Big data y ciencias sociales en América Latina: potencialidades y desafíos metodológicos

Resumen

Este artículo estudia la relación entre ciencia y big data, específicamente en las ciencias sociales en América Latina. Utilizamos una metodología mixta que incluyó un análisis bibliométrico, entrevistas con expertos en Ecuador, Chile, México y Brasil, y una etnografía en un laboratorio de investigación social con ciencia de datos. Los resultados muestran que las ciencias sociales en América Latina están rezagadas en el uso de big data en comparación con otras regiones del mundo. Las colaboraciones científicas internacionales son limitadas, y las colaboraciones intrarregionales son escasas. La mayor parte de publicaciones son exploratorias y se enfocan en el uso de técnicas, herramientas y fuentes de datos. Pocas utilizan directamente big data para analizar fenómenos sociales concretos, debido a la falta de conocimientos, infraestructura y acceso a bases de datos. El análisis etnográfico sugiere que las prácticas científicas en esta área priorizan la investigación aplicada, colaborativa e interdisciplinaria, pero los investigadores de ciencias sociales tienden a cumplir un rol secundario y subordinado. La disponibilidad de datos parece determinar el horizonte de posibilidades de investigación, promueve la experimentación metodológica, la tolerancia a lo imprevisible y el uso de técnicas de análisis cuantitativo y visualización de datos. En este contexto, la noción de representatividad de la muestra parece perder relevancia en favor de las nociones de efectividad de los resultados y margen de error. Estos resultados plantean la necesidad de repensar el rol de las ciencias sociales en esta nueva configuración socio-técnica.

This article studies the relationship between science and big data, specifically in the social sciences in Latin America. We used a mixed methodology that included a bibliometric analysis, interviews with experts in Ecuador, Chile, Mexico and Brazil, and an ethnography in a laboratory of social research with data science. The results show that social sciences in Latin America lag behind in the use of big data compared to other regions of the world. International scientific collaborations are limited, and intra-regional collaborations are scarce. Most of this production is exploratory and focuses on the use of techniques, tools and data sources, with few directly using big data to analyze concrete social phenomena, due to lack of knowledge, infrastructure and access to databases. Ethnographic analysis suggests that scientific practices in this area prioritize applied, collaborative and interdisciplinary research, but social science researchers tend to play a secondary and subordinate role. The availability of data seems to determine the horizon of research possibilities, promotes methodological experimentation, tolerance to unpredictability and the use of quantitative analysis techniques and data visualization. In this context, the notion of representativeness of the sample seems to lose relevance in favor of those of efficiency of the results and margin of error. These results raise the need to rethink the role of the social sciences in this new socio-technical configuration.