# migrations

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sql:
CREATE TABLE embeddings_queue (
    seq_id INTEGER PRIMARY KEY,
    created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    operation INTEGER NOT NULL,
    topic TEXT NOT NULL,
    id TEXT NOT NULL,
    vector BLOB,
    encoding TEXT,
    metadata TEXT
);


dir: sysdb
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sql:
CREATE TABLE collections (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    topic TEXT NOT NULL,
    UNIQUE (name)
);

CREATE TABLE collection_metadata (
    collection_id TEXT REFERENCES collections(id) ON DELETE CASCADE,
    key TEXT NOT NULL,
    str_value TEXT,
    int_value INTEGER,
    float_value REAL,
    PRIMARY KEY (collection_id, key)
);


dir: sysdb
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sql:
CREATE TABLE segments (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    type TEXT NOT NULL,
    scope TEXT NOT NULL,
    topic TEXT,
    collection TEXT REFERENCES collection(id)
);

CREATE TABLE segment_metadata (
    segment_id TEXT  REFERENCES segments(id) ON DELETE CASCADE,
    key TEXT NOT NULL,
    str_value TEXT,
    int_value INTEGER,
    float_value REAL,
    PRIMARY KEY (segment_id, key)
);


dir: sysdb
filename: 00004-tenants-databases.sqlite.sql
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sql:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tenants (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    UNIQUE (id)
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS databases (
    id TEXT PRIMARY KEY, -- unique globally
    name TEXT NOT NULL, -- unique per tenant
    tenant_id TEXT NOT NULL REFERENCES tenants(id) ON DELETE CASCADE,
    UNIQUE (tenant_id, name) -- Ensure that a tenant has only one database with a given name
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS collections_tmp (
    id TEXT PRIMARY KEY, -- unique globally
    name TEXT NOT NULL, -- unique per database
    topic TEXT NOT NULL,
    dimension INTEGER,
    database_id TEXT NOT NULL REFERENCES databases(id) ON DELETE CASCADE,
    UNIQUE (name, database_id)
);

-- Create default tenant and database
INSERT OR REPLACE INTO tenants (id) VALUES ('default_tenant'); -- The default tenant id is 'default_tenant' others are UUIDs
INSERT OR REPLACE INTO databases (id, name, tenant_id) VALUES ('00000000-0000-0000-0000-000000000000', 'default_database', 'default_tenant');

INSERT OR REPLACE INTO collections_tmp (id, name, topic, dimension, database_id)
    SELECT id, name, topic, dimension, '00000000-0000-0000-0000-000000000000' FROM collections;
DROP TABLE collections;
ALTER TABLE collections_tmp RENAME TO collections;


dir: sysdb
filename: 00005-remove-topic.sqlite.sql
hash: b1367c826b8fba5f96f27befdc1d42d2
sql:
-- Remove the topic column from the Collections and Segments tables

ALTER TABLE collections DROP COLUMN topic;
ALTER TABLE segments DROP COLUMN topic;


dir: metadb
filename: 00001-embedding-metadata.sqlite.sql
hash: 2b4cf52c4bb2676e21d6860a4409f856
sql:
CREATE TABLE embeddings (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    segment_id TEXT NOT NULL,
    embedding_id TEXT NOT NULL,
    seq_id BLOB NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    UNIQUE (segment_id, embedding_id)
);

CREATE TABLE embedding_metadata (
    id INTEGER REFERENCES embeddings(id),
    key TEXT NOT NULL,
    string_value TEXT,
    int_value INTEGER,
    float_value REAL,
    PRIMARY KEY (id, key)
);

CREATE TABLE max_seq_id (
    segment_id TEXT PRIMARY KEY,
    seq_id BLOB NOT NULL
);

CREATE VIRTUAL TABLE embedding_fulltext USING fts5(id, string_value);


dir: metadb
filename: 00002-embedding-metadata.sqlite.sql
hash: 12a570f7121b3a8ce750a2a7c36da20f
sql:
-- SQLite does not support adding check with alter table, as a result, adding a check
-- involve creating a new table and copying the data over. It is over kill with adding
-- a boolean type column. The application write to the table needs to ensure the data
-- integrity.
ALTER TABLE embedding_metadata ADD COLUMN bool_value INTEGER


dir: metadb
filename: 00003-full-text-tokenize.sqlite.sql
hash: f97ad6334aeaa8f419f01110b648b97a
sql:
CREATE VIRTUAL TABLE embedding_fulltext_search USING fts5(string_value, tokenize='trigram');
INSERT INTO embedding_fulltext_search (rowid, string_value) SELECT rowid, string_value FROM embedding_metadata;
DROP TABLE embedding_fulltext;


# embeddings_queue

created_at: 2024-05-04 03:16:00
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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 0, "chroma:document": "EMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631Social big data y sociolog\u00eda y ciencias sociales \ncomputacionales\nSocial big data and computational sociology and social sciences\nEstrella Gualda\nUniversidad de Huelva \nGrupo de Investigaci\u00f3n ESEIS/Centro de Investigaci\u00f3n COIDESO \nestrella@uhu.es (ESPA\u00d1A)\nRecibido: 28.03. 2021\nAceptado: 10.01.2022\nRESUMEN\nInvestigar sobre lo que ocurre en Internet frecuentemente nos aproxima a \nestudios que se sit\u00faan en la frontera del conocimiento. Este art\u00edculo se enmarca \nen el espacio transdisciplinar de las Ciencias Sociales y Sociolog\u00eda Computa-\ncionales con el objetivo de presentar el desarrollo actual de la investigaci\u00f3n que \ntoma como referencia Social Big Data o datos sociales masivos, describir proce-\nsos metodol\u00f3gicos que son t\u00edpicos en este campo donde los medios sociales en \nInternet son la fuente principal de datos y, al hilo de esta descripci\u00f3n, destacar \nalgunas de las ventajas, limitaciones y desaf\u00edos para la investigaci\u00f3n en este \ncampo, muy ligados a los avances metodol\u00f3gicos y t\u00e9cnicos que se hacen en \notras ciencias. \nEl texto introduce la especificidad conceptual de los Social Big Data como \nconfluencia de los medios sociales, an\u00e1lisis de datos y datos masivos. Se explora \nqu\u00e9 cambios suponen los procesos de investigaci\u00f3n en este campo y se expo-\nnen avances en el trabajo con datos sociales masivos en \u00e1reas de la inteligencia \nartificial como el aprendizaje autom\u00e1tico, las redes neuronales artificiales o el \naprendizaje profundo, que se alinean con unas ciencias sociales que tienden a la \npredicci\u00f3n. Argumentamos a continuaci\u00f3n sobre la pertinencia para la Sociolo-\ng\u00eda, as\u00ed como para otras ciencias, de avanzar igualmente en un enfoque basado \nen m\u00e9todos mixtos en el campo de los Social Big Data, repensando el v\u00ednculo \nmicro \u2013 macro en este campo de estudio."}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 0, "chroma:document": "predicci\u00f3n. Argumentamos a continuaci\u00f3n sobre la pertinencia para la Sociolo-\ng\u00eda, as\u00ed como para otras ciencias, de avanzar igualmente en un enfoque basado \nen m\u00e9todos mixtos en el campo de los Social Big Data, repensando el v\u00ednculo \nmicro \u2013 macro en este campo de estudio. \nA trav\u00e9s de un estudio de caso que intercalamos (sobre las expresiones en \nTwitter del movimiento negacionista en Espa\u00f1a que se produce al hilo de la pan-\ndemia de COVID-19), ilustramos igualmente algunas potencialidades y limita-\nciones de este tipo de investigaci\u00f3n, lo que nos permitir\u00e1 esbozar algunos de los \ndesaf\u00edos metodol\u00f3gicos que pueden incorporarse en una agenda de investigaci\u00f3n"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 1, "chroma:document": "148  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ... \nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\nen esta \u00e1rea. Un \u00e1rea de investigaci\u00f3n que ofrece direcciones de gran inter\u00e9s \npara la sociolog\u00eda en los pr\u00f3ximos a\u00f1os y en la que se puede avanzar de manera \nexcepcional en el desarrollo de la transdisciplinariedad y la hibridaci\u00f3n en las \nCiencias, enriqueci\u00e9ndolas.\nPALABRAS CLA VE\nSocial Big Data - Big Data - Ciencias Sociales Computacionales - Sociolog\u00eda \nComputacional \u2013 Twitter \u2013 Inteligencia Artificial \u2013 Aprendizaje autom\u00e1tico \u2013 \nAprendizaje profundo \u2013 Redes neuronales artificiales.\nABSTRACT\nThe research on what happens on the Internet often brings us closer to \nstudies at the frontier of knowledge. This article is part of the transdisciplinary \nspace of Computational Sociology and Social Sciences. It pretends to present \nthe current development of research referred to as Social Big Data. It describes \nmethodological processes typical in this field where social media on the Internet \nare the primary data source. Along with this description, it highlights some of the \nadvantages, limitations, and challenges for research in this field, closely linked to \nmethodological and technical advances made in other sciences.\nThe text introduces Social Big Data's conceptual specificity as a confluence \nof social media, data analysis, and massive data. Then, we explore essential \nchanges in the research process in this field and advances in working with social \nbig data in areas of artificial intelligence such as machine learning, artificial \nneural networks, and deep learning, which are aligned with social sciences that \ntend to predictions. We then argue about the relevance for Sociology and other \nsciences to advance in an approach based on mixed methods in the Social Big \nData area, rethinking the micro-macro link in this field of study."}


created_at: 2024-05-04 03:16:00
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created_at: 2024-05-04 03:16:00
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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 2, "chroma:document": "E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ...  149\nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\n1.  INTRODUCCI\u00d3N\nEste art\u00edculo se enmarca globalmente, como indica el t\u00edtulo, en el campo \ntransdisciplinar emergente de las Ciencias Sociales Computacionales y, m\u00e1s es-\npec\u00edficamente, en lo que podr\u00edamos llamar Sociolog\u00eda Computacional (Edelmann \net al. 2020; Evans y Foster 2019). Si a veces cuesta trabajo, dada la complejidad \nde nuestros objetos de estudio, trazar una l\u00ednea clara entre las disciplinas asocia-\ndas a las Ciencias Sociales (por sus m\u00faltiples hibridaciones e intercambios), las \n\u00e1reas de investigaci\u00f3n cuyo objeto requiere necesariamente observar fen\u00f3menos \nque transcurren en Internet, presentan un extra de complejidad, en la medida en \nque investigar sobre lo que ocurre en Internet frecuentemente nos aproxima a \ninvestigaciones que se sit\u00faan, necesariamente, en la frontera del conocimiento, \nyendo mucho m\u00e1s all\u00e1 de las Ciencias Sociales. Este ser\u00eda el caso sobre el que \nqueremos reflexionar en este art\u00edculo, al hilo del desarrollo actual de la investi-\ngaci\u00f3n que toma como referencia datos sociales masivos, macrodatos sociales \no Social Big Data1.  Si bien el paradigma de los datos masivos parece haberse \nincorporado primero a las \u201cciencias duras\u201d antes que a otras (Burgess y Bruns \n2012), la situaci\u00f3n inicial ha ido cambiando, provocando nuevos desaf\u00edos para \nla Sociolog\u00eda. \nEl campo de las Ciencias Sociales Computacionales, entre ellas la Sociolog\u00eda \nComputacional, est\u00e1 en expansi\u00f3n ofreciendo una variedad de direcciones de \ntrabajo interesantes en algunos subcampos. M\u00e1s all\u00e1 de lo descriptivo, los so-\nci\u00f3logos est\u00e1n contribuyendo al desarrollo de nuevas teor\u00edas y a la construcci\u00f3n \nde metodos h\u00edbridos en las Ciencias Sociales Computacionales que combinan \nm\u00e9todos cl\u00e1sicos y modernos de la Sociolog\u00eda (Edelmann et al. 2020). Motiva"}


created_at: 2024-05-04 03:16:00
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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 2, "chroma:document": "ci\u00f3logos est\u00e1n contribuyendo al desarrollo de nuevas teor\u00edas y a la construcci\u00f3n \nde metodos h\u00edbridos en las Ciencias Sociales Computacionales que combinan \nm\u00e9todos cl\u00e1sicos y modernos de la Sociolog\u00eda (Edelmann et al. 2020). Motiva \nel art\u00edculo, principalmente, el inter\u00e9s por identificar en el campo de las Ciencias \nSociales algunas de las implicaciones metodol\u00f3gicas de este tipo espec\u00edfico de \ninvestigaci\u00f3n en la cual la materia prima procede de Internet. Advertimos que \na lo largo de estas p\u00e1ginas algunos de los dilemas que se van a presentar y que \nconciernen al m\u00e9todo y a las t\u00e9cnicas, son comunes en las Ciencias Sociales y, \nsi cabe, habituales tambi\u00e9n en las llamadas Humanidades Digitales. Igualmente, \nse comparten dilemas en algunos casos con otras Ciencias, en la medida en que \nla investigaci\u00f3n en Internet presenta algunas limitaciones y ventajas ligadas al \nmanejo de la informaci\u00f3n que son comunes independientemente de la disciplina \ndesde la que se trabaja. \nLas p\u00e1ginas que siguen introducen la especificidad conceptual de los So-\ncial Big Data frente al t\u00e9rmino de Big Data. A partir de aqu\u00ed, exploramos qu\u00e9 \nsuponen los procesos de investigaci\u00f3n en este campo, frente a la investigaci\u00f3n \ntradicional en las Ciencias Sociales, enfatizando dilemas emergentes relativos a \nlos m\u00e9todos y t\u00e9cnicas que se aplican, sus ventajas y limitaciones. La investiga-\n1 Por la amplia difusi\u00f3n que tienen en este campo cient\u00edfico t\u00e9rminos como Big Data u otros, \nhemos optado a lo largo del art\u00edculo por usar terminolog\u00eda t\u00e9cnica tanto en ingl\u00e9s como en espa\u00f1ol. \nEn ocasiones, para lectores no familiarizados, hemos incorporado entre corchetes otros t\u00e9rminos \nt\u00e9cnicos frecuentes en ingl\u00e9s."}


created_at: 2024-05-04 03:16:00
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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 3, "chroma:document": "150  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ... \nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\nci\u00f3n en el \u00e1rea de Big Data ha estado asociada desde sus or\u00edgenes a la llamada \nCiencia de Datos y a la Inteligencia de Negocios [Data Science y Businness In-\ntelligence] y ha enfatizado el manejo de algoritmos y estad\u00edstica avanzada. Pro-\ngresivamente ha ido profundizando tambi\u00e9n en \u00e1reas de la inteligencia artificial \ncomo el aprendizaje autom\u00e1tico, las redes neuronales artificiales o el aprendizaje \nprofundo, entre otros, aline\u00e1ndose a veces con unas ciencias sociales que tien-\nden a la predicci\u00f3n. Argumentamos a continuaci\u00f3n sobre la pertinencia para la \nSociolog\u00eda, as\u00ed como para otras ciencias, de avanzar igualmente en un enfoque \nbasado en m\u00e9todos mixtos en el campo de los Social Big Data, repensando el \nv\u00ednculo micro \u2013 macro en este campo de estudio. A trav\u00e9s de un estudio de caso \nque intercalamos, ilustramos igualmente algunas potencialidades y limitaciones \nde este tipo de investigaci\u00f3n, lo que nos permitir\u00e1 trazar algunos de los desaf\u00edos \nmetodol\u00f3gicos que pueden incorporarse en una agenda de investigaci\u00f3n en esta \n\u00e1rea. Un \u00e1rea de investigaci\u00f3n en la que se puede progresar de manera excepcio-\nnal en el desarrollo de la transdisciplinariedad y la hibridaci\u00f3n en las Ciencias, \nenriqueci\u00e9ndolas.\n2.  SOCIAL BIG DATA: LA CONFLUENCIA DE LOS MEDIOS \nSOCIALES, EL AN\u00c1LISIS DE DATOS Y LOS DATOS MASIVOS EN \nLA INVESTIGACI\u00d3N \nDe acuerdo con Bello-Orgaz, Jung y Camacho (2016), en el campo de los \nSocial Big Data se produce la confluencia de tres grandes \u00e1reas: los medios \nsociales, el an\u00e1lisis de datos y los datos masivos, que se conforman como un \n\u00e1rea interdisciplinar donde los medios sociales destacan como fuente principal \nde datos. En este art\u00edculo, al hilo de la relevancia que alcanzan las plataformas"}


