‘Big data’ y ciencias sociales. Una mirada comparativa a las publicaciones de antropología, sociología y trabajo social
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Universidad de Granada
Materia
Macrodatos Ciencias sociales Antropología Sociología Trabajo social Modelado de temas Aprendizaje automático no supervisado Big data Social sciences Anthropology Sociology Social Work Topic modeling Non-supervised machine learning
Date
2023-01Referencia bibliográfica
Gazeta de Antropología, 2023, 39 (1), artículo 09
Sponsorship
Grupo de investigación Antropología y Filosofía (SEJ-126). Universidad de Granada. Departamento de Antropología, Geografía e Historia. Universidad de Jaén. Departamento de Filosofía II. Universidad de Granada.; Ayuda Margarita Salas para la formación de jóvenes doctores incluidas en las Ayudas para la recualificación del Sistema Universitario Español 2021-2023, financiadas por la Unión Europea- NextGenerationEUAbstract
Este artículo revisa la bibliografía internacional sobre big data y explora comparativamente la evolución, características y temáticas de las investigaciones que sobre este tema se encuadran en las áreas de antropología, sociología y trabajo social. Se emplean métodos cuantitativos para la descripción y una estrategia analítica de aprendizaje automático no supervisado al objeto de identificar y agrupar los principales tópicos o temáticas de los artículos. Los resultados confirman que el interés sobre los macrodatos ha llegado antes a la sociología que a la antropología o el trabajo social. Igualmente, se destaca la importancia de las publicaciones inter y multidisciplinares sobre big data en estas disciplinas. Del modelado de temas emergen 13 clústeres, destacando los correspondientes a publicaciones sobre redes sociales, epistemología, metodología e implicaciones del big data, big data y sociedad, salud y ‘machine learning’. This article reviews the international bibliography on big data. Comparatively, it explores the evolution, characteristics and themes of the research on this topic that falls within Anthropology, Sociology and Social Work. Quantitative methods are used for the description. Also, we employed an analytical strategy of unsupervised machine learning to identify and group the main themes of the articles. The results confirm that interest in big data has reached sociology before anthropology or social work. Likewise, inter and multidisciplinary publications on big data in these disciplines are highlighted. Also, from the topic modeling analysis, 13 clusters emerged. The most important were those corresponding to publications on social networks, epistemology, methodology and implications of big data, big data and society, health, and machine learning.
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