‘Big data’ y ciencias sociales. Una mirada comparativa a las publicaciones de antropología, sociología y trabajo social Gualda Caballero, Estrella Taboada Villamarín, Alba Rebollo Díaz, Carolina 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 Notas Esta publicación ha sido posible gracias al apoyo del Ministerio de Universidades que ha beneficiado a Carolina Rebollo con una 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- NextGenerationEU. Agradecemos también el apoyo del grupo de investigación “Estudios Sociales e Intervención Social” (ESEIS) y del centro de investigación de “Pensamiento Contemporáneo e Innovación para el Desarrollo Social” (COIDESO) para la realización de este artículo. 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. 2023-02-09T09:00:09Z 2023-02-09T09:00:09Z 2023-01 journal article Gazeta de Antropología, 2023, 39 (1), artículo 09 2340-2792 https://hdl.handle.net/10481/79779 10.30827/Digibug.79779 spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ open access Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Universidad de Granada