi.org/10.1177/08944393211058112
  22. ^ Basado en revisiones de la literatura, véase por ejemplo Wang, X., Song, Y., y Su, Y. (2023). Less Fragmented but Highly Centralized: A Bibliometric Analysis of Research in Computational Social Science. Social Science Computer Review, 41(3), 946–966. https://doi.org/10.1177/08944393211058112 y Edelmann, A., Wolff, T., Montagne, D., y Bail, CA (2020). Computational Social Science and Sociology. Annual Review of Sociology, 46(1), annurev-soc-121919-054621. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-121919-054621

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