¿Qué tenemos que tener en cuenta para investigar en medios digitales? ¿De qué manera nos hacen repensar la investigación social?

Objetivos

Indagar las formas de producción del conocimiento científico en el campo de la comunicación y de las humanidades digitales, caracterizadas por la especificidad de objetos de estudio emergentes.
Aplicar el método de la lectura distante para identificar patrones culturales teniendo en cuenta la escala de la información a través del scraping textual.
Aprender a utilizar herramientas para la recolección, el procesamiento y visualización del contenido en medios sociales.
Trabajar en forma colaborativa para generar una base de datos escalable y presentar los resultados de forma visual e interactiva.

Ejes temáticos y preguntas guía

La digitalización de información y la conexión en red ha provocado cambios rápidos y profundos en las maneras en que nos comunicamos, poniendo de manifiesto el lugar protagónico que tiene el software en nuestro día a día, que a diferencia de los primeros programas creados en la década del cuarenta y destinados a actividades científicas y a la automatización de procesos, contiene “átomos” de cultura. Aportamos a cada paso bits de información contribuyendo a lo que hoy denominamos Big Data. Nuestro desafío como investigadores es acceder a ella teniendo en cuenta las ventajas, limitaciones y características específicas de cada una de las plataformas donde se alojan, para luego ordenarla y estructurarla. Mediante la lectura distante podremos identificar patrones: hábitos culturales, tendencias, comportamientos, consumos, interacciones y concepciones de la realidad. ¿Qué lógicas debemos comprender antes de estudiar los medios sociales? ¿Qué herramientas podemos utilizar para extraer, estructurar y visualizar información? ¿Cómo interpretar ese universo que tenemos frente a nuestros ojos para construir conocimiento acerca del mundo?

Dinámica propuesta

En equipos de trabajo indagaremos contenido de redes sociales público o propio. Primeros plantearemos una pregunta de investigación que guiará el resto del proceso. Luego, definiremos parámetros para recopilar los datos: período temporal, tipo de medio, actores, temáticas y puntos geográficos. También será importante el tipo de formato: el scraping en cada medio presenta distintas modalidades al recopilar, estructurar, guardar y producir metadatos, pequeñas piezas de información que dependen del funcionamiento del medio, las interacciones entre los usuarios y los caracteres o acciones que son considerados valiosos dentro del ecosistema mediático.
Además, pondremos en práctica distintas herramientas disponibles para generar bases de datos y visualizaciones que nos permitan construir conocimiento. La última etapa será la de interpretación de los vectores, círculos, barras y líneas para descubrir aquellas cualidades emergentes que no eran visibles anteriormente.
Por último, se tendrán en cuenta los posibles errores técnicos que puedan surgir al aplicar este tipo de métodos, así como también, consejos para sortearlos y proceder con rigor científico.