created_at: 2024-05-04 03:16:00
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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 3, "chroma:document": "sociales, el an\u00e1lisis de datos y los datos masivos, que se conforman como un \n\u00e1rea interdisciplinar donde los medios sociales destacan como fuente principal \nde datos. En este art\u00edculo, al hilo de la relevancia que alcanzan las plataformas \nde redes sociales, por la importante generaci\u00f3n de contenidos que se produce \nen ellas, centramos nuestra atenci\u00f3n en el \u00e1rea espec\u00edfica de Social Big Data, \nsin menospreciar la importancia que tiene la generaci\u00f3n de otro tipo de datos \nmasivos. De hecho, no son infrecuentes las investigaciones cuyos an\u00e1lisis se \nbasan en fuentes relacionadas tanto con medios sociales como con otros medios \nde obtenci\u00f3n de la informaci\u00f3n (sensores, estad\u00edstica p\u00fablica, GPS, cartograf\u00eda, \netc.) (Bartosik-Purgat y Ratajczak-Mro\u017cek, 2018; Kumar y Jaiswal, 2019; He y \nXiong, 2018; Piccialli y Jung, 2017; Olshannikova et al., 2017).\nEl \u00e1rea de Social Big Data se nutre principalmente de contenidos que se pro-\nducen en Internet, en los medios sociales, como plataformas de comunicaci\u00f3n en \nl\u00ednea, con un protagonismo importante de algunas redes sociales. Algunas fuen-\ntes t\u00edpicas de este tipo de datos son desde redes sociales como Facebook, a blogs, \npasando por microblogs como Twitter. Noticias sociales (como Reddit), medios \npara el etiquetaje o marcadores sociales (como lo fuera Delicious), medios para \nel intercambio de archivos de fotos o videos (Instagram, YouTube, TikTok), p\u00e1-\nginas wikis (Wikipedia, Wikihow), sitios basados en preguntas y respuestas de \nlos usuarios (tales a Yahoo! Answers o Ask.com) y otros que basan su actividad"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 4, "chroma:document": "E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ...  151\nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\nen la formulaci\u00f3n de rese\u00f1as o cr\u00edticas sobre servicios y establecimientos (como \nYelp o TripAdvisor) (Jin et al, 2015). \nPara el an\u00e1lisis de los datos sociales masivos que se generan en estos u otros \nmedios sociales se desarrollan m\u00e9todos y t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis que progresiva-\nmente han ido conformando las especialidades en Ciencia de Datos e Inteligen-\ncia de Negocios, con el objeto de avanzar en el manejo de amplios vol\u00famenes \nde informaci\u00f3n, su procesamiento y an\u00e1lisis con el fin de generar conocimiento \n\u00fatil (Del Vecchio, 2018). La intersecci\u00f3n entre las tres parcelas (social media, \nbig data y data analysis) va asociada a continuos y novedosos desarrollos t\u00e9cni-\ncos para el an\u00e1lisis de datos. En las secciones que siguen, exponemos algunos \naspectos del trabajo metodol\u00f3gico con datos sociales masivos, con la idea de \nmostrar algunos elementos claves de los procesos de investigaci\u00f3n en las Cien-\ncias Sociales Computacionales con este tipo de datos, as\u00ed como algunas de sus \nventajas y limitaciones. Se exponen algunas orientaciones que apuntan hacia el \nfortalecimiento del paradigma predictivo en la Sociolog\u00eda (Chen, Wu, Hu, A.\u00a0 et \nal.\u00a02021), al tiempo que destacamos el amplio margen de avance si se profundiza \nen los m\u00e9todos mixtos y la sociolog\u00eda cualitativa si se incorporan al an\u00e1lisis de \ndatos sociales masivos.\nEl tipo de retos que se plantean con los datos sociales masivos se ven con-\ndicionados por algunas de las caracter\u00edsticas propias de los datos masivos, en la \nmedida en que son datos con rasgos muy diferentes a los que manej\u00e1bamos anta-\n\u00f1o en aspectos como el volumen, velocidad, variedad, veracidad, valor, validez, \nvariabilidad, volatilidad, virtual, visualizaci\u00f3n, visibilidad (para m\u00e1s detalles so-"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 4, "chroma:document": "medida en que son datos con rasgos muy diferentes a los que manej\u00e1bamos anta-\n\u00f1o en aspectos como el volumen, velocidad, variedad, veracidad, valor, validez, \nvariabilidad, volatilidad, virtual, visualizaci\u00f3n, visibilidad (para m\u00e1s detalles so-\nbre la diversidad de Vs con que se han descrito estos datos y su evoluci\u00f3n, v\u00e9ase \nen Bello-Orgaz, Jung y Camacho 2016; Patgiri y Ahmed 2016; Laney 2001; \nBeyer y Laney, 2012; Bulger, Taylor y Schroeder, 2014; Hashema et al., 2015).\n3.  INTELIGENCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAJE AUTOM\u00c1TICO, \nREDES NEURONALES ARTIFICIALES Y APRENDIZAJE \nPROFUNDO: REPERCUSIONES EN LAS CIENCIAS SOCIALES Y \nLA SOCIOLOG\u00cdA\nSi bien la inteligencia artificial tiene un amplio recorrido, los avances en los \n\u00faltimos a\u00f1os, con el desarrollo del aprendizaje autom\u00e1tico, las redes neuronales \nartificiales y el aprendizaje profundo han hecho que algunos expertos sugieran \nque en este campo se est\u00e1 produciendo un cambio de paradigma (Chen, Wu, \nHu, A.\u00a0 et al.\u00a02021), con repercusiones entre otras, en las Ciencias Sociales y \nla Sociolog\u00eda. Los t\u00e9rminos que encabezan el t\u00edtulo de esta secci\u00f3n, aunque no \nson sin\u00f3nimos, es com\u00fan encontrarlos en el mismo escenario. Introducimos \nbrevemente algunos elementos clave en estos campos, como ejemplos muy re-\npresentativos de avances actuales, al objeto de reflexionar sobre los efectos que \ntiene para las Ciencias Sociales y la Sociolog\u00eda la introducci\u00f3n de estas \u00e1reas, y \nespec\u00edficamente para el campo de datos sociales masivos en el que se centra este \nart\u00edculo."}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 5, "chroma:document": "152  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ... \nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\nCuadro 1. Inteligencia artificial y algunas ramas de utilidad para el an\u00e1lisis de \ndatos sociales masivos\nFuente: Elaboraci\u00f3n propia. El esquema tiene como objetivo simplemente enmarcar algunos de los t\u00e9rminos que se usan a continuaci\u00f3n. \n3.1.  Inteligencia artificial o artificial inteligence [AI] \nCon la met\u00e1fora \u201cinteligencia artificial\u201d [AI] se define todo un campo de co-\nnocimiento que explora la capacidad que tienen las computadoras para mostrar \nun comportamiento \u201cinteligente\u201d, por ejemplo, a trav\u00e9s del desarrollo de funcio-\nnes\u00a0cognitivas (la parte relativa a la inteligencia)\u00a0que llevan a cabo m\u00e1quinas\u00a0(la \nparte artificial). Este comportamiento abarca un amplio espectro de acciones, \ncomo pueda ser la de resolver problemas. Si en sus inicios la inteligencia artifi-\ncial funcionaba a base de crear o configurar una serie de reglas que dec\u00edan a las \ncomputadoras lo que deb\u00edan hacer, con la aparici\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico \nse produce un cambio cualitativo y las m\u00e1quinas realizan funciones que van m\u00e1s \nall\u00e1 del seguimiento de reglas.  \nDe esta forma, hoy la inteligencia artificial se refiere al estudio, al desarrollo \ny a la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas que permiten a las computadoras adquirir ciertas \nhabilidades propias de la inteligencia humana como, por ejemplo, el reconoci-\nmiento de im\u00e1genes, la comprensi\u00f3n del lenguaje natural, estudiar y resolver \nproblemas, entender los contextos, aprender a hacer tareas nuevas y otras. Se \nrecoger\u00edan en este campo t\u00e9cnicas que permiten a los ordenadores imitar la inte-\nligencia humana usando la l\u00f3gica, reglas tipo si-entonces  (if-then rule ) que esta -\nblecen condiciones que deben pasar (si) para que se pueda afirmar una segunda \nparte (entonces), \u00e1rboles de decisi\u00f3n y aprendizaje autom\u00e1tico, incluyendo aqu\u00ed"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 6, "chroma:document": "Hu\u00a0et al.\u00a02021). Con la llegada de los datos masivos, por otra parte, se facilitan \nestos procesos de aprendizaje, por cuanto los ordenadores puedan contar con una \ncantidad y diversidad de datos para ser procesados, analizados e incorporados \nen el proceso de aprendizaje, siguiendo un esquema en el que proporcionando \nconjuntos amplios de datos como inputs se obtiene una mejora en el rendimiento \nal solucionar problemas (Robles et al. 2020).\nLo caracter\u00edstico del aprendizaje autom\u00e1tico es la introducci\u00f3n de procesos \nde aprendizaje, entre los que est\u00e1n la capacidad de aprender, razonar y mejorarse \npor s\u00ed mismos a trav\u00e9s de diferentes t\u00e9cnicas o modelos (Molina y Garip 2019; \nDi Franco y Santurro 2021). Como subrayan Molina y Garip (2019) y Di Franco \ny Santurro (2021), el aprendizaje autom\u00e1tico, incluyendo las redes neuronales \nartificiales, es resultado de la intersecci\u00f3n de varias disciplinas (estad\u00edstica, \nmatem\u00e1ticas, inform\u00e1tica, neurociencia) que usan algoritmos para extraer infor-\nmaci\u00f3n y conocimiento de los datos masivos y heterog\u00e9neos, con aplicaciones \nque alcanzan a ciencias sociales como la econom\u00eda, las ciencias pol\u00edticas y la \nsociolog\u00eda (Di Franco y Santurro 2021).\n2 Natural Language Processing (NLP).\n3 Computer visi\u00f3n (CV).\n4 Deep Learning (DL)."}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 7, "chroma:document": "154  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ... \nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\n3.3.  Redes neuronales artificiales o artificial neural networks [ANN]\nPor otra parte, entre las t\u00e9cnicas o modelos que se incorporan al machine \nlearning, est\u00e1n las\u00a0redes neuronales artificiales, caracterizadas por imitar a las \nredes neuronales biol\u00f3gicas, en la medida en que encuentran su inspiraci\u00f3n en \nc\u00f3mo se comporta el cerebro humano (las neuronas, sus conexiones y la trans-\nmisi\u00f3n de informaci\u00f3n). Las redes neuronales artificiales son capaces de extraer \npatrones y detectar aspectos que el ser humano o el empleo de otras t\u00e9cnicas \ncomputacionales no pueden (Plebe y Grasso 2019). A partir de aqu\u00ed, se crean \nmodelos para intentar resolver problemas complejos a trav\u00e9s de t\u00e9cnicas algor\u00edt-\nmicas. Es clave el entrenamiento de la red, que trata de encontrar la combinaci\u00f3n \nque mejor se ajusta buscando la mayor precisi\u00f3n del algoritmo en un proceso \nnormalmente iterativo que se detiene cuando se alcanza el grado de error estable-\ncido por el investigador. Una red ya entrenada se puede usar para otras aplicacio-\nnes, por ejemplo, para hacer predicciones o clasificaciones. Las redes neuronales \nvirtuales est\u00e1n dise\u00f1adas para analizar grandes vol\u00famenes de datos, a partir de \nlo que extraen ense\u00f1anzas que aplican para la realizaci\u00f3n de tareas. Algunas \nde estas tareas, de aplicabilidad en las Ciencias Sociales y la Sociolog\u00eda, son el \nan\u00e1lisis de im\u00e1genes, la traducci\u00f3n de textos, el reconocimiento del habla y otras. \nDado que las redes neuronales analizan un conjunto muy ingente de datos \nhaciendo durante todos los procesos innumerables tests, en realidad los inves-\ntigadores no pueden saber con certeza qu\u00e9 factores fueron los que aportaron \nm\u00e1s capacidad de aprendizaje y mejora, aunque es viable corroborar el cono-"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 7, "chroma:document": "haciendo durante todos los procesos innumerables tests, en realidad los inves-\ntigadores no pueden saber con certeza qu\u00e9 factores fueron los que aportaron \nm\u00e1s capacidad de aprendizaje y mejora, aunque es viable corroborar el cono-\ncimiento aportado.  Existen muchas v\u00edas por las que se puede llevar a cabo el \nproceso de aprendizaje en las redes neuronales (ejemplo de ello son aprendizaje \nsupervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje de refuerzo, aprendizaje \nfuera de l\u00ednea, aprendizaje en l\u00ednea), as\u00ed como diferentes arquitecturas para las \nredes neuronales que se diferencian en c\u00f3mo fluye la informaci\u00f3n. Aunque una \ndescripci\u00f3n de estos aspectos excede del objetivo de este art\u00edculo, pueden con-\nsultarse un desarrollo m\u00e1s extenso con aplicaciones para las ciencias sociales y \nla sociolog\u00eda (Plebe y Grasso 2019; Molina y Garip 2019; Robles et al. 2020; \nFranco y Santurro 2021).\nUn ejemplo de este enfoque con aplicaci\u00f3n sociol\u00f3gica es el estudio reciente \nde Gabdrakhmanova y Pilgun (2021) que presenta un caso en el que las redes \nneuronales se han desarrollado para resolver aspectos diversos como la gesti\u00f3n \neficaz de los sistemas urbanos y la resoluci\u00f3n de conflictos urban\u00edsticos. Para \nello se crea un algoritmo a partir de fuentes diversas de datos que recopilan hue-\nllas digitales de redes sociales, microblogging, blogs, mensajer\u00eda instant\u00e1nea, \nforos, rese\u00f1as y videos dedicados a la construcci\u00f3n del Noroeste Chord (NEC) \nen Mosc\u00fa. Se trata de un caso donde se usan diferentes estrategias y modelos \nmatem\u00e1ticos con el fin de detectar, prevenir y abordar tempranamente conflictos \nen la planificaci\u00f3n urbana para ganar en eficiencia. Son muchas las aplicaciones \nen curso o potenciales de las redes neuronales artificiales que se desarrollan hoy \nen campos muy diversos, tanto asociados con los datos sociales masivos como \ncon otro tipo de datos."}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 10, "chroma:document": "necesidad de obtener datos masivos o macrodatos. El establecimiento de criterios \nmuestrales para acceder a datos de medios sociales en Internet supone un cam-\nbio de gran relevancia en el proceso de investigaci\u00f3n. Por ejemplo, al estar los \nmedios sociales dominados por empresas, es frecuente no poder contar con datos \nsuficientemente desagregados y fiables sobre las poblaciones de referencia, lo \ncual es un h\u00e1ndicap para investigaciones cuantitativas, pues el desconocimiento \ndel tama\u00f1o y caracter\u00edsticas del universo afecta directamente tanto a las posibili-\ndades del dise\u00f1o muestral, como a las de la inferencia. \nOtro ejemplo de las dificultades que entra\u00f1a la investigaci\u00f3n en este cam -\npo ser\u00eda el de la volatilidad de los datos frente a otro tipo de investigaciones \nsociales. El que los datos sean perecederos hace m\u00e1s dif\u00edcil (o imposible) la \nposibilidad de investigaciones de car\u00e1cter retrospectivo, como ocurre cuando \nson las propias empresas (Twitter, Facebook, etc.) las que borran algunas de \nsus cuentas (y con ello sus mensajes), a pesar de que ya han podido tener un \nimportante impacto social en aspectos como la propagaci\u00f3n de discursos de \nodio (Avaaz, 2019). Aunque algunos de los mensajes borrados hayan podido \nser captados y almacenados previamente por investigadores, o incluso aunque \nalgo de esta informaci\u00f3n haya podido quedar almacenada para la posteridad en \nel repositorio Internet Archive (https://archive.org/), la indefinici\u00f3n del universo \na la que alud\u00edamos y la volatilidad de los datos son importantes h\u00e1ndicaps para \nla investigaci\u00f3n. Un ejemplo claro ser\u00eda la suspensi\u00f3n de la cuenta de Twitter de \nDonald Trump el 9 de enero de 2021, tras el asalto al Capitolio."}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 11, "chroma:document": "158  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ... \nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\nComo consecuencia, la investigaci\u00f3n basada en la obtenci\u00f3n de datos de \nmedios sociales adopta nuevos procedimientos t\u00e9cnicos. Por ejemplo, durante el \nmuestreo, al contactar con las APIs es habitual establecer criterios de b\u00fasqueda \npara realizar extracciones automatizadas de datos. Esta estrategia difiere clara-\nmente del cl\u00e1sico establecimiento de un universo de partida a partir del que se \ndise\u00f1an muestras con un criterio de representatividad estad\u00edstica para, por ejem-\nplo, la realizaci\u00f3n de una encuesta (en el enfoque cl\u00e1sico cuantitativo). Frente a \nmuestras probabil\u00edsticas, que permiten que todos los elementos de la poblaci\u00f3n \ntengan la probabilidad de ser seleccionados y con ello se puedan construir par\u00e1-\nmetros y realizar inferencias, en el \u00e1rea de Big data dif\u00edcilmente se puede contar \ncon muestras de este tipo. Como se\u00f1alaran Burgess y Bruns (2012), uno de los \nproblemas cuando este tipo de datos son almacenados por empresas es que no \nhay forma de saber cu\u00e1n incompletos est\u00e1n los datos que descargamos. Este \ntipo de limitaciones, m\u00e1s que llevarnos a descartar este tipo de investigaciones, \nplantean diversos tipos de retos tales a los de la reducci\u00f3n de los sesgos de selec-\nci\u00f3n y ponderaci\u00f3n, as\u00ed como otros que han sido ya discutidos (Keiding & Louis \n2016; Elliott & Valliant 2017; Franke et al. 2016; Morstatter et al. 2013).\n6.  LIMPIEZA Y PROCESAMIENTO: DE LA MINER\u00cdA AL AN\u00c1LISIS \nDE DATOS Y LOS RETOS DERIV ADOS DE LA MAGNITUD Y LA \nCOMPLEJIDAD\nSea m\u00e1s o menos acertado el t\u00e9rmino Big Data, es evidente que las Ciencias \nse encuentran tras el desarrollo de Internet y los avances tecnol\u00f3gicos que corren \nen paralelo, con el desaf\u00edo de manejar la ingente, compleja y continua cantidad"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 11, "chroma:document": "COMPLEJIDAD\nSea m\u00e1s o menos acertado el t\u00e9rmino Big Data, es evidente que las Ciencias \nse encuentran tras el desarrollo de Internet y los avances tecnol\u00f3gicos que corren \nen paralelo, con el desaf\u00edo de manejar la ingente, compleja y continua cantidad \nde datos que circulan o est\u00e1n accesibles en la red. A veces estos datos proceden \nde la naturaleza y son medidos, por ejemplo, a trav\u00e9s de sensores, mientras que \nen otras ocasiones puede tratarse de datos que se originan en las redes sociales. \nEn el campo de Social Big Data el foco principal lo tienen aquellos datos que \nproceden de medios sociales, si bien es cierto que muchas investigaciones, en-\ncuadradas de alguna forma en enfoques de m\u00e9todos mixtos, dan valor tambi\u00e9n a \ndatos procedentes de otras fuentes -como, por ejemplo, datos censales, encues-\ntas, etc.- para la explicaci\u00f3n de fen\u00f3menos sociales (Rahman et al., 2020; Flores, \n2017).\nAunque en este art\u00edculo nos enfocamos sobre todo en los desaf\u00edos para las \nCiencias Sociales, y prestamos m\u00e1s atenci\u00f3n a la Sociolog\u00eda, la preocupaci\u00f3n \npor el manejo de macrodatos alcanza cada vez m\u00e1s a las ciencias en general (so-\nciolog\u00eda, ciencia pol\u00edtica, ciencia de la informaci\u00f3n, periodismo, econom\u00eda, psi-\ncolog\u00eda, geograf\u00eda, astronom\u00eda, ecolog\u00eda, f\u00edsica, matem\u00e1ticas, etc.). Esto se debe \nprincipalmente a que los m\u00e9todos y t\u00e9cnicas de investigaci\u00f3n cl\u00e1sicos no suelen \nser suficientes para el manejo de los vol\u00famenes y complejidad de los datos que \nse generan hoy en d\u00eda en el mundo natural y social y a los que, cada vez m\u00e1s, la \ntecnolog\u00eda que se desarrolla permite aproximarnos."}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 12, "chroma:document": "E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ...  159\nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\nCon el crecimiento de los Big Data, emergen diversidad de t\u00e9cnicas y proce-\ndimientos destinados a la realizaci\u00f3n de an\u00e1lisis de datos sobre todo de car\u00e1cter \ntextual, auditivos y visuales. Las caracter\u00edsticas descritas arriba sobre los Big \nData obligan necesariamente a que se produzcan cambios sustanciales en cuanto \na la captura, procesamiento y an\u00e1lisis de datos si nuestro objeto es desarrollar \ninvestigaciones basadas en Internet desde esta perspectiva. Existe mucha biblio-\ngraf\u00eda, sobre todo t\u00e9cnica, que describe, sistematiza y profundiza en estas t\u00e9cni-\ncas anal\u00edticas, su estado actual y retos presentes y futuros (una buena revisi\u00f3n \npara datos sociales masivos se encuentra en Bello-Orgaz, Jung, Camacho, 2016). \nEn lo que sigue, no obstante, nos referimos solo a algunas t\u00e9cnicas, sin nin-\ng\u00fan \u00e1nimo de exhaustividad, con el objeto de hacer visibles algunos puentes de \ninter\u00e9s entre m\u00e9todos cl\u00e1sicos de las Ciencias Sociales, y algunas de las t\u00e9cnicas \ncomunes en las Ciencias Sociales Computacionales actuales. Uno de los aspec-\ntos que nos interesa es, igualmente, sintetizar alguno de los cambios sustantivos \nen los procesos de investigaci\u00f3n social que supone el incorporarse al estudio de \nSocial Big Data, as\u00ed como reflexionar sobre las aportaciones a la discusi\u00f3n sobre \nel v\u00ednculo micro \u2013 macro que este nuevo campo abre. Si bien el procesamiento y \nan\u00e1lisis de datos en el campo de Social Big Data puede abarcar el estudio tanto \nde datos textuales, auditivos o visuales, dada la limitaci\u00f3n de espacio, vamos a \ncentrarnos sobre todo en algunos cambios metodol\u00f3gicos de relevancia respecto \nal an\u00e1lisis de textos, cuando estos son de gran magnitud.\n6.1.  Un cambio de escala en el procesamiento de datos textuales"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 12, "chroma:document": "de datos textuales, auditivos o visuales, dada la limitaci\u00f3n de espacio, vamos a \ncentrarnos sobre todo en algunos cambios metodol\u00f3gicos de relevancia respecto \nal an\u00e1lisis de textos, cuando estos son de gran magnitud.\n6.1.  Un cambio de escala en el procesamiento de datos textuales\nLa ingente cantidad de datos que se genera en los medios sociales conduce \nal desarrollo de t\u00e9cnicas de extracci\u00f3n de la informaci\u00f3n que permitan obtener \ndatos estructurados para abordar el an\u00e1lisis de datos masivos que frecuentemen -\nte son no estructurados. Diversos procedimientos, que se ayudan de algoritmos \npara el procesamiento y el limpiado de informaci\u00f3n superflua para el an\u00e1lisis, \nfacilitan el manejo posterior de los grandes datos que se han recolectado. Las \ntareas de pre-procesamiento de datos textuales previas al an\u00e1lisis siempre deben \nhacerse de acuerdo con los objetivos de investigaci\u00f3n que hayamos formulado, \nsi bien, como exponemos a continuaci\u00f3n, hay una serie de pasos que son habi-\ntuales para trabajar con grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n textual. Recordamos \nalgunas de las tareas t\u00edpicas bas\u00e1ndonos, entre otros, en el art\u00edculo de Welbers, \nvan Atteveld y Benoit (2017), que recoge perfectamente el proceso habitual que \nsuele hacerse en el an\u00e1lisis de textos, lo apliquemos al manejo de grandes o pe-\nque\u00f1os corpus de datos. \nLa investigaci\u00f3n emp\u00edrica en el campo de los Social Big Data arranca a par-\ntir de la obtenci\u00f3n de datos procedentes de Internet. Una vez tenemos estos da-\ntos, hemos de leerlos con el lenguaje de programaci\u00f3n o programa que vayamos \na emplear para su procesamiento y an\u00e1lisis. Aunque son muchos los recursos \nque se pueden usar hoy en d\u00eda, el uso de R como lenguaje de programaci\u00f3n de \nsoftware libre para el an\u00e1lisis de textos destaca cada vez m\u00e1s en Ciencias Socia-"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 13, "chroma:document": "160  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ... \nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\nles. Sobresale igualmente, para llevar a cabo otro tipo de an\u00e1lisis e incluso para \nrecolectar datos de diferentes medios sociales, con aplicaciones cuantitativas y \ncualitativas. \nLenguajes como Python o R, as\u00ed como otros, permiten llevar a cabo opera-\nciones habituales relativas a la lectura, procesamiento y limpieza de datos. En \nel caso de las indicaciones respecto al an\u00e1lisis de textos basadas R, Welbers, \nvan Atteveld y Benoit (2017), podemos ver un ejemplo de c\u00f3mo se articula el \npaquete Quanteda en R de forma coherente con otros paquetes complementarios \nen R para el an\u00e1lisis de textos (Benoit et al., 2018), posibilitando su uso para el \nestudio de datos sociales masivos.\nEn el proceso b\u00e1sico de trabajo, una vez que leemos los datos, contar\u00edamos \nya con un corpus a partir del que podr\u00edamos empezar a limpiar y preparar los \ndatos o incluso realizar algunos an\u00e1lisis exploratorios [EDA, Exploratory Data \nAnalysis]. Para emprender algunas de las operaciones m\u00e1s interesantes y poten-\ntes que conlleva el an\u00e1lisis de datos sociales masivos (en este caso textuales), \nlo habitual es preparar un corpus que permita trabajar con toda esa cantidad de \ninformaci\u00f3n de manera m\u00e1s r\u00e1pida y efectiva. Aparecen aqu\u00ed operaciones b\u00e1sicas \ndel procesamiento de textos tales a la lectura o importaci\u00f3n de los textos origi-\nnales y su conversi\u00f3n o divisi\u00f3n en tokens. Los tokens son unidades significati-\nvas de texto (palabras -lo m\u00e1s habitual-, n-grams, frases, p\u00e1rrafos), llam\u00e1ndose \ntokenizaci\u00f3n al proceso de dividir el texto en tokens (Silge\u00a0y Robinson, 2021).\nOtras tareas b\u00e1sicas en las primeras fases buscan la normalizaci\u00f3n, con el \nobjetivo de generar textos uniformes, de forma que el an\u00e1lisis sea m\u00e1s eficiente"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 14, "chroma:document": "E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ...  161\nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\nAdem\u00e1s de estas tareas elementales de limpieza de textos, es habitual llevar \na cabo otras de radicaci\u00f3n [stemming] que consisten en normalizar o convertir \nlas palabras en sus ra\u00edces para facilitar el recuento de t\u00e9rminos. Las ra\u00edces son la \nparte de las palabras que no var\u00edan, no necesariamente las palabras en s\u00ed mismas. \nEsta operaci\u00f3n convierte palabras conjugadas en ra\u00edces [stems], lo que de nuevo \nposibilita reducir el n\u00famero de elementos que forman nuestros textos. Otra ope-\nraci\u00f3n posible, a veces usada en vez de la radicaci\u00f3n, es la lematizaci\u00f3n [lem-\nmatization], que es una t\u00e9cnica que convierte palabras flexionadas o derivadas \nen sus lemas. El lema est\u00e1 formado por una serie de caracteres que forman una \nunidad sem\u00e1ntica con significante y significado. El procedimiento normalmente \nemplea un diccionario para reemplazar las palabras con sus lemas.  Estas estra -\ntegias se benefician de los avances en el \u00e1rea del procesamiento del lenguaje \nnatural [NLP, Natural Language Processing] (Mart\u00ed 2003; Vajjala et al. 2020). \nActualmente son operaciones que se pueden realizar con apoyo de diversos pa-\nquetes de software, as\u00ed como, por ejemplo, a trav\u00e9s de librer\u00edas o bibliotecas que \nfuncionan en lenguajes como Python (NLTK, Spacy) o R (quanteda, tm, tidytext, \nOpenNLP), citando algunas muy usadas. Tras estos procesos se suele reducir el \ntama\u00f1o de datos a procesar, lo que mejora la capacidad de c\u00e1lculo, lo cual es \nesencial si trabajamos con datos sociales masivos.\n6.2.  De los textos pre-procesados a la matriz de t\u00e9rminos [Document-\nterm matrix, DTM] \nUna vez que el corpus se ha procesado, se puede crear una matriz docu-\nmento-t\u00e9rmino o matriz de t\u00e9rminos del documento [Document-term matrix,"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 14, "chroma:document": "esencial si trabajamos con datos sociales masivos.\n6.2.  De los textos pre-procesados a la matriz de t\u00e9rminos [Document-\nterm matrix, DTM] \nUna vez que el corpus se ha procesado, se puede crear una matriz docu-\nmento-t\u00e9rmino o matriz de t\u00e9rminos del documento [Document-term matrix, \nDTM], donde las filas corresponden a los documentos de la colecci\u00f3n y en las \ncolumnas se encuentran los t\u00e9rminos. En las celdas encontramos la frecuencia \ncon la que ocurre cada t\u00e9rmino (Benoit et al. 2018). A partir de aqu\u00ed, se puede \ncalcular la frecuencia del t\u00e9rmino [term frequency, tf], o frecuencia en que una \npalabra ocurre en un documento y la frecuencia inversa del documento [inverse \ndocument frequency, idf], o frecuencia en que el t\u00e9rmino ocurre en una colecci\u00f3n \nde documentos (Silge\u00a0y Robinson 2021). Las estad\u00edsticas tf-idf ayudan a medir la \nimportancia de un t\u00e9rmino en una colecci\u00f3n de documentos.\nSeg\u00fan el enfoque de miner\u00eda de textos [Data mining] empleado, hay diversas \nv\u00edas para el an\u00e1lisis. Por ejemplo, una aproximaci\u00f3n est\u00e1 basada en el modelo de \n\u201cbolsa de palabras\u201d [BoW, bag-of-words], de acuerdo con el c\u00e1lculo de las fre-\ncuencias de palabras que hay en un documento, sin tener en cuenta la posici\u00f3n u \norden de cada palabra en el texto, aunque el contexto en muchas ocasiones puede \nser clave. En el modelo de BoW se analizar\u00edan las palabras como simples token, \nsobre la base de diccionarios. Otro enfoque es aquel en el que se lleva a cabo un \nan\u00e1lisis sint\u00e1ctico - sem\u00e1ntico [semantic parsing] en el que se tienen en cuenta el \norden en el que est\u00e1n las palabras en el documento, as\u00ed como el tipo de palabras. \nEs importante el contexto en este caso."}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 15, "chroma:document": "162  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ... \nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\nLas operaciones previas, sin ser las \u00fanicas, explicadas muy someramente, se \nrealizan con frecuencia en investigaciones basadas en grandes datos sociales o \nSocial Big Data, en ocasiones al objeto de reducir el tama\u00f1o de los corpus con \nlos que operar o hacerlos m\u00e1s amigables y eficientes para la computaci\u00f3n (Gual-\nda y Rebollo, 2020). \n7.  M\u00c1S ALL\u00c1 DE LOS ALGORITMOS: REPENSANDO EL \nV\u00cdNCULO MICRO Y MACRO EN EL CONTEXTO DE LOS \nSOCIAL BIG DATA\nHasta ahora la Ciencia de Datos ha puesto un gran \u00e9nfasis en asociar los \ndatos masivos al desarrollo de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas avanzadas, en gran medida \nal servicio de potenciar la capacidad predictiva y aportar valor en diferentes \n\u00e1mbitos empresariales. En este apartado presentamos un breve ejemplo de in-\nvestigaci\u00f3n al objeto de mostrar algunas potencialidades anal\u00edticas de los Social \nBig Data, en la l\u00ednea de reforzar un enfoque de m\u00e9todos mixtos, de gran utilidad \npara las Ciencias Sociales y la Sociolog\u00eda. Al mismo tiempo, nos paramos bre-\nvemente en dar unas pinceladas sobre varias t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis para mostrar \nla versatilidad que propicia el desarrollo de enfoques mixtos y la combinaci\u00f3n \nmetodol\u00f3gica en la Sociolog\u00eda. Hace ya un tiempo Alexander y Giesen (1987) \nplantearon que la lealtad a puntos de partida limita el \u00e9xito en los intentos de \nintegraci\u00f3n micro \u2013 macro y que era necesario cambiar radicalmente de punto \nde arranque te\u00f3rico para lograr un v\u00ednculo inclusivo. M\u00e1s que una estrategia \nde combinaci\u00f3n se planteaba cambiar de modelo de partida. M\u00fcnch y Smelser \n(1987) destacaron el error de priorizar unos niveles sobre otros, enfatizando las \ninterrelaciones entre los niveles micro y macro y la necesidad de caracterizar los \nprocesos transicionales y emergentes que se mueven en ambas direcciones como"}


