Reseña del artículo “Ciencias Sociales Computacionales Desafíos y Oportunidades”.

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Magdalena Day

Resumen

Un grupo de investigadores de en Estados Unidos, Alemania e Inglaterra presentaron un artículo en la sección “Política” de la revista Science, en Agosto de 2020, señalando las posibilidades y desafíos para las Ciencias Sociales Computacionales (CSS) como campo disciplinar emergente. El artículo sugiere alinear la organización de “la universidad del s. 20” y los requerimientos multidisciplinares del campo, para ofrecer nueva luz desde la ciencia sobre problemas sociales como la desigualdad, el contagio viral de enfermedades, el desarrollo de tecnologías digitales, etc. Estos autores señalan que la pandemia ha servido para demostrar el alcance que la computación junto a las ciencias sociales tienen para “abrir la caja negra de los datos” (p. 1062) y exponer los sesgos que éstos muchas veces pueden tener en su uso científico. Las respuestas a las principales problemáticas del campo se agrupan alrededor de la necesidad de mejorar la infraestructuras de datos, promover una mayor colaboración público-privada, el desarrollo de marcos legales y éticos para el uso de datos, y la reorganización de las universidades para evitar áreas compartimentadas y aisladas. La formación de científicos, las consideraciones éticas y la transparencia en el uso de datos, como así también las discusiones respectivas al financiamiento son claves en la consolidación de este campo. Requiere una apertura en las instituciones educativas, la existencia de incentivos para colaborar, y una comunicación científica que trascienda los tradicionales circuitos académicos para llegar a la sociedad. En síntesis, el modelo de práctica científica que necesitan las CSS para consolidarse como disciplina es abierto, flexible, aplicado a problemas del mundo real. En la búsqueda de afianzarse como disciplina, las CSS deben evitar la dictadura de los datos, y procurar que este nuevo campo también fortalezca la reflexión alrededor del impacto que los sistemas sociotécnicos tienen en la sociedad en su conjunto.

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Cómo citar
Day, M. (2022). Reseña del artículo “Ciencias Sociales Computacionales Desafíos y Oportunidades” . RevIISE - Revista De Ciencias Sociales Y Humanas, 19(19), 69-74. Recuperado a partir de http://www.ojs.unsj.edu.ar/index.php/reviise/article/view/608
Sección
Reseñas
Biografía del autor/a

Magdalena Day, Universidad Nacional de Cuyo

Estudiante del Doctorado en Ciencias Sociales de la Universidad Nacional de Cuyo.

Citas

Lazer, D. et al (2020). Computational Social Sciences: Obstacles and Opportunities [Ciencias Sociales Computacionales: Obstáculos y Oportunidades] Revista Science  (28 Aug 2020), Nº 369, 6507, pp. 1060-1062.
DOI: 10.1126/science.aaz8170
https://science.sciencemag.org/content/369/6507/1060
Klein, N. (2000). No logo. Harper Collins Publishers
Kuhn, T. (2012). The Structure of Scientific Revolutions. The University of Chicago Press.
A pandemic is no time to cut the European Research Council’s funding (2020) [Una pandemia no es el momento de cortar el financiamiento del Consejo de Investigaciones de Europa ERC] .Revista Nature Nº 585, pp. 323-324 doi: https://doi.org/10.1038/d41586-020-02620-x