Social big data, sociología y ciencias sociales computacionales

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La sociología a través de sus publicaciones en revistas de impacto mediante el uso de big data

La sociología como disciplina ha sido definida de formas diversas que intentan abarcar sus dominios y métodos, aunque también se ha considerado inútil intentar definirla e incluso ha sido acusada de estar fragmentada y falta de uniformidad. Al igual que las demás disciplinas científicas, la sociología se puede observar como un sistema social al estar compuesta de complejas relaciones entre actores que incluyen a investigadores, instituciones, revistas y editoriales. Esas relaciones se forman a través de comunicaciones conceptuales y conforman redes que establecen como se organiza la disciplina. Actualmente, el fenómeno del big data ofrece la posibilidad de usar grandes colecciones de datos que permiten analizar la información de los procesos sociales. En concreto, a través de las grandes fuentes de datos bibliométricas la sociología tiene a su alcance ingentes cantidades de datos para mapear y estudiar la evolución de las disciplinas científicas. En este artículo describimos la sociología de los últimos treinta años a través de las publicaciones en las revistas de impacto. Para hacer esto, se emplean datos de revistas de sociología del Journal Citation Reports ampliados con la información de los artículos del Microsoft Academic Graph. Realizamos un análisis descriptivo de las revistas, sus países de origen, lenguas, editoriales y décadas de aparición e impacto. A continuación, evaluamos la evolución temporal del número de artículos y citas, así como la coautoría y el género de los autores. Tras esto, establecemos cuatro grupos de tipos de revistas y estudiamos sus diferencias en las dimensiones anteriores mediante contrastes de hipótesis. Finalmente, representamos las relaciones entre autores y revistas usando una red de afiliación que nos permite detectar grupos de revistas que forman interesantes comunidades temáticas y geográficas. Sociology as a discipline has been defined in diverse ways that attempt to cover the breadth of its domains and methods. Nonetheless, others have considered futile trying to define the discipline and many have accused sociology to be fragmented and lacking unity. Like the other scientific disciplines, sociology can be observed as a social system made up of researchers, institutions, journals and publishers. These relationships are established via conceptual communications which form networks that establish the way in which disciplined are organized. At present, the big data phenomena offers the capacity to use large data collections to analyse social processes. Big scholarly data sources offer sociology immense quantities of data useful to map and study the evolution of scientific disciplines. In this article we characterised the last thirty years of sociology through its publications in impact factor journals. To do this, we use data about the sociology journals from Journal Citation reports augmented with article information from Microsoft Academic Graph. The analysis starts by describing the journals, countries of origin, languages, publishers, the decades in which they appeared and their impact factor. After this, we evaluate the evolution of numbers of articles and citations as well as co-authorship and gender proportion. Subsequently, we establish four groups of journal types and study their differences in the previous dimensions using hypothesis tests. Finally, we represent the relationships between authors and journals using an affiliation network that allows us to detect groups of journals that form interesting thematic and geographic communities.

Lo necesario, lo superfluo y la medición de la pobreza

El objetivo de este trabajo es unir la aportación de la filosofía escolástica con la técnica de la medición de la pobreza a fin de clarificar cuánto ingreso debe ser normativamente considerado para adquirir “lo necesario” para vivir. La escolástica ha diferenciado –desde Tomás de Aquino- los bienes necesarios, los socialmente necesarios y los superfluos. Sobre los dos primeros se reconocieron derechos de propiedad usufructuaria, pero no sobre los superfluos. Lo que el trabajo investiga es saber si la línea de pobreza absoluta, nacional o internacional (actualmente establecida en $1,90 diarios en PPP de 2011) da buena cuenta de la capacidad para adquirir “lo necesario”. Rechazada esta opción se propone un Índice de Acceso a lo Necesario y se analizan las consecuencias de políticas públicas que conlleva la ambigüedad de “lo necesario”. The goal of this work is to combine the contribution of scholastic philosophy with the technique of poverty measurement in order to clarify how much income should be normatively considered in order to acquire "what is necessary" to live. Scholasticism has differentiated - from Thomas Aquinas - the necessary, socially necessary and superfluous goods. On the first two rights of usufruct property were recognized, but not on the superfluous ones. What the research investigates is whether the absolute poverty line, national or international (currently set at $ 1.90 per day in PPP 2011) gives a good account of the capability to acquire "what is necessary". Once this option is rejected, an Index of Access to the Necessary is proposed and the consequences of public policies that entail the ambiguity of "what is necessary" are analyzed.

Análisis de la dinámica, la estructura y el contenido de los mensajes de Twitter: violencia sexual en #Cuéntalo