created_at: 2024-05-04 03:16:00
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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 15, "chroma:document": "(1987) destacaron el error de priorizar unos niveles sobre otros, enfatizando las \ninterrelaciones entre los niveles micro y macro y la necesidad de caracterizar los \nprocesos transicionales y emergentes que se mueven en ambas direcciones como \nagenda para los pr\u00f3ximos a\u00f1os. En esta secci\u00f3n, aplicado al caso de los datos \nsociales masivos, exploramos este desaf\u00edo, que continua con una larga tradici\u00f3n \nsociol\u00f3gica.\n7.1.  De los procesos cl\u00e1sicos de codificaci\u00f3n y categorizaci\u00f3n al \naprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial\nSi en la investigaci\u00f3n cl\u00e1sica se llevan a cabo procedimientos de clasifica-\nci\u00f3n de la informaci\u00f3n (codificaci\u00f3n y categorizaci\u00f3n) b\u00e1sicamente forma ma-\nnual, en el trabajo actual en el \u00e1mbito de los Social Big Data, es habitual imple-\nmentar otros procedimientos. Uno de los empleados en investigaciones sociales \ny pol\u00edticas es el m\u00e9todo de codificaci\u00f3n semiautom\u00e1tica con diccionario. En este, \na trav\u00e9s de varias etapas que pueden incluir la codificaci\u00f3n manual de muestras \naleatorias se puede ir mejorando la fiabilidad al codificar (Casas, Davesa y Con-"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 16, "chroma:document": "E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ...  163\nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\ngosto, 2016.; Gallego, Gualda y Rebollo, 2017; Arcila, Blanco y Valdez, 2020; \nArcila et al. 2021).\nLa automatizaci\u00f3n, para llevar a cabo la cl\u00e1sica tarea de \u201ccodificar\u201d en Cien-\ncias Sociales (preguntas abiertas, discursos, etc.), es necesaria ante la ingente \ncantidad de datos que se manejan. Conlleva habitualmente desarrollar activi -\ndades de programaci\u00f3n, sea a trav\u00e9s de lenguajes como Python, R u otros, o a \ntrav\u00e9s de paquetes que incorporan algunas de estas potencialidades, como es el \ncaso de Tableau o Power BI, que permiten, en un entorno quiz\u00e1s m\u00e1s amigable \npara cient\u00edficos sociales no acostumbrados a programar, usar algoritmos para el \nprocesamiento de los datos, expresiones regulares o incluso conectar con estos \nlenguajes de programaci\u00f3n. Otras opciones las aportan, por ejemplo, paquetes \ntales a Atlas ti o NVivo -amen de otros similares- que incorporan rutinas de co-\ndificaci\u00f3n autom\u00e1tica o de limpieza de stopwords en un entorno que no requiere \nla elaboraci\u00f3n de scripts complejos).\n  En tareas cl\u00e1sicas como la codificaci\u00f3n, incorporar procesos de codifica-\nci\u00f3n semiautom\u00e1tica (con momentos de revisi\u00f3n de c\u00f3digos manualmente como \nverificaci\u00f3n) suele ser muy \u00fatil para aplicar los c\u00f3digos resultantes de forma au -\ntom\u00e1tica a la serie de datos que se est\u00e1 procesando y analizando, lo que permite \nalcanzar datos masivos, algo que manualmente ser\u00eda inviable. A veces es nece-\nsario llevar a cabo, desde cero, el proceso de elaboraci\u00f3n de libros de c\u00f3digos \no diccionarios iniciales, si bien en ocasiones se pueden encontrar diccionarios o \nlexicones ya preparados en investigaciones similares, incluso en otras lenguas, \npor lo que podr\u00edan adaptarse y mejorarse. \nLos procesos de codificaci\u00f3n cualitativa (manuales o semiautom\u00e1ticos), que"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 16, "chroma:document": "o diccionarios iniciales, si bien en ocasiones se pueden encontrar diccionarios o \nlexicones ya preparados en investigaciones similares, incluso en otras lenguas, \npor lo que podr\u00edan adaptarse y mejorarse. \nLos procesos de codificaci\u00f3n cualitativa (manuales o semiautom\u00e1ticos), que \nya de por s\u00ed son complejos, se nutren a veces ante los Social Big Data de estra-\ntegias derivadas de la inteligencia artificial donde se aplican t\u00e9cnicas de aprendi -\nzaje autom\u00e1tico [machine learning], sea este supervisado, no supervisado o por \nrefuerzo [supervised, unsupervised, reinforcement machine learning] que buscan \nel reconocimiento de patrones en los datos, por ejemplo, para ayudar en el pro-\nceso de clasificaci\u00f3n de textos, a partir del entrenamiento de modelos que sin ser \nprogramados espec\u00edficamente, pueden ayudar a resolver problemas computacio-\nnales a trav\u00e9s del ensayo y error [reinforcement learning], del etiquetaje previo \nde algunos datos con los que se entrena a las m\u00e1quinas [supervised learning] o \nde la localizaci\u00f3n de similitudes [non supervised learning]. Estas estrategias son \n\u00fatiles en el proceso de clasificaci\u00f3n de ingentes cantidades de datos. El mismo \naprendizaje autom\u00e1tico cuenta con diferentes elementos de utilidad para la so-\nciolog\u00eda si quiere aproximarse al an\u00e1lisis de este tipo de datos (Molina y Garip \n2019). Por otra parte, estas t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, u otras citadas \nmenos sofisticadas, encuentran un uso cada vez mayor para el an\u00e1lisis de datos \ndocumentales de Internet, en el estudio de fen\u00f3menos como el bullying (Bell-\nmore et al. 2015); tensiones sociales y an\u00e1lisis de sentimientos en comunidades \non line (Burnap et al. 2016; Shu et al. 2017; Bello-Orgaz, Hernandez-Castro y \nCamacho 2017), discursos de odio y teor\u00edas de la conspiraci\u00f3n (Arcila, Blanco y \nValdez 2020; Arcila et al. 2021; Calder\u00f3n, De la Vega y Herrero 2020; Gualda \n2020) y una variedad de otros fen\u00f3menos sociales."}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 17, "chroma:document": "164  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ... \nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\n7.2.  An\u00e1lisis de redes sociales y micro discursos \nSiguiendo con el ejemplo del an\u00e1lisis textual en el marco de los Social Big \nData, una de las l\u00edneas que nos parece m\u00e1s sugerente para las Ciencias Sociales \nComputacionales es la que conecta el an\u00e1lisis de redes sociales con los datos \nsociales masivos, encontrando aqu\u00ed diversidad de posibilidades de explotaci\u00f3n \nde datos a\u00fan no suficientemente exploradas, a veces por las propias limitacio-\nnes t\u00e9cnicas. Si nos detenemos por un segundo en un mensaje t\u00edpico en Twitter \n-similar en otros medios sociales-, en el contexto de un tuit se pueden encontrar \nvarias etiquetas [#hashtags] que, consideradas conjuntamente, muestran, aunque \nsea de forma simb\u00f3lica, por lo abreviado, un micro discurso. A partir de aqu\u00ed, \ncon procedimientos de filtrado, pueden elaborarse an\u00e1lisis cualitativos destinados \na interpretar aspectos como la simbolog\u00eda o condensaci\u00f3n de significados que \nuna sola etiqueta incorpora (llamada a la movilizaci\u00f3n, cr\u00edtica social, solidari-\ndad, identidad, etc.) (Gualda 2016). Al mismo tiempo, se pueden estudiar desde \nla perspectiva de las redes sociales analizando relaciones entre co-hashtags, o \nco-ocurrencias de etiquetas en el mismo espacio de un tuit, a los efectos de en-\ncontrar patrones significativos que a simple vista no se aprecian ante el amplio \nvolumen de datos. De igual modo, podr\u00eda hacerse respecto a las co-palabras, si \npensamos en el texto completo de un tuit, en las palabras que se encuentran en \nun blog, etc., lo que nos puede permitir no solo conocer elementos clave del dis-\ncurso, sino tambi\u00e9n sus conexiones, para profundizar en otras facetas. \nEn nuestro estudio sobre el entramado de actores y mensajes que se difun-"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 17, "chroma:document": "un blog, etc., lo que nos puede permitir no solo conocer elementos clave del dis-\ncurso, sino tambi\u00e9n sus conexiones, para profundizar en otras facetas. \nEn nuestro estudio sobre el entramado de actores y mensajes que se difun-\ndieron en Twitter con motivo de la manifestaci\u00f3n de Madrid del movimiento \nnegacionista en agosto de 2020, se extrajo la informaci\u00f3n a partir de la etiqueta \nque se us\u00f3 para la difusi\u00f3n de esta movilizaci\u00f3n. De esta forma, como criterio de \nb\u00fasqueda para la descarga de datos a partir de la API Twitter se emple\u00f3 la cade-\nna: #madrid16a. El criterio establecido en la plataforma que usamos para descar-\ngar los datos (t-hoarder_kit, de Congosto, 2016; Congosto, Basanta y S\u00e1nchez, \n2017) fue simplemente que se descargaran los tuits que conten\u00edan dicha etiqueta. \nUna estrategia de muestreo muy diferente a las cl\u00e1sicas. A partir de los datos \ndescargados se extrajo una red de retuits y llevamos a cabo un an\u00e1lisis de redes \nsociales, con el objetivo de identificar las diferentes comunidades en Twitter que \nestaban conversando este d\u00eda apoyando o no la manifestaci\u00f3n. \nCon ayuda de Gephi, un paquete de an\u00e1lisis de redes sociales, se represent\u00f3 \nvisualmente la red de retuits y se calcularon estad\u00edsticas de modularidad y cen-\ntralidad de los actores de dicha red. El an\u00e1lisis visual y los datos de modularidad \npermiti\u00f3 identificar una comunidad que se encontraba a gran distancia del resto \npor su comportamiento relacional. Esta contaba con algunos actores conocidos, \npromotores del negacionismo, como fue el caso de la cuenta de usuario de Mi-\nguel Bos\u00e9 (@boseofficial, cuenta que se suspendi\u00f3 por Twitter), que ocupaba \nuna gran centralidad de grado e intermediaci\u00f3n en ese cluster. Otras centrales \nfueron las cuentas de @paseamosjuntos, @gatunaguerrera o @cisnenegrojmal, \ntambi\u00e9n con importantes grados de entrada, reflejo ello de que sus mensajes fue-\nron altamente retuiteados (Figura 1)."}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 21, "chroma:document": "168  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ... \nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\npoder saber si en un mismo mensaje (por ejemplo, un tuit), el discurso de odio \nse encuentra tanto en el texto como en la imagen o v\u00eddeos adjuntos, o incluso en \nlas URLs que se recomiendan.\nTrabajar con algunos conjuntos de datos (de Twitter, por ejemplo) requiere \nespecificar el idioma a trav\u00e9s del que se van a clasificar los sentimientos. En \nocasiones hay complejidades a\u00f1adidas porque no es infrecuente que ante deter-\nminadas tem\u00e1ticas se escriban textos que incorporan palabras de varias lenguas \n(hashtags, por ejemplo). A veces, la resoluci\u00f3n de este problema va de la mano \nde un algoritmo que reconoce el idioma principal a partir de umbrales que se de-\nlimitan, y esto a la vez es una ganancia, porque este tipo de estrategias posibilita \nel manejo de datos masivos, pero al mismo tiempo es una p\u00e9rdida, en la medida \nen que siempre hay m\u00e1rgenes de error que asumir.\nMuchos paquetes de an\u00e1lisis trabajan con diccionarios y lexicones en ingl\u00e9s, \npero es posible encontrar una serie de ellos (adaptados a lenguajes diversos \ncomo R o Python) de car\u00e1cter multiling\u00fce. Bas\u00e1ndonos en la librer\u00eda Syuzhet \nsobre an\u00e1lisis de sentimientos que trabaja en R, hemos explorado emociones y \nsentimientos de los textos correspondientes al cluster de @boseofficial. Para ello, \nse ha usado el lexic\u00f3n en espa\u00f1ol de este paquete (Mohammad, 2015). En \u00e9l, a \npartir de los textos de los tuits, tras el preprocesado y limpieza de textos, se pro-\nporciona un puntaje de sentimientos para cada tuit a partir del uso del diccionario \nNRC de sentimientos en espa\u00f1ol. Se aportan dos tipos de puntajes. Uno eval\u00faa \nsi los tuits, de acuerdo con los sentimientos que expresa su vocabulario, son \npositivos o negativos. Otro, respecto a las emociones: Ira, expectaci\u00f3n, disgusto,"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 22, "chroma:document": "E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ...  169\nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\nFigura 4. Sentimientos asociados a los tuits del cluster @boseofficial\nFuente: Elaboraci\u00f3n propia en R. Para la clasificaci\u00f3n de sentimientos en los tuits se emple\u00f3 la librer\u00eda Syuzhet.\nFigura 5. Emociones asociadas a los tuits del cluster @boseofficial\nFuente: Elaboraci\u00f3n propia en R a partir de la clasificaci\u00f3n de emociones de los tuits con la librer\u00eda Syuzhet.\nLa Figura 6 recoge las principales palabras de los tuits asociados a cada \nemoci\u00f3n, a modo de ejemplo. Aunque permite una primera visi\u00f3n, habr\u00eda que se-\nguir profundizando para conectar estas palabras con el contenido completo de los \ntuits donde aparecen. Otras estrategias son posibles, m\u00e1s sencillas o complejas, \npermitiendo la articulaci\u00f3n metodol\u00f3gica. Desde identificar los mensajes concre-"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 23, "chroma:document": "170  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ... \nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\ntos donde aparecen los principales t\u00e9rminos asociados a cada emoci\u00f3n para estu-\ndiar el contexto en el que aparecen, hasta profundizar en aspectos como puedan \nser la descripci\u00f3n del tipo de hashtags con los que algunas palabras clave pueden \ncompartir espacio en el microdiscurso que se elabora en un tuit. Otros objetivos \npodr\u00edan ser conocer cu\u00e1les son las URLs que se recomiendan, o analizar, con \ncriterios visuales, si los videos y fotos que acompa\u00f1an a los tuits refuerzan o no \nlas emociones que parecen expresar globalmente los tuits. Adem\u00e1s de diversidad \nde aspectos complementarios que podr\u00edan explorarse de forma cuantitativa si \nse comparan entre s\u00ed las comunidades de una serie de datos que previamente ha \nsido sometida a un an\u00e1lisis de redes sociales. De esta forma, podr\u00eda afinarse en \nla identificaci\u00f3n de los discursos principales expresados por los usuarios de los \ndiferentes subgrupos de una red social.\n8.  A VENIDAS HACIA UNA SOCIOLOG\u00cdA COMPUTACIONAL, \nM\u00c9TODOS MIXTOS Y PREDICCI\u00d3N SOCIAL\n8.1.  Predicci\u00f3n social y m\u00e9todos mixtos\nRecientemente, Chen, Wu, Hu\u00a0 et al. \u00a0(2021) sugieren que la predicci\u00f3n social \nbasada en el aprendizaje autom\u00e1tico tiene gran importancia en el horizonte de la \nsociolog\u00eda y las ciencias sociales, en aspectos tales a la obtenci\u00f3n de indicadores \nlatentes de inter\u00e9s para la sociolog\u00eda, la generaci\u00f3n de hip\u00f3tesis te\u00f3ricas, ayudar \na llevar a cabo inferencias causales, la estimaci\u00f3n de valores perdidos o incom-\npletos a trav\u00e9s del aprendizaje autom\u00e1tico y promover la innovaci\u00f3n. Apuntan \na un cambio de paradigma que se abre en las ciencias sociales a ra\u00edz de la intro-\nducci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico. Este radica en el desarrollo de tres orienta-\nciones: la cuantitativa (basada en la correlaci\u00f3n y la causalidad), la cualitativa y"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 24, "chroma:document": "E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOG\u00cdA Y CIENCIAS SOCIALES ...  171\nEMPIRIA. Revista de Metodolog\u00eda de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.\nISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631\na la capacidad que tenemos para predecir fen\u00f3menos sociales. Por otra parte, \ndado que las redes neuronales y especialmente el deep learning trabajan sobre \nla base de capas ocultas donde se realizan operaciones en los datos, esto genera \nmecanismos de \u201ccaja negra\u201d que suponen igualmente una limitaci\u00f3n y una falta \nde transparencia para la investigaci\u00f3n social, en la medida en que la manera de \ntrabajar estas redes hace imposible ver el proceso completo que genera los re-\nsultados de aprendizaje, si bien las predicciones puedan ser o parecer robustas. \nEsto dificulta conocer aspectos clave para la sociolog\u00eda c\u00f3mo la manera en que \nse relacionan las variables entre s\u00ed (Di Franco y Santurro, 2021). \nUn aspecto complementario que, entre otros, dificulta la predicci\u00f3n tiene \nque ver con que algunos modelos predictivos se asientan en procesos de pre-\nprocesado o transformaci\u00f3n de datos donde los algoritmos manejan umbral es \nque pueden ser una fuente de error. Un caso t\u00edpico que puede citarse es respecto \nal etiquetaje autom\u00e1tico de palabras sobre la base de algoritmos basados en la \ndistancia de Levenshtein o algoritmos de distancia fon\u00e9tica, o cuando se apli-\ncan procesamientos de normalizaci\u00f3n l\u00e9xica u otros relativos al procesamiento \ndel lenguaje natural destinados minimizar el efecto de las faltas ortogr\u00e1ficas, \nomisiones y errores gramaticales que frecuentemente se encuentra en textos \npublicados en los medios sociales (Ahmed, 2015). Por no decir de los intentos \nde desambiguaci\u00f3n aplicados autom\u00e1ticamente pueden fallar. Otras fuentes de \nerror se encuentran en estrategias o an\u00e1lisis concretos como cuando se eval\u00faan \nlos mensajes asignando un puntaje con relaci\u00f3n a la carga emocional detectada,"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 24, "chroma:document": "de desambiguaci\u00f3n aplicados autom\u00e1ticamente pueden fallar. Otras fuentes de \nerror se encuentran en estrategias o an\u00e1lisis concretos como cuando se eval\u00faan \nlos mensajes asignando un puntaje con relaci\u00f3n a la carga emocional detectada, \nque a veces no detectan la sutilidad o los dobles sentidos de los mensajes, o se \nnecesita, para una adecuada comprensi\u00f3n, un buen conocimiento del contexto \nque dif\u00edcilmente un lexic\u00f3n estandarizado puede recoger si no se aplican proce-\nsos semiautomatizados. \nEl umbral establecido por los algoritmos importa. Estrategias de clasifica-\nci\u00f3n o reducci\u00f3n de datos, que pueden ser algunas de las formas en las que se \nhace viable la investigaci\u00f3n basada en datos sociales masivos, puede tener, en \neste sentido, sus pros y sus contras. Una de las ventajas es que todas las tareas \nde preprocesado y transformaci\u00f3n de datos facilitan aplicar una serie de t\u00e9cnicas \nque con los textos originales ser\u00edan menos eficientes (o incluso imposibles) ante \nel ingente volumen y complejidad de los datos. Pero, dado que cualquier trans-\nformaci\u00f3n de los datos crudos desvirt\u00faa el original, y puede hacer que se pierdan \nalgunos sentidos interpretativos o matices, es preciso valorar siempre este con-\ntraste entre las p\u00e9rdidas y las ganancias antes de ejecutar cada paso al investigar.\nLas bondades atribuidas en la historia a la predicci\u00f3n en las ciencias sociales \nno son nuevas. No obstante, sin rechazar la posibilidad de esbozar horizontes o \nescenarios a partir del an\u00e1lisis de datos sociales masivos, nos parece importante \npara las Ciencias Sociales mantener un sano escepticismo respecto a nuestra \ncapacidad predictiva, sobre todo cuando se entiende esta como causalidad, a \npesar de que un buen diagn\u00f3stico con el apoyo de datos sociales masivos puede \nllevar a la toma de decisiones mejor informadas. En este sentido, la posibilidad \nde aplicar modelos avanzados de estad\u00edstica destinados a la predicci\u00f3n social no"}


