¿Cuál es la importancia de la ciencia de los datos en las ciencias sociales?
Los métodos de ciencia de datos son cada vez más importantes para las ciencias sociales. Datos Los científicos de diferentes sectores proporcionan nuevos enfoques para probar teorías de ciencias sociales y ampliar sustancialmente el canon de métodos de investigación social empírica.
Ciencia de los Datos en Ciencias Sociales
El análisis de datos incompletos, erróneos y resueltos en el tiempo sobre los sistemas sociales plantea exigencias que, en el mejor de los casos, se satisfacen parcialmente con los métodos existentes, por ejemplo análisis de redes sociales o aprendizaje automático. Esto da lugar a nuevos retos para la informática, tanto para la investigación como para la formación de una generación de científicos de datos.
Si bien la reflexión crítica de los métodos empíricos de investigación en las ciencias sociales es un aspecto importante de la educación, los cursos de informática a menudo carecen de fundamentos estadísticos y científico-teóricos, que son de gran importancia para el uso de los métodos de ciencia de datos en las ciencias.
A pesar de todos los discursos dominicales sobre la importancia de la investigación interdisciplinaria, existen considerables obstáculos culturales y científico-políticos que se interponen en el camino de una cooperación eficaz entre los científicos informáticos y los científicos sociales.
El desmantelamiento de estos obstáculos en la financiación de la investigación, la formación y los sistemas y estructuras de incentivos científicos es de crucial importancia para el desarrollo ulterior de las ciencias sociales y las ciencias de la computación.
El impacto de los macrodatos en nuestra sociedad
La recopilación y el análisis de datos ya están teniendo un gran impacto en la sociedad. Esta influencia crecerá en el futuro. Entre otras cosas, se están recopilando cada vez más datos y se puede comprobar si el análisis y las conclusiones extraídas de ellos han tenido éxito.
El desarrollo tecnológico siempre está progresando, lo que aumenta las posibilidades que vienen con big data.
Por ejemplo, el big Data se puede utilizar para predecir el desarrollo de enfermedades como el Alzheimer, la diabetes y el cáncer. Al recopilar datos sobre la forma en que viven las personas que desarrollan estas enfermedades, se pueden identificar los patrones de estas enfermedades.
Entre otras cosas, se analizan los hábitos, el comportamiento deportivo y la nutrición. Esto permite determinar comportamientos y grupos de riesgo.
Al aumentar la conciencia sobre el comportamiento de riesgo y al proporcionar apoyo temprano a los grupos de riesgo, estas enfermedades se pueden tratar preventivamente. Sin embargo, estas predicciones también deben tratarse con precaución. Este análisis puede llevar, por ejemplo, a que las personas que pertenecen a un determinado grupo de riesgo se vean desfavorecidas.
Por ejemplo, tienen que pagar una prima de seguro médico más alta. O porque consiguen empleos porque la empresa tema que esta persona caiga enferma.
Los macrodatos también permiten entender las conexiones en su conjunto. Es interesante, por ejemplo, cómo el trasfondo social de una persona está relacionado con la salud, el nivel de educación, la delincuencia, pero también la posibilidad de progreso y declive social.
Los hallazgos de estas conexiones podrían cambiar las estructuras sociales. Por ejemplo, esto puede dar lugar a una mejor igualdad de oportunidades. Sin embargo, también es posible que la brecha entre ricos y pobres siga ampliándose.
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