¿Cómo pueden los científicos sociales aprovechar el poder de la ciencia de los datos?

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Las ciencias sociales se encuentran en plena revolución de los datos. La educación, la economía, las ciencias del comportamiento, la historia, la arqueología, la sociología... todos estos campos dependen cada vez más de la interpretación de grandes conjuntos de datos. Organizaciones de todo el mundo ya están aprovechando el poder de ciencia de los datos - utilizando la captura, el análisis y la visualización de datos complejos para impulsar decisiones empresariales acertadas. Las empresas utilizan cada vez más los macrodatos para analizar el rendimiento, predecir el crecimiento y aumentar la eficiencia. Sin embargo, la mayoría de los datos que recopilamos tienen también el potencial de ser utilizados para el bien social. Los datos, por grandes o pequeños que sean, nos proporcionan información que puede aplicarse en ámbitos como la elaboración de políticas, la planificación urbana y la lucha contra la pobreza, el hambre y la higiene.

Los datos se recogen de una gran variedad de fuentes: desde la web, los móviles, los edificios, las tiendas de comestibles e incluso los cubos de basura. Poseen un valor científico, social, político y económico. La cantidad de datos a los que tenemos acceso aumenta a diario, especialmente a través de las grabaciones de la interacción humana en el mundo digital. Entonces, ¿cómo se pueden "filtrar" estos datos para que los científicos sociales puedan desarrollar metodologías y soluciones de forma eficaz?

He aquí algunos ejemplos interesantes de cómo se utiliza la analítica para resolver retos del mundo real.

Big data para detectar el ébola: Un algoritmo detectó el brote de ébola antes que los humanos

Una semana antes de que se identificara el brote de ébola, HealthMap, una herramienta cartográfica que rastrea la propagación de enfermedades, ya había detectado la enfermedad. La herramienta de vigilancia de la enfermedad pudo detectar una "fiebre hemorrágica misteriosa" el 19 de marzo. La organización alertó a la OMS, que confirmó oficialmente el brote de ébola el 22 de marzo.

Utilizando datos de las redes sociales, artículos de noticias, organismos gubernamentales y blogs de salud, el algoritmo de HealthMap explora sitios web, recoge datos, los filtra y extrae información útil que ayuda a identificar y clasificar las enfermedades. Una vez obtenidos los datos, un panel de expertos en epidemiología y enfermedades infecciosas los revisa para asegurarse de que son lo más precisos posible.

HealthMap también ofrece un mapa interactivo que le da una idea del recuento de casos y de las noticias relacionadas con la enfermedad, permitiéndole también seguir su propagación.

Big data para una ciudad más segura: Nueva York utiliza el análisis de datos para identificar los edificios propensos a los incendios

Un equipo de ocho miembros de la MODA (Oficina del Alcalde para el Análisis de Datos) de Nueva York ha utilizado la analítica de datos para hacer la ciudad más segura y eficiente. Databridge es una plataforma de intercambio de datos que ayuda a integrar los datos geográficos con la información de agencias y organizaciones. El análisis de estos datos da lugar a una gran cantidad de información que ayuda a los analistas a identificar y orientar los problemas relacionados con la limpieza, la delincuencia, la planificación urbana y la seguridad.

Por ejemplo, el equipo fue capaz de identificar restaurantes que vertían aceite en las alcantarillas en lugar de utilizar un servicio de carros, comparando una lista de restaurantes sin carros con los datos geoespaciales de las alcantarillas. Esto les permitió encontrar los restaurantes infractores de forma mucho más eficaz que la forma tradicional de enviar a alguien del departamento de salud al barrio, con la esperanza de pillar a alguien con las manos en la masa.

El Departamento de Bomberos de Nueva York (FDNY) también está utilizando el análisis de datos para identificar los edificios más propensos al riesgo de incendio. Los sistemas de inspección extraen datos del almacén del FDNY, así como de los organismos y agencias gubernamentales pertinentes. Basándose en diversos criterios, como el material de construcción, las características de protección contra incendios del edificio, la fecha de la última inspección, etc., el sistema es capaz de hacer un rápido análisis de los edificios que presentan mayor riesgo. Esto reduce considerablemente la carga de trabajo de los bomberos, que inspeccionan manualmente unos 50.000 edificios al año.

Big data para luchar contra la ciberdelincuencia: Gobierno de Gales y Universidad de Cardiff

La analítica de datos ha encontrado aplicación en la lucha contra la ciberdelincuencia, como demuestra un reciente proyecto llevado a cabo por Universidad de Cardiff y el Gobierno de Gales. Un estudio de los datos obtenidos de Twitter mostró que había una tendencia: el discurso del odio aumentaba después de un acontecimiento importante (y controvertido), como el referéndum del Reino Unido. El profesor Matthew Williams, del Laboratorio de Ciencias de los Datos Sociales de la Universidad, y el Dr. Pete Burnup (codirector del Laboratorio de Ciencias de los Datos Sociales) elaboraron, junto con el Gobierno de Gales, unas guías de incitación al odio en línea que ayudan a difundir las leyes y la prevención del ciberodio.

Ciencia de datos y herramientas estadísticas para científicos sociales

Cada vez es más necesario que un científico social sea capaz de trabajar con datos y comunicar los resultados basados en ellos de forma eficaz. A continuación se presenta una lista de herramientas útiles para la analítica en la investigación en ciencias sociales:

Análisis del coropara la recopilación y visualización de datos obtenidos de Twitter para la investigación en ciencias sociales
DescubrirTextoque proporciona herramientas de software basadas en la nube para evaluar rápidamente grandes cantidades de datos de texto, encuestas y Twitter
Huellas digitalespara recopilar datos cerrados de Facebook con el consentimiento del usuario (disponible sólo para investigadores académicos)
-El Iniciativa de Documentación de Datos (DDI)un estándar internacional para describir los datos producidos por las encuestas y otros métodos de observación en las ciencias sociales, del comportamiento, económicas y de la salud
NodeXLuna plantilla para Microsoft Excel, que facilita la exploración de los gráficos de red
-Programas como R, SAS, SPSS y Excel para el análisis estadístico 

Con los desarrollos en el mundo de la ciencia de los datos avanzando a una velocidad vertiginosa, los científicos sociales necesitan cerrar la brecha de habilidades. Las colaboraciones entre los científicos sociales y los científicos de datos pueden dar lugar a interesantes innovaciones. Expertos en ciencia de datos también pueden ser contratados por los científicos sociales para trabajar en proyectos a corto plazo.

¿Conoces alguna aplicación o herramienta interesante que pueda ser utilizada por los científicos sociales para el análisis de datos? No dudes en sugerirlas en los comentarios de abajo, o Tuitea con nosotros.

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Véase también: Cinco proyectos interesantes en el ámbito de las humanidades digitales 

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Sobre el autor

Ramya Sriram gestiona los contenidos digitales y las comunicaciones en Kolabtree (kolabtree.com), la mayor plataforma de trabajo autónomo para científicos del mundo. Cuenta con más de una década de experiencia en edición, publicidad y creación de contenidos digitales.

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