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Análisis computacional de textos y redes en Ciencias Sociales

Análisis computacional de textos y redes en Ciencias Sociales
  • Fecha: 31 de Julio
  • Horario: 16 a 20 hs
  • Lugar: Instituto de Cálculo, Pabellón 2, Ciudad Universitaria (CABA)
  • El Programa Ciencia de Datos de La Fundación Sadosky y el Instituto de Cálculo de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA organizarán en el Pabellón 2 de Ciudad Universitaria (CABA) un curso orientado a profesionales y estudiantes de Ciencias Sociales, Computación, Matemática y Física con interés en el uso de métodos cuantitativos para el análisis de textos y redes.

    El acercamiento entre las áreas de Análisis de Datos y las Ciencias Sociales es cada vez mayor. En este contexto, el curso “Análisis computacional de textos y redes en Ciencias Sociales” propone una exposición sistemática de los conceptos fundamentales para quienes quieran participar de este diálogo. Se buscará que sea provechoso tanto para quienes provengan de uno u otro perfil e independientemente de su experiencia previa. Más precisamente, se verán las técnicas computacionales y se las utilizará para explorar escenarios reales.

    El curso contará de 7 clases, desde el 31/7 al 8/8, de 16 a 20 hs en el Instituto de Cálculo, Pabellón 2, Ciudad Universitaria (CABA). Al ser curso de posgrado por la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, UBA, se otorgará certificación para quienes aprueben el examen final.

    Programa:

    -Introducción a R: Interfaz de R-Studio, operaciones básicas, vectores. Carga y manipulación de datos, DataFrames

    -Análisis de texto: Bolsa-de-palabras vs. Análisis semántico. Codificación de Diccionario.

    -Análisis de sentimiento. Escalamiento supervisado: puntaje de palabras.

    -Análisis semántico: extracción de espacio latente de un corpus.

    -Análisis de redes sociales: conceptos de redes, detección de comunidades y visualización de redes.

    -Análisis de corpus de textos en redes sociales: hashtags, análisis de clusters, redes semánticas, visualización de contenidos.

    -Redes de colaboración.

    Los docentes a cargo serán Ernesto Calvo (Universidad de Maryland, EEUU), Iñaki Sagarzazu ( Texas Tech University, EEUU) y Leandro Lombardi (Fundación Sadosky).

    • Dr. Ernesto Calvo

    Profesor de Ciencia Política de la Universidad de Maryland, EEUU. Su trabajo se centra en el estudio comparado de la representación política, sistemas electorales, redes sociales y congresos. Es autor de Anatomía Política de Twitter en Argentina (Capital Intelectual 2015), Legislator Success in Fragmented Congresses in Argentina (Cambridge U.P: 2014), y La Nueva Política de Partidos (con Marcelo Escolar). Sus trabajos, los cuales han sido premiados en múltiples ocasiones por la American Political Science Association, han sido publicados en revistas especializadas de todo el mundo.

    • Dr. Iñaki Sagarzazu

    Profesor Asistente de Ciencias Políticas en Texas Tech University, donde enseña programación y análisis de contenido. Es egresado de la Universidad Simón Bolívar (Ingeniería de la Computación) y de la Universidad de Houston donde obtuvo su doctorado en Ciencia Política. Antes de unirse a Texas Tech University, ocupó cargos en la Universidad de Glasgow y en el Nuffield Center for Experimental Social Sciences de la Universidad de Oxford. Su investigación se centra en la política comparada y los métodos cuantitativos, con un enfoque especial en el análisis de contenido estadístico con aplicaciones a la comunicación política y las instituciones. Investigación que ha publicado en importantes revistas académicas internacionales.

    • Dr. Leandro Lombardi

    Miembro del Programa de Ciencia de Datos de la Fundación Sadosky. Se formó como matemático en la Universidad de Buenos Aires, donde ha sido docente durante más de una década. Desde 2014 se desempeña en el área de análisis de datos e inteligencia artificial aplicada tanto en el ámbito académico como privado.

    Se sugiere concurrir con una computadora con RStudio instalado. Si bien el curso está abierto a todo público, se recomienda tener un conocimiento básico de R, como el disponible en el siguiente tutorial.

    Los interesados en participar deberán inscribirse acá.