Social science is in the midst of a data revolution. Education, economics, behavioural sciences, history, archaeology, sociology – all these fields are increasingly becoming dependent on the interpretation of large data sets. Organizations worldwide are already exploiting the power of 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.
Using data from social media, news articles, government bodies, and salud blogs, HealthMap’s algorithm scans websites, picks up data, filters it and extracts useful information that helps identify and classify diseases. Once the data is obtained, a panel of experts in epidemiología y infectious diseases review it to make sure that it’s as accurate as possible.
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 and the Welsh Government. A study of the data obtained from Twitter showed that there was a trend: hate speech increased after an important (and controversial) event, such as the UK referendum. Professor Matthew Williams from the University’s Social Ciencia de los datos Lab and Dr Pete Burnup (Co-Director of the Social Data Science Lab) developed, along with the Welsh Government, online hate speech guides that help spread awareness about the laws and prevention of cyberhate.
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
–NodeXL, a template for Microsoft Excel, that makes it easy explore network graphs
-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.
Do you know of any interesting applications or tools that can be used by social scientists for análisis de datos? Feel free to suggest them in the comments below, or Tuitea con nosotros.
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Véase también: Cinco proyectos interesantes en el ámbito de las humanidades digitales
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