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{"source": "documents/pdfs/SocialBigDataSociologiaYCienciasSocialesComputacio.pdf", "page": 30, "chroma:document": "tions,\u00a022(4), pp.605-612, en http://dx.doi.org/10.1007/s11036-016-0803-8 \nROBLES, J.M.; TINGUARO, J.; CABALLERO, R. Y G\u00d3MEZ, D. (2020): Big data \npara cient\u00edficos sociales. Una introducci\u00f3n. Centro de Investigaciones Sociol\u00f3gicas.\nS\u00c1NCHEZ, P. Y ARCILA, C. (2020):\u00a0\u201cSupervised Sentiment Analysis of Science To-\npics: Developing a Training Set of Tweets in Spanish\u201d.\u00a0 Journal of Information Te-\nchnology Research, 13(3).\nSHU, K.; SLIVA, A.; WANG, S., et al. (2017): \u201cFake News Detection on Social Media: \nA Data Mining Perspective\u201d. ACM SIGKDD Explorations Newsletter archive, \n19(1), pp.22-36.\nSILGE, J.\u00a0Y ROBINSON, D. (2021): Text Mining with R! O\u2019Reilly. https://www.tid-\nytextmining.com/\nSTOUT, C. T.; COULTER, K. Y EDWARDS, B. (2017): \u201c#BlackRepresentation, Inter-\nsectionality, and Politicians\u2019 Responses to Black Social Movements on Twitter. \nMobilization: An International Quarterly\u201d, 22(4), pp.493-509,  https://doi.\norg/10.17813/1086-671X-22-4-493\nVAJJALA, V.; MAJUMDER, B.; GUPTA, A. Y SURANA, H. (2020): Practical Natural \nLanguage Processing: A Comprehensive Guide to Building Real-World NLP Sys-\ntems. Boston: O'Reilly.\nWELBERS, K.; VAN ATTEVELDT, W. Y BENOIT, K. (2017): \u201cText analysis in R\u201d.  \nCommunications Methods and Measures, 11(4), pp-245\u2013265, https://doi.org/10.108\n0/19312458.2017.1387238"}


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EMPIRIA. Revista de Metodología de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.
ISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631Social big data y sociología y ciencias sociales 
computacionales
Social big data and computational sociology and social sciences
Estrella Gualda
Universidad de Huelva 
Grupo de Investigación ESEIS/Centro de Investigación COIDESO 
estrella@uhu.es (ESPAÑA)
Recibido: 28.03. 2021
Aceptado: 10.01.2022
RESUMEN
Investigar sobre lo que ocurre en Internet frecuentemente nos aproxima a 
estudios que se sitúan en la frontera del conocimiento. Este artículo se enmarca 
en el espacio transdisciplinar de las Ciencias Sociales y Sociología Computa-
cionales con el objetivo de presentar el desarrollo actual de la investigación que 
toma como referencia Social Big Data o datos sociales masivos, describir proce-
sos metodológicos que son típicos en este campo donde los medios sociales en 
Internet son la fuente principal de datos y, al hilo de esta descripción, destacar 
algunas de las ventajas, limitaciones y desafíos para la investigación en este 
campo, muy ligados a los avances metodológicos y técnicos que se hacen en 
otras ciencias. 
El texto introduce la especificidad conceptual de los Social Big Data como 
confluencia de los medios sociales, análisis de datos y datos masivos. Se explora 
qué cambios suponen los procesos de investigación en este campo y se expo-
nen avances en el trabajo con datos sociales masivos en áreas de la inteligencia 
artificial como el aprendizaje automático, las redes neuronales artificiales o el 
aprendizaje profundo, que se alinean con unas ciencias sociales que tienden a la 
predicción. Argumentamos a continuación sobre la pertinencia para la Sociolo-
gía, así como para otras ciencias, de avanzar igualmente en un enfoque basado 
en métodos mixtos en el campo de los Social Big Data, repensando el vínculo 
micro – macro en este campo de estudio.


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predicción. Argumentamos a continuación sobre la pertinencia para la Sociolo-
gía, así como para otras ciencias, de avanzar igualmente en un enfoque basado 
en métodos mixtos en el campo de los Social Big Data, repensando el vínculo 
micro – macro en este campo de estudio. 
A través de un estudio de caso que intercalamos (sobre las expresiones en 
Twitter del movimiento negacionista en España que se produce al hilo de la pan-
demia de COVID-19), ilustramos igualmente algunas potencialidades y limita-
ciones de este tipo de investigación, lo que nos permitirá esbozar algunos de los 
desafíos metodológicos que pueden incorporarse en una agenda de investigación


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148  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOGÍA Y CIENCIAS SOCIALES ... 
EMPIRIA. Revista de Metodología de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.
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en esta área. Un área de investigación que ofrece direcciones de gran interés 
para la sociología en los próximos años y en la que se puede avanzar de manera 
excepcional en el desarrollo de la transdisciplinariedad y la hibridación en las 
Ciencias, enriqueciéndolas.
PALABRAS CLA VE
Social Big Data - Big Data - Ciencias Sociales Computacionales - Sociología 
Computacional – Twitter – Inteligencia Artificial – Aprendizaje automático – 
Aprendizaje profundo – Redes neuronales artificiales.
ABSTRACT
The research on what happens on the Internet often brings us closer to 
studies at the frontier of knowledge. This article is part of the transdisciplinary 
space of Computational Sociology and Social Sciences. It pretends to present 
the current development of research referred to as Social Big Data. It describes 
methodological processes typical in this field where social media on the Internet 
are the primary data source. Along with this description, it highlights some of the 
advantages, limitations, and challenges for research in this field, closely linked to 
methodological and technical advances made in other sciences.
The text introduces Social Big Data's conceptual specificity as a confluence 
of social media, data analysis, and massive data. Then, we explore essential 
changes in the research process in this field and advances in working with social 
big data in areas of artificial intelligence such as machine learning, artificial 
neural networks, and deep learning, which are aligned with social sciences that 
tend to predictions. We then argue about the relevance for Sociology and other 
sciences to advance in an approach based on mixed methods in the Social Big 
Data area, rethinking the micro-macro link in this field of study.