Las redes sociales online se han ido convirtiendo en uno de los principales vehículos de comunicación y una de las mayores fuentes de información de actualidad. Esta creciente popularidad deja en evidencia la importancia de que los científicos sociales seamos capaces de analizar, interpretar y comprender en profundidad este nuevo tipo de herramientas. Este artículo tiene como objetivo mostrar los diversos métodos de análisis de la información pública obtenida a partir de una de estas redes, Twitter. Para ello tomamos como ejemplificación explicativa el caso #Cuéntalo, un episodio de narrativa compartida iniciado en esta red entre los días 26 y 28 de abril de 2018 tras la conocida sentencia de “La Manada”. A través de este caso se presentan aquí distintas metodologías para el estudio de los contenidos transmitidos, que van desde los análisis descriptivos más elementales hasta los análisis de contenido, pasando por la clasificación de actores relevantes y el descubrimiento de la estructura de las relaciones entre los protagonistas y sus mensajes. Los resultados muestran cómo esta polémica sentencia derivó en una conversación digital viral donde distintas usuarias (en especial periodistas, escritoras y activistas feministas) comenzaron a compartir sus relatos de situaciones de violencia sexual vividas por las participantes o sus conocidas usando esta etiqueta, siendo capaces de identificar a las principales protagonistas, las distintas relaciones que establecieron entre ellas y sus mensajes y los principales temas que se conformaron en torno a ellos. Online social networks have become one of the main communication vehicles and one of the greatest sources of current information. This growing popularity shows the importance of social scientists being able to analyze, interpret and understand in depth this new type of tools. This article aims to show the diverse methods of analysis of public information obtained from one of these networks, Twitter. To do this, we take as an explanatory example the case of #Cuéntalo, an episode of shared narrative that began on this network between April 26 and 28, 2018 after the well-known sentence of “La Manada”. Through this case, we present different methodologies for the study of broadcasted content, ranging from the most elementary descriptive tools to content analysis, passing through the classification of relevant actors and the discovery of the structure of the relationships amongst their protagonists and their messages. The results show how this controversial sentence led to a viral digital conversation where different users (especially journalists, writers, feminists and influencers) began to share their stories of situations of sexual violence experienced by the participants or their acquaintances using this label. Through this analysis, it was possible to identify the main protagonists, the different relationships that they established between them and their messages and the main themes that were formed around them.

Survey Research in Times of Big Data

La encuesta es la técnica de investigación predominante en la investigación en Ciencias Sociales. Sin embargo, la aparición de otras fuentes de datos como las publicaciones en redes sociales o los datos generados por GPS suponen nuevas oportunidades para la investigación. En este escenario, algunas voces han defendido la idea de que, debido a su menor coste y la velocidad a la que se generan, los big data irán sustituyendo progresivamente a los datos de encuesta. Sin embargo, este optimismo contrasta con los problemas de calidad y accesibilidad que presentan los big data como la fata de cobertura de algunos grupos de la población o el acceso restringido a alguna de estas fuentes. Este artículo, a partir de una revisión profunda de la literatura de los últimos años, explora como la cooperación entre los big data y las encuestas resulta en mejoras significativas de la calidad de los datos y una reducción de los costes. Nowadays, while surveys still dominate the research landscape in social sciences, alternative data sources such as social media posts or GPS data open a whole range of opportunities for researchers. In this scenario, some voices advocate for a progressive substitution of survey data. They anticipate that big data, which is cheaper and faster than surveys, will be enough to answer relevant research questions. However, this optimism contrasts with all the quality and accessibility issues associated with big data such as the lack of coverage or data ownership and restricted accessibility. The aim of this paper is to explore how, nowadays, the combination of big data and surveys results in significant improvements in data quality and survey costs.

Partidos conectivos durante la pandemia. La estrategia de comunicación de Podemos en Twitter

Desde el punto de vista comunicativo, los partidos conectivos se definen por su inclinación hacia modelos participativos donde los flujos conversacionales posean una estructura horizontal y bidireccional entre la élite de la formación y el activismo de base. Esto es posible gracias a que ceden parte de su organización a herramientas de la Web. Dentro de esta taxonomía se encuentra el partido español Unidas-Podemos como ejemplo de partido conectivo. En esta investigación se analiza la vertiente comunicativa externa, basada en el uso de redes sociales online, de los principales partidos políticos españoles durante el periodo de Estado de Alarma provocado por el COVID-19. Para ello, se observará la tasa de interacción y respuestas en Twitter de los representantes del Congreso de los Diputados. Los resultados muestran que los patrones comunicativos a nivel externo de Unidas-Podemos responden a criterios verticales, propios de los partidos convencionales. From a communicational point of view, connective parties are based on horizontal and bidirectional structure of conversational flows between the elite of the formation and the party activists. This is possible because they delegate part of their organization to digital and online platforms. In this paper we use the Spanish party Unidas-Podemos as a case of study of connective parties. Drawing upon the Twitter response and interaction rate between Spanish representatives and citizens, this research analyzes the external communicative aspect of the main Spanish political parties during the Lockdown caused by COVID-19. The results show that the external communication patterns of Unidas-Podemos respond to vertical criteria, typical of conventional parties.

Tipos de big data y análisis sociológico: usos, críticas y problemas éticos

Solo con un conocimiento más consciente de los diferentes tipos de big data y sus posibles usos, límites y ventajas la sociología se beneficiará realmente de estas bases empíricas. En este artículo, a partir de una clasificación de los diversos tipos de big data, se describen algunas áreas de uso en la investigación social destacando cuestiones críticas y problemas éticos. Los límites se vinculados a cuestiones fundamentales relativas a la calidad de los big data. Otra cuestión clave se refiere al acceso. Otro aspecto metodológico a tener en cuenta es que los datos digitales en la web deben considerarse no intrusivos. Los métodos de investigación encubiertos ha desafiado la práctica de evaluación ética establecidas adoptadas en la mayoría de las instituciones de investigación: el consentimiento informado. Las pautas éticas digitales no pueden ser universales y estar establecidas de una vez por todas. Only through expert knowledge of the different types of big data and their possible uses, limits and advantages will sociology benefit from these empirical bases. In this article, based on a classification of the various types of big data, some areas of use in social research are described, highlighting critical questions and ethical problems. The limits are related to fundamental questions regarding the quality of big data. Another paramount issue concerns access. A further methodological aspect is that digital data on the web should be considered non-intrusive. Covert research methods have challenged the established ethical evaluation practice adopted in most research institutions: informed consent. Digital ethical guidelines cannot be universal and established once and for all.