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tend to predictions. We then argue about the relevance for Sociology and other 
sciences to advance in an approach based on mixed methods in the Social Big 
Data area, rethinking the micro-macro link in this field of study.
Through a case study [on the negationist social movement in Twitter in 
Spain during the COVID-19 pandemics], we also illustrate some potentials and 
limitations of this type of research, which will allow us to outline some of the 
methodological challenges that experts could incorporate into a research agenda 
in this area. Social Big Data and Computational Sociology and Social Sciences 
research offer directions of great interest to the Sociology of the coming years in 
which exceptional progress can be made in the development of transdisciplinar-
ity and hybridization in science, enriching them.
KEYWORDS
Social Big Data - Big Data – Computational Social Sciences - Computa-
cional Sociology – Twitter – Artificial Intelligence – Machine Learning – Deep 
learning – Artificial Neural Networks.


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1.  INTRODUCCIÓN
Este artículo se enmarca globalmente, como indica el título, en el campo 
transdisciplinar emergente de las Ciencias Sociales Computacionales y, más es-
pecíficamente, en lo que podríamos llamar Sociología Computacional (Edelmann 
et al. 2020; Evans y Foster 2019). Si a veces cuesta trabajo, dada la complejidad 
de nuestros objetos de estudio, trazar una línea clara entre las disciplinas asocia-
das a las Ciencias Sociales (por sus múltiples hibridaciones e intercambios), las 
áreas de investigación cuyo objeto requiere necesariamente observar fenómenos 
que transcurren en Internet, presentan un extra de complejidad, en la medida en 
que investigar sobre lo que ocurre en Internet frecuentemente nos aproxima a 
investigaciones que se sitúan, necesariamente, en la frontera del conocimiento, 
yendo mucho más allá de las Ciencias Sociales. Este sería el caso sobre el que 
queremos reflexionar en este artículo, al hilo del desarrollo actual de la investi-
gación que toma como referencia datos sociales masivos, macrodatos sociales 
o Social Big Data1.  Si bien el paradigma de los datos masivos parece haberse 
incorporado primero a las “ciencias duras” antes que a otras (Burgess y Bruns 
2012), la situación inicial ha ido cambiando, provocando nuevos desafíos para 
la Sociología. 
El campo de las Ciencias Sociales Computacionales, entre ellas la Sociología 
Computacional, está en expansión ofreciendo una variedad de direcciones de 
trabajo interesantes en algunos subcampos. Más allá de lo descriptivo, los so-
ciólogos están contribuyendo al desarrollo de nuevas teorías y a la construcción 
de metodos híbridos en las Ciencias Sociales Computacionales que combinan 
métodos clásicos y modernos de la Sociología (Edelmann et al. 2020). Motiva


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ciólogos están contribuyendo al desarrollo de nuevas teorías y a la construcción 
de metodos híbridos en las Ciencias Sociales Computacionales que combinan 
métodos clásicos y modernos de la Sociología (Edelmann et al. 2020). Motiva 
el artículo, principalmente, el interés por identificar en el campo de las Ciencias 
Sociales algunas de las implicaciones metodológicas de este tipo específico de 
investigación en la cual la materia prima procede de Internet. Advertimos que 
a lo largo de estas páginas algunos de los dilemas que se van a presentar y que 
conciernen al método y a las técnicas, son comunes en las Ciencias Sociales y, 
si cabe, habituales también en las llamadas Humanidades Digitales. Igualmente, 
se comparten dilemas en algunos casos con otras Ciencias, en la medida en que 
la investigación en Internet presenta algunas limitaciones y ventajas ligadas al 
manejo de la información que son comunes independientemente de la disciplina 
desde la que se trabaja. 
Las páginas que siguen introducen la especificidad conceptual de los So-
cial Big Data frente al término de Big Data. A partir de aquí, exploramos qué 
suponen los procesos de investigación en este campo, frente a la investigación 
tradicional en las Ciencias Sociales, enfatizando dilemas emergentes relativos a 
los métodos y técnicas que se aplican, sus ventajas y limitaciones. La investiga-
1 Por la amplia difusión que tienen en este campo científico términos como Big Data u otros, 
hemos optado a lo largo del artículo por usar terminología técnica tanto en inglés como en español. 
En ocasiones, para lectores no familiarizados, hemos incorporado entre corchetes otros términos 
técnicos frecuentes en inglés.


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ción en el área de Big Data ha estado asociada desde sus orígenes a la llamada 
Ciencia de Datos y a la Inteligencia de Negocios [Data Science y Businness In-
telligence] y ha enfatizado el manejo de algoritmos y estadística avanzada. Pro-
gresivamente ha ido profundizando también en áreas de la inteligencia artificial 
como el aprendizaje automático, las redes neuronales artificiales o el aprendizaje 
profundo, entre otros, alineándose a veces con unas ciencias sociales que tien-
den a la predicción. Argumentamos a continuación sobre la pertinencia para la 
Sociología, así como para otras ciencias, de avanzar igualmente en un enfoque 
basado en métodos mixtos en el campo de los Social Big Data, repensando el 
vínculo micro – macro en este campo de estudio. A través de un estudio de caso 
que intercalamos, ilustramos igualmente algunas potencialidades y limitaciones 
de este tipo de investigación, lo que nos permitirá trazar algunos de los desafíos 
metodológicos que pueden incorporarse en una agenda de investigación en esta 
área. Un área de investigación en la que se puede progresar de manera excepcio-
nal en el desarrollo de la transdisciplinariedad y la hibridación en las Ciencias, 
enriqueciéndolas.
2.  SOCIAL BIG DATA: LA CONFLUENCIA DE LOS MEDIOS 
SOCIALES, EL ANÁLISIS DE DATOS Y LOS DATOS MASIVOS EN 
LA INVESTIGACIÓN 
De acuerdo con Bello-Orgaz, Jung y Camacho (2016), en el campo de los 
Social Big Data se produce la confluencia de tres grandes áreas: los medios 
sociales, el análisis de datos y los datos masivos, que se conforman como un 
área interdisciplinar donde los medios sociales destacan como fuente principal 
de datos. En este artículo, al hilo de la relevancia que alcanzan las plataformas


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sociales, el análisis de datos y los datos masivos, que se conforman como un 
área interdisciplinar donde los medios sociales destacan como fuente principal 
de datos. En este artículo, al hilo de la relevancia que alcanzan las plataformas 
de redes sociales, por la importante generación de contenidos que se produce 
en ellas, centramos nuestra atención en el área específica de Social Big Data, 
sin menospreciar la importancia que tiene la generación de otro tipo de datos 
masivos. De hecho, no son infrecuentes las investigaciones cuyos análisis se 
basan en fuentes relacionadas tanto con medios sociales como con otros medios 
de obtención de la información (sensores, estadística pública, GPS, cartografía, 
etc.) (Bartosik-Purgat y Ratajczak-Mrożek, 2018; Kumar y Jaiswal, 2019; He y 
Xiong, 2018; Piccialli y Jung, 2017; Olshannikova et al., 2017).
El área de Social Big Data se nutre principalmente de contenidos que se pro-
ducen en Internet, en los medios sociales, como plataformas de comunicación en 
línea, con un protagonismo importante de algunas redes sociales. Algunas fuen-
tes típicas de este tipo de datos son desde redes sociales como Facebook, a blogs, 
pasando por microblogs como Twitter. Noticias sociales (como Reddit), medios 
para el etiquetaje o marcadores sociales (como lo fuera Delicious), medios para 
el intercambio de archivos de fotos o videos (Instagram, YouTube, TikTok), pá-
ginas wikis (Wikipedia, Wikihow), sitios basados en preguntas y respuestas de 
los usuarios (tales a Yahoo! Answers o Ask.com) y otros que basan su actividad


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en la formulación de reseñas o críticas sobre servicios y establecimientos (como 
Yelp o TripAdvisor) (Jin et al, 2015). 
Para el análisis de los datos sociales masivos que se generan en estos u otros 
medios sociales se desarrollan métodos y técnicas de análisis que progresiva-
mente han ido conformando las especialidades en Ciencia de Datos e Inteligen-
cia de Negocios, con el objeto de avanzar en el manejo de amplios volúmenes 
de información, su procesamiento y análisis con el fin de generar conocimiento 
útil (Del Vecchio, 2018). La intersección entre las tres parcelas (social media, 
big data y data analysis) va asociada a continuos y novedosos desarrollos técni-
cos para el análisis de datos. En las secciones que siguen, exponemos algunos 
aspectos del trabajo metodológico con datos sociales masivos, con la idea de 
mostrar algunos elementos claves de los procesos de investigación en las Cien-
cias Sociales Computacionales con este tipo de datos, así como algunas de sus 
ventajas y limitaciones. Se exponen algunas orientaciones que apuntan hacia el 
fortalecimiento del paradigma predictivo en la Sociología (Chen, Wu, Hu, A.  et 
al. 2021), al tiempo que destacamos el amplio margen de avance si se profundiza 
en los métodos mixtos y la sociología cualitativa si se incorporan al análisis de 
datos sociales masivos.
El tipo de retos que se plantean con los datos sociales masivos se ven con-
dicionados por algunas de las características propias de los datos masivos, en la 
medida en que son datos con rasgos muy diferentes a los que manejábamos anta-
ño en aspectos como el volumen, velocidad, variedad, veracidad, valor, validez, 
variabilidad, volatilidad, virtual, visualización, visibilidad (para más detalles so-


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medida en que son datos con rasgos muy diferentes a los que manejábamos anta-
ño en aspectos como el volumen, velocidad, variedad, veracidad, valor, validez, 
variabilidad, volatilidad, virtual, visualización, visibilidad (para más detalles so-
bre la diversidad de Vs con que se han descrito estos datos y su evolución, véase 
en Bello-Orgaz, Jung y Camacho 2016; Patgiri y Ahmed 2016; Laney 2001; 
Beyer y Laney, 2012; Bulger, Taylor y Schroeder, 2014; Hashema et al., 2015).
3.  INTELIGENCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, 
REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y APRENDIZAJE 
PROFUNDO: REPERCUSIONES EN LAS CIENCIAS SOCIALES Y 
LA SOCIOLOGÍA
Si bien la inteligencia artificial tiene un amplio recorrido, los avances en los 
últimos años, con el desarrollo del aprendizaje automático, las redes neuronales 
artificiales y el aprendizaje profundo han hecho que algunos expertos sugieran 
que en este campo se está produciendo un cambio de paradigma (Chen, Wu, 
Hu, A.  et al. 2021), con repercusiones entre otras, en las Ciencias Sociales y 
la Sociología. Los términos que encabezan el título de esta sección, aunque no 
son sinónimos, es común encontrarlos en el mismo escenario. Introducimos 
brevemente algunos elementos clave en estos campos, como ejemplos muy re-
presentativos de avances actuales, al objeto de reflexionar sobre los efectos que 
tiene para las Ciencias Sociales y la Sociología la introducción de estas áreas, y 
específicamente para el campo de datos sociales masivos en el que se centra este 
artículo.


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Cuadro 1. Inteligencia artificial y algunas ramas de utilidad para el análisis de 
datos sociales masivos
Fuente: Elaboración propia. El esquema tiene como objetivo simplemente enmarcar algunos de los términos que se usan a continuación. 
3.1.  Inteligencia artificial o artificial inteligence [AI] 
Con la metáfora “inteligencia artificial” [AI] se define todo un campo de co-
nocimiento que explora la capacidad que tienen las computadoras para mostrar 
un comportamiento “inteligente”, por ejemplo, a través del desarrollo de funcio-
nes cognitivas (la parte relativa a la inteligencia) que llevan a cabo máquinas (la 
parte artificial). Este comportamiento abarca un amplio espectro de acciones, 
como pueda ser la de resolver problemas. Si en sus inicios la inteligencia artifi-
cial funcionaba a base de crear o configurar una serie de reglas que decían a las 
computadoras lo que debían hacer, con la aparición del aprendizaje automático 
se produce un cambio cualitativo y las máquinas realizan funciones que van más 
allá del seguimiento de reglas.  
De esta forma, hoy la inteligencia artificial se refiere al estudio, al desarrollo 
y a la aplicación de técnicas que permiten a las computadoras adquirir ciertas 
habilidades propias de la inteligencia humana como, por ejemplo, el reconoci-
miento de imágenes, la comprensión del lenguaje natural, estudiar y resolver 
problemas, entender los contextos, aprender a hacer tareas nuevas y otras. Se 
recogerían en este campo técnicas que permiten a los ordenadores imitar la inte-
ligencia humana usando la lógica, reglas tipo si-entonces  (if-then rule ) que esta -
blecen condiciones que deben pasar (si) para que se pueda afirmar una segunda 
parte (entonces), árboles de decisión y aprendizaje automático, incluyendo aquí


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ligencia humana usando la lógica, reglas tipo si-entonces  (if-then rule ) que esta -
blecen condiciones que deben pasar (si) para que se pueda afirmar una segunda 
parte (entonces), árboles de decisión y aprendizaje automático, incluyendo aquí 
redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo.


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3.2.  Aprendizaje automático o machine learning [ML]
Cuando en el ámbito de la inteligencia artificial aparece el aprendizaje auto-
mático, este aporta a las computadoras una capacidad real de aprendizaje, que se 
asemeja más a la idea recogida en la metáfora o concepto de “inteligencia artifi-
cial”. El aprendizaje automático se configura, por tanto, como una de las ramas 
dentro de la inteligencia artificial que se especializa en los aspectos relativos 
al aprendizaje. Sin ser las únicas, algunas ramas relevantes para la Sociología 
y el análisis de datos sociales masivos son, por ejemplo, el procesamiento del 
lenguaje natural [PLN]2 que, al permitir que las máquinas entiendan el lenguaje 
humano, posibilita avanzar en aplicaciones no solo para tareas como la traduc-
ción automática, sino también en otras como el procesado y análisis de datos 
sociológicos; la visión artificial, que enseña a los ordenadores a ver y entender 
las imágenes digitales3, el reconocimiento automático del habla; las redes neuro-
nales artificiales o el aprendizaje profundo4.
El aprendizaje automático crea inteligencia artificial, lo que hace normal-
mente a través del uso de técnicas estadísticas para programar algoritmos que 
puedan aprender por su cuenta a realizar tareas y mejorar en su ejecución a 
través de la experiencia. Frente a las reglas fijas de antaño, el machine learning 
es una de técnica de entrenamiento que se utiliza para crear y mejorar dicho 
comportamiento (clasificar datos automáticamente, predecir, etc.) (Chen, Wu, 
Hu et al. 2021). Con la llegada de los datos masivos, por otra parte, se facilitan 
estos procesos de aprendizaje, por cuanto los ordenadores puedan contar con una 
cantidad y diversidad de datos para ser procesados, analizados e incorporados


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string_value:
Hu et al. 2021). Con la llegada de los datos masivos, por otra parte, se facilitan 
estos procesos de aprendizaje, por cuanto los ordenadores puedan contar con una 
cantidad y diversidad de datos para ser procesados, analizados e incorporados 
en el proceso de aprendizaje, siguiendo un esquema en el que proporcionando 
conjuntos amplios de datos como inputs se obtiene una mejora en el rendimiento 
al solucionar problemas (Robles et al. 2020).
Lo característico del aprendizaje automático es la introducción de procesos 
de aprendizaje, entre los que están la capacidad de aprender, razonar y mejorarse 
por sí mismos a través de diferentes técnicas o modelos (Molina y Garip 2019; 
Di Franco y Santurro 2021). Como subrayan Molina y Garip (2019) y Di Franco 
y Santurro (2021), el aprendizaje automático, incluyendo las redes neuronales 
artificiales, es resultado de la intersección de varias disciplinas (estadística, 
matemáticas, informática, neurociencia) que usan algoritmos para extraer infor-
mación y conocimiento de los datos masivos y heterogéneos, con aplicaciones 
que alcanzan a ciencias sociales como la economía, las ciencias políticas y la 
sociología (Di Franco y Santurro 2021).
2 Natural Language Processing (NLP).
3 Computer visión (CV).
4 Deep Learning (DL).


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3.3.  Redes neuronales artificiales o artificial neural networks [ANN]
Por otra parte, entre las técnicas o modelos que se incorporan al machine 
learning, están las redes neuronales artificiales, caracterizadas por imitar a las 
redes neuronales biológicas, en la medida en que encuentran su inspiración en 
cómo se comporta el cerebro humano (las neuronas, sus conexiones y la trans-
misión de información). Las redes neuronales artificiales son capaces de extraer 
patrones y detectar aspectos que el ser humano o el empleo de otras técnicas 
computacionales no pueden (Plebe y Grasso 2019). A partir de aquí, se crean 
modelos para intentar resolver problemas complejos a través de técnicas algorít-
micas. Es clave el entrenamiento de la red, que trata de encontrar la combinación 
que mejor se ajusta buscando la mayor precisión del algoritmo en un proceso 
normalmente iterativo que se detiene cuando se alcanza el grado de error estable-
cido por el investigador. Una red ya entrenada se puede usar para otras aplicacio-
nes, por ejemplo, para hacer predicciones o clasificaciones. Las redes neuronales 
virtuales están diseñadas para analizar grandes volúmenes de datos, a partir de 
lo que extraen enseñanzas que aplican para la realización de tareas. Algunas 
de estas tareas, de aplicabilidad en las Ciencias Sociales y la Sociología, son el 
análisis de imágenes, la traducción de textos, el reconocimiento del habla y otras. 
Dado que las redes neuronales analizan un conjunto muy ingente de datos 
haciendo durante todos los procesos innumerables tests, en realidad los inves-
tigadores no pueden saber con certeza qué factores fueron los que aportaron 
más capacidad de aprendizaje y mejora, aunque es viable corroborar el cono-


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haciendo durante todos los procesos innumerables tests, en realidad los inves-
tigadores no pueden saber con certeza qué factores fueron los que aportaron 
más capacidad de aprendizaje y mejora, aunque es viable corroborar el cono-
cimiento aportado.  Existen muchas vías por las que se puede llevar a cabo el 
proceso de aprendizaje en las redes neuronales (ejemplo de ello son aprendizaje 
supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje de refuerzo, aprendizaje 
fuera de línea, aprendizaje en línea), así como diferentes arquitecturas para las 
redes neuronales que se diferencian en cómo fluye la información. Aunque una 
descripción de estos aspectos excede del objetivo de este artículo, pueden con-
sultarse un desarrollo más extenso con aplicaciones para las ciencias sociales y 
la sociología (Plebe y Grasso 2019; Molina y Garip 2019; Robles et al. 2020; 
Franco y Santurro 2021).
Un ejemplo de este enfoque con aplicación sociológica es el estudio reciente 
de Gabdrakhmanova y Pilgun (2021) que presenta un caso en el que las redes 
neuronales se han desarrollado para resolver aspectos diversos como la gestión 
eficaz de los sistemas urbanos y la resolución de conflictos urbanísticos. Para 
ello se crea un algoritmo a partir de fuentes diversas de datos que recopilan hue-
llas digitales de redes sociales, microblogging, blogs, mensajería instantánea, 
foros, reseñas y videos dedicados a la construcción del Noroeste Chord (NEC) 
en Moscú. Se trata de un caso donde se usan diferentes estrategias y modelos 
matemáticos con el fin de detectar, prevenir y abordar tempranamente conflictos 
en la planificación urbana para ganar en eficiencia. Son muchas las aplicaciones 
en curso o potenciales de las redes neuronales artificiales que se desarrollan hoy 
en campos muy diversos, tanto asociados con los datos sociales masivos como 
con otro tipo de datos.


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3.4.  Aprendizaje profundo o deep learning [DL]
Las redes neuronales artificiales trabajan con capas de neuronas. Conforme 
hay más capas, más profunda es la red, y se alcanza mayor capacidad de apren-
dizaje y de procesamiento. Cuando la red neuronal artificial alcanza niveles muy 
profundos, se crea lo que se conoce como aprendizaje profundo o deep learning, 
que es un área de la inteligencia artificial que ha crecido mucho en poco tiempo 
(Plebe y Grasso 2019). Cuando se alcanza este nivel de profundidad, la novedad, 
en comparación, es que no solo se aprenden conceptos, sino también se pueden 
comprender contextos complejos. Esto hace que si el aprendizaje automático 
se caracteriza por la capacidad que algunos sistemas de inteligencia artificial 
tienen para auto-aprender y corregir errores basados en sus acciones previas, el 
aprendizaje profundo es capaz también de tomar decisiones a partir de los datos. 
Un ejemplo clásico de las aplicaciones fuera del campo de los datos sociales 
masivos es el diseño de los vehículos automáticos actuales. Otros ejemplos de 
utilidad para la investigación sociológica son los de los algoritmos que permiten 
que el software se entrene a sí mismo para realizar tareas como reconocimiento 
de voz e imágenes al exponer a las redes neuronales de múltiples capas a una 
gran cantidad de datos.
4.  LOS PROCESOS DE INVESTIGACIÓN EN EL ÁREA DE SOCIAL 
BIG DATA Y MÉTODOS MIXTOS 
Del mismo modo que ocurre en otras ciencias, una de las características 
sobresalientes de los datos masivos es que la magnitud y la complejidad de los 
datos que se producen y se quieren analizar es tan grande que afecta a diferentes 
momentos del proceso de investigación, siendo inviable llevar a cabo diversas


key: chroma:document
string_value:
sobresalientes de los datos masivos es que la magnitud y la complejidad de los 
datos que se producen y se quieren analizar es tan grande que afecta a diferentes 
momentos del proceso de investigación, siendo inviable llevar a cabo diversas 
operaciones de recolección, procesado y análisis con métodos y técnicas tradi-
cionales. En el Cuadro 2 destacamos algunos hitos del proceso de investigación 
en el área de Social Big Data, incorporando diversas posibilidades analíticas que, 
más allá de los habituales propósitos predictivos comunes al área de Big Data, 
profundizan en el vínculo micro – macro y los métodos mixtos, propios de la 
Sociología y las Ciencias Sociales, en el contexto del procesamiento y análisis 
de datos masivos. Hemos incorporado en el cuadro técnicas como el análisis de 
redes sociales o el análisis del discurso, que conectan con un ejemplo que mos-
tramos posteriormente. La idea de fondo es que, si bien la tónica más habitual al 
pensar en Big Data ha sido trabajar desde la perspectiva mayoritariamente cuan-
titativa, así como en la construcción de modelos y el avance de una ciencia social 
predictiva, para la Sociología y otras Ciencias Sociales, la recolección de datos 
masivos puede ir ligada igualmente a una mayor diversificación de los procesa-
mientos y análisis de datos, desde una concepción en la que el objeto de cono-
cimiento transita por el continuum macro – meso – micro. Este foco, además de 
producir igualmente conocimiento útil para diferentes fines, es también acorde a 
las metas y métodos propios de las Ciencias Sociales. Ciencias que ya, de hecho,


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ISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631
han indagado suficientemente en el ámbito de los medios sociales, aunque no 
habitualmente desde una aproximación tan centrada en los datos masivos.
Cuadro 2. Proceso de investigación en el área de Social Big Data. Diagrama de 
flujo típico y métodos mixtos
Fuente: Elaboración propia. El flujo de trabajo y las acciones descritas no son exhaustivas ni rígidas.


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ISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631
5.  INTERNET COMO FUENTE: REPENSANDO EL MUESTREO 
PARA ACCEDER A DATOS SOCIALES MASIVOS
El estudio sobre los contenidos producidos en los medios sociales es un 
tipo de investigación basada en documentos que proceden de Internet. Como 
otros trabajos de este tipo, se trata de una investigación fundamentada en fuen-
tes secundarias que maneja documentos de índole diverso (textuales, visuales, 
sonoros, audiovisuales) recopilados en medios sociales. La recogida de la infor-
mación o la producción de datos es una de las tareas claves en la investigación, 
e implica definir algún tipo de criterio muestral, sea basado en criterios de repre-
sentación estadística, teórica, u otros, siempre en función de los objetivos que 
tengamos. En el caso concreto de los medios sociales, estas tareas son quizás 
más complejas de emprender para los científicos sociales y aquí -en el estable-
cimiento de criterios muestrales y la extracción de datos- se encuentra uno de 
los cambios y desafíos principales en las investigaciones basadas en Social Big 
Data, si las comparamos con otro tipo de investigaciones más asentadas en las 
Ciencias Sociales. 
Junto a la dificultad recurrente de establecer un claro marco muestral, la in-
vestigación en medios sociales cuenta con la dificultad añadida de la recolección 
de datos, en la medida en que dicha recolección requiere en ocasiones el manejo 
de técnicas ligadas a conocimientos informáticos (principalmente programa-
ción), sobre todo cuando los objetivos de nuestra investigación nos conducen a la 
necesidad de obtener datos masivos o macrodatos. El establecimiento de criterios 
muestrales para acceder a datos de medios sociales en Internet supone un cam-
bio de gran relevancia en el proceso de investigación. Por ejemplo, al estar los


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string_value:
necesidad de obtener datos masivos o macrodatos. El establecimiento de criterios 
muestrales para acceder a datos de medios sociales en Internet supone un cam-
bio de gran relevancia en el proceso de investigación. Por ejemplo, al estar los 
medios sociales dominados por empresas, es frecuente no poder contar con datos 
suficientemente desagregados y fiables sobre las poblaciones de referencia, lo 
cual es un hándicap para investigaciones cuantitativas, pues el desconocimiento 
del tamaño y características del universo afecta directamente tanto a las posibili-
dades del diseño muestral, como a las de la inferencia. 
Otro ejemplo de las dificultades que entraña la investigación en este cam -
po sería el de la volatilidad de los datos frente a otro tipo de investigaciones 
sociales. El que los datos sean perecederos hace más difícil (o imposible) la 
posibilidad de investigaciones de carácter retrospectivo, como ocurre cuando 
son las propias empresas (Twitter, Facebook, etc.) las que borran algunas de 
sus cuentas (y con ello sus mensajes), a pesar de que ya han podido tener un 
importante impacto social en aspectos como la propagación de discursos de 
odio (Avaaz, 2019). Aunque algunos de los mensajes borrados hayan podido 
ser captados y almacenados previamente por investigadores, o incluso aunque 
algo de esta información haya podido quedar almacenada para la posteridad en 
el repositorio Internet Archive (https://archive.org/), la indefinición del universo 
a la que aludíamos y la volatilidad de los datos son importantes hándicaps para 
la investigación. Un ejemplo claro sería la suspensión de la cuenta de Twitter de 
Donald Trump el 9 de enero de 2021, tras el asalto al Capitolio.


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Como consecuencia, la investigación basada en la obtención de datos de 
medios sociales adopta nuevos procedimientos técnicos. Por ejemplo, durante el 
muestreo, al contactar con las APIs es habitual establecer criterios de búsqueda 
para realizar extracciones automatizadas de datos. Esta estrategia difiere clara-
mente del clásico establecimiento de un universo de partida a partir del que se 
diseñan muestras con un criterio de representatividad estadística para, por ejem-
plo, la realización de una encuesta (en el enfoque clásico cuantitativo). Frente a 
muestras probabilísticas, que permiten que todos los elementos de la población 
tengan la probabilidad de ser seleccionados y con ello se puedan construir pará-
metros y realizar inferencias, en el área de Big data difícilmente se puede contar 
con muestras de este tipo. Como señalaran Burgess y Bruns (2012), uno de los 
problemas cuando este tipo de datos son almacenados por empresas es que no 
hay forma de saber cuán incompletos están los datos que descargamos. Este 
tipo de limitaciones, más que llevarnos a descartar este tipo de investigaciones, 
plantean diversos tipos de retos tales a los de la reducción de los sesgos de selec-
ción y ponderación, así como otros que han sido ya discutidos (Keiding & Louis 
2016; Elliott & Valliant 2017; Franke et al. 2016; Morstatter et al. 2013).
6.  LIMPIEZA Y PROCESAMIENTO: DE LA MINERÍA AL ANÁLISIS 
DE DATOS Y LOS RETOS DERIV ADOS DE LA MAGNITUD Y LA 
COMPLEJIDAD
Sea más o menos acertado el término Big Data, es evidente que las Ciencias 
se encuentran tras el desarrollo de Internet y los avances tecnológicos que corren 
en paralelo, con el desafío de manejar la ingente, compleja y continua cantidad


key: chroma:document
string_value:
COMPLEJIDAD
Sea más o menos acertado el término Big Data, es evidente que las Ciencias 
se encuentran tras el desarrollo de Internet y los avances tecnológicos que corren 
en paralelo, con el desafío de manejar la ingente, compleja y continua cantidad 
de datos que circulan o están accesibles en la red. A veces estos datos proceden 
de la naturaleza y son medidos, por ejemplo, a través de sensores, mientras que 
en otras ocasiones puede tratarse de datos que se originan en las redes sociales. 
En el campo de Social Big Data el foco principal lo tienen aquellos datos que 
proceden de medios sociales, si bien es cierto que muchas investigaciones, en-
cuadradas de alguna forma en enfoques de métodos mixtos, dan valor también a 
datos procedentes de otras fuentes -como, por ejemplo, datos censales, encues-
tas, etc.- para la explicación de fenómenos sociales (Rahman et al., 2020; Flores, 
2017).
Aunque en este artículo nos enfocamos sobre todo en los desafíos para las 
Ciencias Sociales, y prestamos más atención a la Sociología, la preocupación 
por el manejo de macrodatos alcanza cada vez más a las ciencias en general (so-
ciología, ciencia política, ciencia de la información, periodismo, economía, psi-
cología, geografía, astronomía, ecología, física, matemáticas, etc.). Esto se debe 
principalmente a que los métodos y técnicas de investigación clásicos no suelen 
ser suficientes para el manejo de los volúmenes y complejidad de los datos que 
se generan hoy en día en el mundo natural y social y a los que, cada vez más, la 
tecnología que se desarrolla permite aproximarnos.


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ISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631
Con el crecimiento de los Big Data, emergen diversidad de técnicas y proce-
dimientos destinados a la realización de análisis de datos sobre todo de carácter 
textual, auditivos y visuales. Las características descritas arriba sobre los Big 
Data obligan necesariamente a que se produzcan cambios sustanciales en cuanto 
a la captura, procesamiento y análisis de datos si nuestro objeto es desarrollar 
investigaciones basadas en Internet desde esta perspectiva. Existe mucha biblio-
grafía, sobre todo técnica, que describe, sistematiza y profundiza en estas técni-
cas analíticas, su estado actual y retos presentes y futuros (una buena revisión 
para datos sociales masivos se encuentra en Bello-Orgaz, Jung, Camacho, 2016). 
En lo que sigue, no obstante, nos referimos solo a algunas técnicas, sin nin-
gún ánimo de exhaustividad, con el objeto de hacer visibles algunos puentes de 
interés entre métodos clásicos de las Ciencias Sociales, y algunas de las técnicas 
comunes en las Ciencias Sociales Computacionales actuales. Uno de los aspec-
tos que nos interesa es, igualmente, sintetizar alguno de los cambios sustantivos 
en los procesos de investigación social que supone el incorporarse al estudio de 
Social Big Data, así como reflexionar sobre las aportaciones a la discusión sobre 
el vínculo micro – macro que este nuevo campo abre. Si bien el procesamiento y 
análisis de datos en el campo de Social Big Data puede abarcar el estudio tanto 
de datos textuales, auditivos o visuales, dada la limitación de espacio, vamos a 
centrarnos sobre todo en algunos cambios metodológicos de relevancia respecto 
al análisis de textos, cuando estos son de gran magnitud.
6.1.  Un cambio de escala en el procesamiento de datos textuales


key: chroma:document
string_value:
de datos textuales, auditivos o visuales, dada la limitación de espacio, vamos a 
centrarnos sobre todo en algunos cambios metodológicos de relevancia respecto 
al análisis de textos, cuando estos son de gran magnitud.
6.1.  Un cambio de escala en el procesamiento de datos textuales
La ingente cantidad de datos que se genera en los medios sociales conduce 
al desarrollo de técnicas de extracción de la información que permitan obtener 
datos estructurados para abordar el análisis de datos masivos que frecuentemen -
te son no estructurados. Diversos procedimientos, que se ayudan de algoritmos 
para el procesamiento y el limpiado de información superflua para el análisis, 
facilitan el manejo posterior de los grandes datos que se han recolectado. Las 
tareas de pre-procesamiento de datos textuales previas al análisis siempre deben 
hacerse de acuerdo con los objetivos de investigación que hayamos formulado, 
si bien, como exponemos a continuación, hay una serie de pasos que son habi-
tuales para trabajar con grandes volúmenes de información textual. Recordamos 
algunas de las tareas típicas basándonos, entre otros, en el artículo de Welbers, 
van Atteveld y Benoit (2017), que recoge perfectamente el proceso habitual que 
suele hacerse en el análisis de textos, lo apliquemos al manejo de grandes o pe-
queños corpus de datos. 
La investigación empírica en el campo de los Social Big Data arranca a par-
tir de la obtención de datos procedentes de Internet. Una vez tenemos estos da-
tos, hemos de leerlos con el lenguaje de programación o programa que vayamos 
a emplear para su procesamiento y análisis. Aunque son muchos los recursos 
que se pueden usar hoy en día, el uso de R como lenguaje de programación de 
software libre para el análisis de textos destaca cada vez más en Ciencias Socia-


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EMPIRIA. Revista de Metodología de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.
ISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631
les. Sobresale igualmente, para llevar a cabo otro tipo de análisis e incluso para 
recolectar datos de diferentes medios sociales, con aplicaciones cuantitativas y 
cualitativas. 
Lenguajes como Python o R, así como otros, permiten llevar a cabo opera-
ciones habituales relativas a la lectura, procesamiento y limpieza de datos. En 
el caso de las indicaciones respecto al análisis de textos basadas R, Welbers, 
van Atteveld y Benoit (2017), podemos ver un ejemplo de cómo se articula el 
paquete Quanteda en R de forma coherente con otros paquetes complementarios 
en R para el análisis de textos (Benoit et al., 2018), posibilitando su uso para el 
estudio de datos sociales masivos.
En el proceso básico de trabajo, una vez que leemos los datos, contaríamos 
ya con un corpus a partir del que podríamos empezar a limpiar y preparar los 
datos o incluso realizar algunos análisis exploratorios [EDA, Exploratory Data 
Analysis]. Para emprender algunas de las operaciones más interesantes y poten-
tes que conlleva el análisis de datos sociales masivos (en este caso textuales), 
lo habitual es preparar un corpus que permita trabajar con toda esa cantidad de 
información de manera más rápida y efectiva. Aparecen aquí operaciones básicas 
del procesamiento de textos tales a la lectura o importación de los textos origi-
nales y su conversión o división en tokens. Los tokens son unidades significati-
vas de texto (palabras -lo más habitual-, n-grams, frases, párrafos), llamándose 
tokenización al proceso de dividir el texto en tokens (Silge y Robinson, 2021).
Otras tareas básicas en las primeras fases buscan la normalización, con el 
objetivo de generar textos uniformes, de forma que el análisis sea más eficiente


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string_value:
tokenización al proceso de dividir el texto en tokens (Silge y Robinson, 2021).
Otras tareas básicas en las primeras fases buscan la normalización, con el 
objetivo de generar textos uniformes, de forma que el análisis sea más eficiente 
y se facilite. Entran en juego aquí transformaciones del estilo a homogeneizar el 
texto de mayúscula a minúscula o, por ejemplo, eliminar las tildes y ñs, si esto 
fuera de utilidad para contestar a nuestras preguntas de investigación. Otra ope-
ración frecuente es la de eliminar del corpus las stopwords, o palabras vacías de 
contenido informativo. Para ello se compara el corpus con una lista de stopwords 
y se aplican instrucciones a través de un script (u otro procedimiento) para que 
se eliminen estas palabras superfluas antes del análisis. Palabras del estilo a “lo, 
la, los, las, y, de, que…”. Esta operación reduce el tamaño del corpus y mejora 
el trabajo computacional. Otra de las tareas típicas es eliminar los signos de pun-
tuación, o los números (si no son necesarios en nuestro análisis), y tratándose 
de redes sociales, entre las rutinas típicas se pueden borrar espacios vacíos entre 
palabras, caracteres especiales tales a @, #, \\, los trazos de urls o incluso los 
emojis. Muchas operaciones se ayudan de expresiones regulares que simplifican 
los procesos de búsqueda de la información que se quiere modificar o limpiar. 
Cualquiera de estas tareas, aunque son típicas, vendrán condicionadas por nues-
tros objetivos de investigación, así como por los procedimientos analíticos que 
posteriormente se van a aplicar. Hay que tener en cuenta que, en la medida en 
que siempre conservamos los textos originales antes de procesar, es posible 
usar el corpus original para contestar unas preguntas de investigación, y el texto 
limpio o procesado para hacer otras operaciones que no requieran trabajar con 
todos los datos.


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string_value:
E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOGÍA Y CIENCIAS SOCIALES ...  161
EMPIRIA. Revista de Metodología de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.
ISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631
Además de estas tareas elementales de limpieza de textos, es habitual llevar 
a cabo otras de radicación [stemming] que consisten en normalizar o convertir 
las palabras en sus raíces para facilitar el recuento de términos. Las raíces son la 
parte de las palabras que no varían, no necesariamente las palabras en sí mismas. 
Esta operación convierte palabras conjugadas en raíces [stems], lo que de nuevo 
posibilita reducir el número de elementos que forman nuestros textos. Otra ope-
ración posible, a veces usada en vez de la radicación, es la lematización [lem-
matization], que es una técnica que convierte palabras flexionadas o derivadas 
en sus lemas. El lema está formado por una serie de caracteres que forman una 
unidad semántica con significante y significado. El procedimiento normalmente 
emplea un diccionario para reemplazar las palabras con sus lemas.  Estas estra -
tegias se benefician de los avances en el área del procesamiento del lenguaje 
natural [NLP, Natural Language Processing] (Martí 2003; Vajjala et al. 2020). 
Actualmente son operaciones que se pueden realizar con apoyo de diversos pa-
quetes de software, así como, por ejemplo, a través de librerías o bibliotecas que 
funcionan en lenguajes como Python (NLTK, Spacy) o R (quanteda, tm, tidytext, 
OpenNLP), citando algunas muy usadas. Tras estos procesos se suele reducir el 
tamaño de datos a procesar, lo que mejora la capacidad de cálculo, lo cual es 
esencial si trabajamos con datos sociales masivos.
6.2.  De los textos pre-procesados a la matriz de términos [Document-
term matrix, DTM] 
Una vez que el corpus se ha procesado, se puede crear una matriz docu-
mento-término o matriz de términos del documento [Document-term matrix,


key: chroma:document
string_value:
esencial si trabajamos con datos sociales masivos.
6.2.  De los textos pre-procesados a la matriz de términos [Document-
term matrix, DTM] 
Una vez que el corpus se ha procesado, se puede crear una matriz docu-
mento-término o matriz de términos del documento [Document-term matrix, 
DTM], donde las filas corresponden a los documentos de la colección y en las 
columnas se encuentran los términos. En las celdas encontramos la frecuencia 
con la que ocurre cada término (Benoit et al. 2018). A partir de aquí, se puede 
calcular la frecuencia del término [term frequency, tf], o frecuencia en que una 
palabra ocurre en un documento y la frecuencia inversa del documento [inverse 
document frequency, idf], o frecuencia en que el término ocurre en una colección 
de documentos (Silge y Robinson 2021). Las estadísticas tf-idf ayudan a medir la 
importancia de un término en una colección de documentos.
Según el enfoque de minería de textos [Data mining] empleado, hay diversas 
vías para el análisis. Por ejemplo, una aproximación está basada en el modelo de 
“bolsa de palabras” [BoW, bag-of-words], de acuerdo con el cálculo de las fre-
cuencias de palabras que hay en un documento, sin tener en cuenta la posición u 
orden de cada palabra en el texto, aunque el contexto en muchas ocasiones puede 
ser clave. En el modelo de BoW se analizarían las palabras como simples token, 
sobre la base de diccionarios. Otro enfoque es aquel en el que se lleva a cabo un 
análisis sintáctico - semántico [semantic parsing] en el que se tienen en cuenta el 
orden en el que están las palabras en el documento, así como el tipo de palabras. 
Es importante el contexto en este caso.


key: chroma:document
string_value:
162  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOGÍA Y CIENCIAS SOCIALES ... 
EMPIRIA. Revista de Metodología de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.
ISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631
Las operaciones previas, sin ser las únicas, explicadas muy someramente, se 
realizan con frecuencia en investigaciones basadas en grandes datos sociales o 
Social Big Data, en ocasiones al objeto de reducir el tamaño de los corpus con 
los que operar o hacerlos más amigables y eficientes para la computación (Gual-
da y Rebollo, 2020). 
7.  MÁS ALLÁ DE LOS ALGORITMOS: REPENSANDO EL 
VÍNCULO MICRO Y MACRO EN EL CONTEXTO DE LOS 
SOCIAL BIG DATA
Hasta ahora la Ciencia de Datos ha puesto un gran énfasis en asociar los 
datos masivos al desarrollo de técnicas estadísticas avanzadas, en gran medida 
al servicio de potenciar la capacidad predictiva y aportar valor en diferentes 
ámbitos empresariales. En este apartado presentamos un breve ejemplo de in-
vestigación al objeto de mostrar algunas potencialidades analíticas de los Social 
Big Data, en la línea de reforzar un enfoque de métodos mixtos, de gran utilidad 
para las Ciencias Sociales y la Sociología. Al mismo tiempo, nos paramos bre-
vemente en dar unas pinceladas sobre varias técnicas de análisis para mostrar 
la versatilidad que propicia el desarrollo de enfoques mixtos y la combinación 
metodológica en la Sociología. Hace ya un tiempo Alexander y Giesen (1987) 
plantearon que la lealtad a puntos de partida limita el éxito en los intentos de 
integración micro – macro y que era necesario cambiar radicalmente de punto 
de arranque teórico para lograr un vínculo inclusivo. Más que una estrategia 
de combinación se planteaba cambiar de modelo de partida. Münch y Smelser 
(1987) destacaron el error de priorizar unos niveles sobre otros, enfatizando las 
interrelaciones entre los niveles micro y macro y la necesidad de caracterizar los 
procesos transicionales y emergentes que se mueven en ambas direcciones como


key: chroma:document
string_value:
(1987) destacaron el error de priorizar unos niveles sobre otros, enfatizando las 
interrelaciones entre los niveles micro y macro y la necesidad de caracterizar los 
procesos transicionales y emergentes que se mueven en ambas direcciones como 
agenda para los próximos años. En esta sección, aplicado al caso de los datos 
sociales masivos, exploramos este desafío, que continua con una larga tradición 
sociológica.
7.1.  De los procesos clásicos de codificación y categorización al 
aprendizaje automático y la inteligencia artificial
Si en la investigación clásica se llevan a cabo procedimientos de clasifica-
ción de la información (codificación y categorización) básicamente forma ma-
nual, en el trabajo actual en el ámbito de los Social Big Data, es habitual imple-
mentar otros procedimientos. Uno de los empleados en investigaciones sociales 
y políticas es el método de codificación semiautomática con diccionario. En este, 
a través de varias etapas que pueden incluir la codificación manual de muestras 
aleatorias se puede ir mejorando la fiabilidad al codificar (Casas, Davesa y Con-


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gosto, 2016.; Gallego, Gualda y Rebollo, 2017; Arcila, Blanco y Valdez, 2020; 
Arcila et al. 2021).
La automatización, para llevar a cabo la clásica tarea de “codificar” en Cien-
cias Sociales (preguntas abiertas, discursos, etc.), es necesaria ante la ingente 
cantidad de datos que se manejan. Conlleva habitualmente desarrollar activi -
dades de programación, sea a través de lenguajes como Python, R u otros, o a 
través de paquetes que incorporan algunas de estas potencialidades, como es el 
caso de Tableau o Power BI, que permiten, en un entorno quizás más amigable 
para científicos sociales no acostumbrados a programar, usar algoritmos para el 
procesamiento de los datos, expresiones regulares o incluso conectar con estos 
lenguajes de programación. Otras opciones las aportan, por ejemplo, paquetes 
tales a Atlas ti o NVivo -amen de otros similares- que incorporan rutinas de co-
dificación automática o de limpieza de stopwords en un entorno que no requiere 
la elaboración de scripts complejos).
  En tareas clásicas como la codificación, incorporar procesos de codifica-
ción semiautomática (con momentos de revisión de códigos manualmente como 
verificación) suele ser muy útil para aplicar los códigos resultantes de forma au -
tomática a la serie de datos que se está procesando y analizando, lo que permite 
alcanzar datos masivos, algo que manualmente sería inviable. A veces es nece-
sario llevar a cabo, desde cero, el proceso de elaboración de libros de códigos 
o diccionarios iniciales, si bien en ocasiones se pueden encontrar diccionarios o 
lexicones ya preparados en investigaciones similares, incluso en otras lenguas, 
por lo que podrían adaptarse y mejorarse. 
Los procesos de codificación cualitativa (manuales o semiautomáticos), que


key: chroma:document
string_value:
o diccionarios iniciales, si bien en ocasiones se pueden encontrar diccionarios o 
lexicones ya preparados en investigaciones similares, incluso en otras lenguas, 
por lo que podrían adaptarse y mejorarse. 
Los procesos de codificación cualitativa (manuales o semiautomáticos), que 
ya de por sí son complejos, se nutren a veces ante los Social Big Data de estra-
tegias derivadas de la inteligencia artificial donde se aplican técnicas de aprendi -
zaje automático [machine learning], sea este supervisado, no supervisado o por 
refuerzo [supervised, unsupervised, reinforcement machine learning] que buscan 
el reconocimiento de patrones en los datos, por ejemplo, para ayudar en el pro-
ceso de clasificación de textos, a partir del entrenamiento de modelos que sin ser 
programados específicamente, pueden ayudar a resolver problemas computacio-
nales a través del ensayo y error [reinforcement learning], del etiquetaje previo 
de algunos datos con los que se entrena a las máquinas [supervised learning] o 
de la localización de similitudes [non supervised learning]. Estas estrategias son 
útiles en el proceso de clasificación de ingentes cantidades de datos. El mismo 
aprendizaje automático cuenta con diferentes elementos de utilidad para la so-
ciología si quiere aproximarse al análisis de este tipo de datos (Molina y Garip 
2019). Por otra parte, estas técnicas de aprendizaje automático, u otras citadas 
menos sofisticadas, encuentran un uso cada vez mayor para el análisis de datos 
documentales de Internet, en el estudio de fenómenos como el bullying (Bell-
more et al. 2015); tensiones sociales y análisis de sentimientos en comunidades 
on line (Burnap et al. 2016; Shu et al. 2017; Bello-Orgaz, Hernandez-Castro y 
Camacho 2017), discursos de odio y teorías de la conspiración (Arcila, Blanco y 
Valdez 2020; Arcila et al. 2021; Calderón, De la Vega y Herrero 2020; Gualda 
2020) y una variedad de otros fenómenos sociales.


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164  E. GUALDA SOCIAL BIG DATA Y SOCIOLOGÍA Y CIENCIAS SOCIALES ... 
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7.2.  Análisis de redes sociales y micro discursos 
Siguiendo con el ejemplo del análisis textual en el marco de los Social Big 
Data, una de las líneas que nos parece más sugerente para las Ciencias Sociales 
Computacionales es la que conecta el análisis de redes sociales con los datos 
sociales masivos, encontrando aquí diversidad de posibilidades de explotación 
de datos aún no suficientemente exploradas, a veces por las propias limitacio-
nes técnicas. Si nos detenemos por un segundo en un mensaje típico en Twitter 
-similar en otros medios sociales-, en el contexto de un tuit se pueden encontrar 
varias etiquetas [#hashtags] que, consideradas conjuntamente, muestran, aunque 
sea de forma simbólica, por lo abreviado, un micro discurso. A partir de aquí, 
con procedimientos de filtrado, pueden elaborarse análisis cualitativos destinados 
a interpretar aspectos como la simbología o condensación de significados que 
una sola etiqueta incorpora (llamada a la movilización, crítica social, solidari-
dad, identidad, etc.) (Gualda 2016). Al mismo tiempo, se pueden estudiar desde 
la perspectiva de las redes sociales analizando relaciones entre co-hashtags, o 
co-ocurrencias de etiquetas en el mismo espacio de un tuit, a los efectos de en-
contrar patrones significativos que a simple vista no se aprecian ante el amplio 
volumen de datos. De igual modo, podría hacerse respecto a las co-palabras, si 
pensamos en el texto completo de un tuit, en las palabras que se encuentran en 
un blog, etc., lo que nos puede permitir no solo conocer elementos clave del dis-
curso, sino también sus conexiones, para profundizar en otras facetas. 
En nuestro estudio sobre el entramado de actores y mensajes que se difun-


key: chroma:document
string_value:
un blog, etc., lo que nos puede permitir no solo conocer elementos clave del dis-
curso, sino también sus conexiones, para profundizar en otras facetas. 
En nuestro estudio sobre el entramado de actores y mensajes que se difun-
dieron en Twitter con motivo de la manifestación de Madrid del movimiento 
negacionista en agosto de 2020, se extrajo la información a partir de la etiqueta 
que se usó para la difusión de esta movilización. De esta forma, como criterio de 
búsqueda para la descarga de datos a partir de la API Twitter se empleó la cade-
na: #madrid16a. El criterio establecido en la plataforma que usamos para descar-
gar los datos (t-hoarder_kit, de Congosto, 2016; Congosto, Basanta y Sánchez, 
2017) fue simplemente que se descargaran los tuits que contenían dicha etiqueta. 
Una estrategia de muestreo muy diferente a las clásicas. A partir de los datos 
descargados se extrajo una red de retuits y llevamos a cabo un análisis de redes 
sociales, con el objetivo de identificar las diferentes comunidades en Twitter que 
estaban conversando este día apoyando o no la manifestación. 
Con ayuda de Gephi, un paquete de análisis de redes sociales, se representó 
visualmente la red de retuits y se calcularon estadísticas de modularidad y cen-
tralidad de los actores de dicha red. El análisis visual y los datos de modularidad 
permitió identificar una comunidad que se encontraba a gran distancia del resto 
por su comportamiento relacional. Esta contaba con algunos actores conocidos, 
promotores del negacionismo, como fue el caso de la cuenta de usuario de Mi-
guel Bosé (@boseofficial, cuenta que se suspendió por Twitter), que ocupaba 
una gran centralidad de grado e intermediación en ese cluster. Otras centrales 
fueron las cuentas de @paseamosjuntos, @gatunaguerrera o @cisnenegrojmal, 
también con importantes grados de entrada, reflejo ello de que sus mensajes fue-
ron altamente retuiteados (Figura 1).


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EMPIRIA. Revista de Metodología de Ciencias Sociales. N.o 53 enero-abril, 2022, pp. 147-177.
ISSN: 1139-5737, DOI/ empiria.53.2022.32631
Figura 1. Red de retuits de #madrid16a
Fuente: Elaboración propia a partir de Gephi. Se representa la red de retuits según el grado de entrada, algoritmo de distribución Force Atlas 2. Dataset de 
#madrid16a (270.708 tuits). Tuits extraídos vía API streaming y API rest con la herramienta t-hoarder_kit (Congosto, 2016).
Para acercarnos a los contenidos que se estaban difundiendo por los actores 
de esa comunidad o cluster, ya en R, vinculamos a partir de la identificación de 
cada @user la base de datos completa de tuits con los datos de modularidad y 
centralidad obtenidos en Gephi para cada actor. De esta forma, pudimos aislar 
una submuestra de tuits publicados por los actores que integraban el cluster 
negacionista, y estudiar su comportamiento a partir de los mensajes publicados. 
El segundo grafo (Figura 2) muestra la red de principales co-hashtags del clus-
ter donde se encontraba la cuenta @boseofficial.  El grafo mide las relaciones 
entre hashtags que comparten el mismo espacio de un tuit. Mostramos solo los 
hashtags que forman la principal comunidad de co-hashtags (representados en 
verde). El discurso tiene un claro tinte negacionista, como igualmente se aprecia 
a partir de la elaboración de una clasificación de hashtags más frecuentes (Figura 
3).


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Figura 2. Red de co-hashtags, cluster @boseofficial
Fuente: Elaboración propia a partir de Gephi. Se representa la principal subred de co-hashtags extraída de los tuits del cluster @boseofficial.
No parece casualidad la proximidad encontrada en este cluster entre hashtags 
tales a #plandemia, #yosoylaresistencia, #coronatimo, #bozaltóxico, #tiranovi-
rus, #controlavirus, #covid1984, #elviruseselmiedo, #noalbozal, #noalamasca-
rilla, #timovirus, etc. El discurso negacionista y conspiracionista se manifiesta 
en el mismo espacio de crítica y ataque tanto al gobierno como a actores claves 
internacionales: #arrestbillgates, #sanchezaprision, #iglesiasaprisión, así como 
de referencias a la privación de libertad: #queremosrespirar, #covidesnazismo, 
etc. Algunoss hashtags como palabras clave que comparten espacio con otros 
desarrollan un micro discurso plagado de metáforas, con una importante carga 
simbólica (#noalbozal). La exploración sobre las pautas que adquiere el discurso 
en el contexto de microblogs tiene un gran interés desde la perspectiva de los 
métodos cualitativos.


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Figura 3. TOP 25, hashtags más frecuentes en el cluster @boseofficial
Fuente: Elaboración propia a partir de R. Clasificación elaborada a partir de las etiquetas más frecuentes en el cluster @boseofficial.
7.3.  Análisis de sentimientos, discursos de odio y polarización 
En un contexto donde la polarización, los discursos de odio o las noticias 
falsas son frecuentemente estudiados en procesos de comunicación, a pesar de su 
dificultad técnica (Shu, 2017; Arcila et al., 2020; Arcila-Calderón, et al., 2021; 
Sánchez y Arcila, 2020; MacAvaney et al., 2019), no es extraño que el análisis 
de sentimientos suscite interés en el marco del análisis de textos para recoger las 
opiniones que se vuelcan en las redes (Rahman et al. 2020; Liu, 2012). 
El interés en el análisis de sentimientos conecta igualmente directamente con 
algunos desarrollos que, basados más en el análisis de redes sociales, teorizan 
sobre comunidades que conversan dentro de sí mismas en cámaras de eco o 
especie de “burbujas de filtro” (Cinelli et al. 2020; Brugnoli, Cinelli, Quattro-
ciocchi, et al. 2019; Stout, Coulter y Edwards, 2017). Más allá de cuestiones teó-
ricas, hay importantes desafíos técnicos en este campo (y aún más complejidad 
en el caso del análisis de videos o fotos). Uno muy evidente tiene que ver con 
las dificultades para clasificar contenidos procedentes de medios sociales que, 
como ocurre con otros textos, siempre cuentan con problemas tales a la ambi-
güedad, los dobles sentidos, y otras peculiaridades del lenguaje (MacAvaney et 
al., 2019). Adicionalmente, hay una gran laguna aún respecto a las capacidades 
para el procesamiento y el análisis en el mismo proceso de investigación de 
texto, imágenes, vídeos o audios con la idea de estudiar las conexiones entre sus


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string_value:
al., 2019). Adicionalmente, hay una gran laguna aún respecto a las capacidades 
para el procesamiento y el análisis en el mismo proceso de investigación de 
texto, imágenes, vídeos o audios con la idea de estudiar las conexiones entre sus 
contenidos, o para observar el componente emocional de algunos datos publica-
dos en medios sociales. Por ejemplo, aunque se ha identificado el componente 
emocional que incorporan los robots sociales a campañas políticas (Ferrara, 
2017), cuando se analizan datos masivos para la Sociología es de gran interés


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poder saber si en un mismo mensaje (por ejemplo, un tuit), el discurso de odio 
se encuentra tanto en el texto como en la imagen o vídeos adjuntos, o incluso en 
las URLs que se recomiendan.
Trabajar con algunos conjuntos de datos (de Twitter, por ejemplo) requiere 
especificar el idioma a través del que se van a clasificar los sentimientos. En 
ocasiones hay complejidades añadidas porque no es infrecuente que ante deter-
minadas temáticas se escriban textos que incorporan palabras de varias lenguas 
(hashtags, por ejemplo). A veces, la resolución de este problema va de la mano 
de un algoritmo que reconoce el idioma principal a partir de umbrales que se de-
limitan, y esto a la vez es una ganancia, porque este tipo de estrategias posibilita 
el manejo de datos masivos, pero al mismo tiempo es una pérdida, en la medida 
en que siempre hay márgenes de error que asumir.
Muchos paquetes de análisis trabajan con diccionarios y lexicones en inglés, 
pero es posible encontrar una serie de ellos (adaptados a lenguajes diversos 
como R o Python) de carácter multilingüe. Basándonos en la librería Syuzhet 
sobre análisis de sentimientos que trabaja en R, hemos explorado emociones y 
sentimientos de los textos correspondientes al cluster de @boseofficial. Para ello, 
se ha usado el lexicón en español de este paquete (Mohammad, 2015). En él, a 
partir de los textos de los tuits, tras el preprocesado y limpieza de textos, se pro-
porciona un puntaje de sentimientos para cada tuit a partir del uso del diccionario 
NRC de sentimientos en español. Se aportan dos tipos de puntajes. Uno evalúa 
si los tuits, de acuerdo con los sentimientos que expresa su vocabulario, son 
positivos o negativos. Otro, respecto a las emociones: Ira, expectación, disgusto,


key: chroma:document
string_value:
NRC de sentimientos en español. Se aportan dos tipos de puntajes. Uno evalúa 
si los tuits, de acuerdo con los sentimientos que expresa su vocabulario, son 
positivos o negativos. Otro, respecto a las emociones: Ira, expectación, disgusto, 
miedo, alegría, tristeza, sorpresa, confianza, donde se evalúa la intensidad en 
que están asociadas las palabras a diferentes emociones. Una de las dificultades 
para este este tipo de análisis es precisamente que no siempre es viable encontrar 
lexicones en todas las lenguas. Aparte de las ambigüedades, dobles sentidos, etc. 
Pese a que habitualmente la bibliografía alude a que los contenidos que se 
vuelcan en Twitter son más positivos que negativos, en el caso de los tuits aso-
ciados al cluster negacionista, hemos encontrado mayor carga de sentimientos 
negativos (Figura 4) o de emociones negativas como Ira, etc. (Figura 5). Un paso 
más en el análisis podría ser delimitar las palabras clave que caracterizan cada 
grupo de emociones, y compararlas con el conjunto de datos total, a los efectos 
de identificar algunos aspectos que pueden estar sobrecargando el discurso que 
se encuentra en las redes y que conviene explorar con más atención con ayuda 
de técnicas clásicas de corte cualitativo.


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Figura 4. Sentimientos asociados a los tuits del cluster @boseofficial
Fuente: Elaboración propia en R. Para la clasificación de sentimientos en los tuits se empleó la librería Syuzhet.
Figura 5. Emociones asociadas a los tuits del cluster @boseofficial
Fuente: Elaboración propia en R a partir de la clasificación de emociones de los tuits con la librería Syuzhet.
La Figura 6 recoge las principales palabras de los tuits asociados a cada 
emoción, a modo de ejemplo. Aunque permite una primera visión, habría que se-
guir profundizando para conectar estas palabras con el contenido completo de los 
tuits donde aparecen. Otras estrategias son posibles, más sencillas o complejas, 
permitiendo la articulación metodológica. Desde identificar los mensajes concre-


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tos donde aparecen los principales términos asociados a cada emoción para estu-
diar el contexto en el que aparecen, hasta profundizar en aspectos como puedan 
ser la descripción del tipo de hashtags con los que algunas palabras clave pueden 
compartir espacio en el microdiscurso que se elabora en un tuit. Otros objetivos 
podrían ser conocer cuáles son las URLs que se recomiendan, o analizar, con 
criterios visuales, si los videos y fotos que acompañan a los tuits refuerzan o no 
las emociones que parecen expresar globalmente los tuits. Además de diversidad 
de aspectos complementarios que podrían explorarse de forma cuantitativa si 
se comparan entre sí las comunidades de una serie de datos que previamente ha 
sido sometida a un análisis de redes sociales. De esta forma, podría afinarse en 
la identificación de los discursos principales expresados por los usuarios de los 
diferentes subgrupos de una red social.
8.  A VENIDAS HACIA UNA SOCIOLOGÍA COMPUTACIONAL, 
MÉTODOS MIXTOS Y PREDICCIÓN SOCIAL
8.1.  Predicción social y métodos mixtos
Recientemente, Chen, Wu, Hu  et al.  (2021) sugieren que la predicción social 
basada en el aprendizaje automático tiene gran importancia en el horizonte de la 
sociología y las ciencias sociales, en aspectos tales a la obtención de indicadores 
latentes de interés para la sociología, la generación de hipótesis teóricas, ayudar 
a llevar a cabo inferencias causales, la estimación de valores perdidos o incom-
pletos a través del aprendizaje automático y promover la innovación. Apuntan 
a un cambio de paradigma que se abre en las ciencias sociales a raíz de la intro-
ducción del aprendizaje automático. Este radica en el desarrollo de tres orienta-
ciones: la cuantitativa (basada en la correlación y la causalidad), la cualitativa y


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string_value:
a un cambio de paradigma que se abre en las ciencias sociales a raíz de la intro-
ducción del aprendizaje automático. Este radica en el desarrollo de tres orienta-
ciones: la cuantitativa (basada en la correlación y la causalidad), la cualitativa y 
la predicción cuantitativa, esta última a raíz del rápido desarrollo del aprendizaje 
automático y de factores como la posibilidad de contar con datos masivos repre-
sentativos del contexto histórico que puedan nutrir el aprendizaje automático de 
más información que facilite la “predicción social” (Chen, Wu, Hu  et al. , 2021). 
Por otra parte, en el campo de los datos sociales masivos, en conexión con los 
avances que se introducen en la inteligencia artificial, se observa una diversidad 
de aplicaciones orientadas hacia la predicción, se trate de investigaciones que 
buscan pronosticar la personalidad basándose en datos relativos a la interacción 
en redes sociales (Jang, 2021), el uso de algoritmos de machine learning en 
marketing para predecir el comportamiento del consumidor (Baptiste, 2020), el 
establecimiento de predicciones que ayudan a tomar decisiones política u otros 
usos en ciencias sociales (véase en Molina y Garip, 2019). 
A pesar de la intensidad con que parece revitalizarse la predicción en la 
investigación social de la mano del machine learning, y aunque se subrayan di-
versidad de aspectos positivos como, entre otros, la habilidad de las redes neuro-
nales artificiales para adaptarse a diversos tipos de datos (Di Franco y Santurro, 
2021), se mantienen muchas de las incógnitas y limitaciones de antaño respecto


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a la capacidad que tenemos para predecir fenómenos sociales. Por otra parte, 
dado que las redes neuronales y especialmente el deep learning trabajan sobre 
la base de capas ocultas donde se realizan operaciones en los datos, esto genera 
mecanismos de “caja negra” que suponen igualmente una limitación y una falta 
de transparencia para la investigación social, en la medida en que la manera de 
trabajar estas redes hace imposible ver el proceso completo que genera los re-
sultados de aprendizaje, si bien las predicciones puedan ser o parecer robustas. 
Esto dificulta conocer aspectos clave para la sociología cómo la manera en que 
se relacionan las variables entre sí (Di Franco y Santurro, 2021). 
Un aspecto complementario que, entre otros, dificulta la predicción tiene 
que ver con que algunos modelos predictivos se asientan en procesos de pre-
procesado o transformación de datos donde los algoritmos manejan umbral es 
que pueden ser una fuente de error. Un caso típico que puede citarse es respecto 
al etiquetaje automático de palabras sobre la base de algoritmos basados en la 
distancia de Levenshtein o algoritmos de distancia fonética, o cuando se apli-
can procesamientos de normalización léxica u otros relativos al procesamiento 
del lenguaje natural destinados minimizar el efecto de las faltas ortográficas, 
omisiones y errores gramaticales que frecuentemente se encuentra en textos 
publicados en los medios sociales (Ahmed, 2015). Por no decir de los intentos 
de desambiguación aplicados automáticamente pueden fallar. Otras fuentes de 
error se encuentran en estrategias o análisis concretos como cuando se evalúan 
los mensajes asignando un puntaje con relación a la carga emocional detectada,


key: chroma:document
string_value:
de desambiguación aplicados automáticamente pueden fallar. Otras fuentes de 
error se encuentran en estrategias o análisis concretos como cuando se evalúan 
los mensajes asignando un puntaje con relación a la carga emocional detectada, 
que a veces no detectan la sutilidad o los dobles sentidos de los mensajes, o se 
necesita, para una adecuada comprensión, un buen conocimiento del contexto 
que difícilmente un lexicón estandarizado puede recoger si no se aplican proce-
sos semiautomatizados. 
El umbral establecido por los algoritmos importa. Estrategias de clasifica-
ción o reducción de datos, que pueden ser algunas de las formas en las que se 
hace viable la investigación basada en datos sociales masivos, puede tener, en 
este sentido, sus pros y sus contras. Una de las ventajas es que todas las tareas 
de preprocesado y transformación de datos facilitan aplicar una serie de técnicas 
que con los textos originales serían menos eficientes (o incluso imposibles) ante 
el ingente volumen y complejidad de los datos. Pero, dado que cualquier trans-
formación de los datos crudos desvirtúa el original, y puede hacer que se pierdan 
algunos sentidos interpretativos o matices, es preciso valorar siempre este con-
traste entre las pérdidas y las ganancias antes de ejecutar cada paso al investigar.
Las bondades atribuidas en la historia a la predicción en las ciencias sociales 
no son nuevas. No obstante, sin rechazar la posibilidad de esbozar horizontes o 
escenarios a partir del análisis de datos sociales masivos, nos parece importante 
para las Ciencias Sociales mantener un sano escepticismo respecto a nuestra 
capacidad predictiva, sobre todo cuando se entiende esta como causalidad, a 
pesar de que un buen diagnóstico con el apoyo de datos sociales masivos puede 
llevar a la toma de decisiones mejor informadas. En este sentido, la posibilidad 
de aplicar modelos avanzados de estadística destinados a la predicción social no


key: chroma:document
string_value:
pesar de que un buen diagnóstico con el apoyo de datos sociales masivos puede 
llevar a la toma de decisiones mejor informadas. En este sentido, la posibilidad 
de aplicar modelos avanzados de estadística destinados a la predicción social no 
deben considerarse como una panacea, sino más bien como la oportunidad de


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poder aproximarnos a la ingente cantidad de datos complejos que se encuentran 
en los medios sociales y que serían inaccesibles de otra forma. 
Por otra parte, la constatación histórica de la existencia de factores impre-
visibles que afectan a la sociedad hace que los modelos, que suelen ser útiles 
para esbozar escenarios, adelantarse a posibles problemas y ayudar a la toma de 
decisiones, haya que considerarlos siempre con cierta reserva, huyendo del es-
pejismo de la predictibilidad (la pandemia de COVID-19 es un buen ejemplo de 
nuestra falta de control de los potenciales imprevistos o elementos que invalidan 
en la práctica muchas predicciones).
El trabajo con los datos (sociales) masivos ha estado fuertemente influido 
hasta ahora por disciplinas como la informática, la ingeniería, la estadística o las 
matemáticas. No obstante, desde la perspectiva sociológica, del mismo modo 
que desde las Ciencias Sociales Computacionales y las Humanidades Digitales, 
otras miradas complementarias son posibles, entre las que nos parecen especial-
mente productivas las que se encuentran enmarcadas en los métodos mixtos, la 
hibridación y el pluralismo teórico y metodológico, al hilo de los que emergen 
nuevas preguntas de investigación. En las páginas precedentes hemos mostrado 
un ejemplo a este respecto.
Algunas de las limitaciones señaladas arriba no invalidan el estudio de datos 
sociales masivos, si bien plantean la enorme importancia de ser concientes de 
hasta dónde pueden llegar en sus conclusiones, lo que puede ser variable según 
las ciencias y el propósito de cada investigación.  Nuestra invitación es quizás 
más a la prudencia. En el campo de los datos sociales masivos otros elementos


key: chroma:document
string_value:
hasta dónde pueden llegar en sus conclusiones, lo que puede ser variable según 
las ciencias y el propósito de cada investigación.  Nuestra invitación es quizás 
más a la prudencia. En el campo de los datos sociales masivos otros elementos 
que invitan a la cautela son, por ejemplo, que estamos a expensas de datos pro-
porcionados por empresas, datos que normalmente no sabemos cuán completos 
o sesgados están pero son la base que nutre nuestro análisis. En este sentido, una 
mirada crítica y la orientación al esbozo de escenarios de cara a la prevención 
pueden ser más útiles que predicciones estrictas.
8.2.  Avenidas de la Sociología computacional en el área de Social Big 
Data
Diferentes tipos de desafíos y/o hándicaps aparecen en el escenario de las 
nuevas Ciencias Sociales Computacionales cuando estos se aplican al área de los 
datos sociales masivos. Desde todo lo que comporta ser capaz de manejar gran-
des volúmenes de información en un tiempo razonable (inviable con estrategias 
clásicas), hasta avanzar en aspectos como la profundización y mejora del estudio 
de los datos generados en streaming, con lo que ello implica tanto de manejo de 
gran cantidad de información en tiempo real, como de formulación de analíticas 
e indicadores sintéticos de utilidad. Igualmente, el avance en la identificación y 
el estudio de las ambigüedades del lenguaje, los matices o la sutilidad del discur-
so en datos masivos. 
La mejora en el análisis conjunto de texto, fotos, audio y video, que permita 
obtener una visión más integral del contenido de cada mensaje es igualmente una


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línea muy prometedora y compleja para la Sociología, que entraña la necesidad 
de avances tanto en la línea de almacenaje como de procesamiento y analítica 
de fotos, audios y videos, con gran dependencia, por ejemplo, de los avances en 
el reconocimiento de audio e imagen, o en la mejora con tecnologías de big data 
en procesos como los que llevan a poder revisar a fondo los vídeos, indexarlos 
o trabajar con metadata para una búsqueda y recuperación más fácil y certera de 
contenidos, aspectos estos en que algunas áreas de la inteligencia artificial avan-
zan. Conectados a los anteriores, se encuentran otros retos complejos relacio-
nados con la ética y la confidencialidad al trabajar con datos sensibles a veces. 
Junto al desafío de poder articular los planos micro y macro con diferentes tipos 
de datos, está también el avance en el manejo de la complejidad computacional 
para el procesamiento de grandes volúmentes de información estructurada y no 
estructurada. 
Otro aspecto importante es preguntarse por cambios venideros en la Sociolo-
gía y en otras Ciencias Sociales cuando se incorpora esta línea de trabajo. Ade-
más de la posibilidad de transferir algunos métodos y técnicas desarrollados para 
el manejo de datos masivos, que pueden ser adaptados para otro tipo de datos, 
observamos varios caminos complementarios para la disciplina. Por una parte, 
la apertura de una nueva especialización de trabajo en el campo de la Sociología 
Computacional requiere necesariamente que nuevas generaciones de Sociólogos 
reciban formación para ser capaces de abordar los nuevos desafíos al conoci-
miento que plantea la gran cantidad de información publicada en los medios so-
ciales. Esto, en la práctica, implica incorporar nuevas materias de conocimiento


key: chroma:document
string_value:
reciban formación para ser capaces de abordar los nuevos desafíos al conoci-
miento que plantea la gran cantidad de información publicada en los medios so-
ciales. Esto, en la práctica, implica incorporar nuevas materias de conocimiento 
en planes de estudio, tales al aprendizaje de Lenguajes de Programación, para 
superar hándicaps técnicos y adquirir habilidades para trabajar escribiendo có-
digo para recolectar, procesar y analizar datos sociales (Edelmann, Wolff, Mon-
tagne y Bail 2020; Evans y Foster 2019; Gualda y Rebollo 2020). Otra vía es 
reforzar la presencia de los equipos inter y transdisciplinares con profesionales 
de ramas más técnicas, especialmente para el manejo de aspectos técnicamente 
más complejos. Una tercera aproximación guarda relación con la profundización 
en el manejo de paquetes de software más amigables o que requieren menor ca-
pacitación técnica, si bien, son limitados a veces para el diseño y realización de 
investigaciones con datos sociales masivos. 
La Sociología Computacional saca ventaja de nuevas herramientas y fuentes 
de datos para amplificar su alcance y escala, abriendo a su vez nuevos espacios 
en diferentes especialidades de la Sociología. “Y, sobre todo, amplia la imagina-
ción sociológica” (Evans y Foster 2019, traducción propia). Entre los aspectos 
más sugerentes que se potencian en el ámbito de la Sociología Computacional, 
siendo una de sus facetas el análisis de datos sociales masivos, se encuentra el 
uso de nuevos tipos de datos para revisitar preguntas sociológicas antiguas (en 
los ámbitos micro-macro) o que se desarrollen creativamente métodos híbridos 
que contribuyan a profundizar en el espacio entre niveles de análisis si se ligan 
teorías de corte macro con procesos a un nivel micro (Edelmann et al. 2020). 
Apreciamos, por tanto, el gran potencial que aporta para la Sociología el estu-
dio de datos sociales masivos y el enriquecimiento que produce la articulación


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de métodos y técnicas convencionales y modernas, así como la fertilidad de la 
hibridación entre diferentes ciencias en la Sociología y Ciencias Sociales Com-
putacionales en construcción.
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key: chroma:document
string_value:
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