Ciencia de datos y estudios globales: aportaciones y desafíos metodológicos
| Autor | Daniel Lemus-Delgado, Ricardo Pérez Navarro |
| Cargo | Tecnológico de Monterrey (México)/Tecnológico de Monterrey (México) |
| Páginas | 41-62 |
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Ciencia de datos y estudios globales: aportaciones
y desafíos metodológicos
Daniel Lemus-Delgado
Tecnológico de Monterrey (México)
Ricardo Pérez Navarro
Tecnológico de Monterrey (México)
CÓMO CITAR:
Lemus-Delgado, Daniel y Ricardo Pérez Navarro. 2020. “Ciencias de datos y estudios globales:
aportaciones y desafíos metodológicos”. Colombia Internacional (102): 41-62. https://doi.org/10.7440/
colombiaint102.2020.03
RECIBIDO: 22 de agosto de 2019
ACEPTADO: 13 de noviembre de 2019
MODIFICADO: 29 de enero de 2020
https://doi.org/10.7440/colombiaint102.2020.03
RESUMEN. Objetivo/Contexto: La ciencia de datos es considerada un enfoque
novedoso y promisorio empleado en la obtención y análisis de información en
múltiples disciplinas cientícas. A pesar de su amplia difusión y aceptación, el uso
de técnicas basadas en la ciencia de datos en el campo de los estudios globales está en
ciernes. En este contexto, este artículo tiene como objetivo discutir las contribuciones
y desafíos metodológicos que la ciencia de datos puede aportar a la disciplina de los
estudios globales. Metodología: Este artículo parte del análisis crítico de información
sobre los fundamentos conceptuales de la ciencia de datos y lo contrasta con sus
posibles aplicaciones en la disciplina de los estudios globales. De esta manera, se
examinan los elementos conceptuales que denen la ciencia de datos, se establecen las
concepciones paradigmáticas de los estudios globales, se analizan los vínculos posibles
entre la ciencia de datos y los estudios globales y se discuten los límites y alcances
que la ciencia de datos puede aportar como enfoque metodológico. Conclusiones:
Este artículo concluye que las herramientas tecnológicas basadas en big data pueden
enriquecer nuestra comprensión sobre los fenómenos globales, siempre y cuando se
asuma una actitud crítica que reconozca que tanto la elección de los datos como su
análisis están embebidos en contextos históricos y sociales. Por lo tanto, como cualquier
otro enfoque, la ciencia de datos representa una manera parcial de capturar y analizar
información. Originalidad: La originalidad de este artículo recae en asumir una
reexión crítica sobre los alcances y límites de la ciencia de datos, más allá de una visión
positivista del conocimiento cientíco, reconociendo los sesgos que existen detrás
de las explicaciones supuestamente neutrales que encierra el empleo de técnicas de
investigación basadas en la ciencia de datos.
PALABRAS CLAVE: Estudios globales; ciencias de datos; investigación cientíca;
metodología.
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Colomb. int. 102 • 0121-5612 • e- 1900-6004
Abril-junio 2020 • . 41-62 • https://doi.org/10.7440/colombiaint102.2020.03
Data Science and Global Studies: Contributions and
Methodological Challenges
ABSTRACT. Objective/Context: Big Data is a novel and promising methodological
approach to acquire and analyze information from an extensive range of scientic
disciplines. Despite the fact that Big Data has wide dissemination and acceptance in
dierent scientic disciplines, its use in the eld of Global Studies is still incipient.
Taking this into account, this paper discusses the methodological challenges and
presumable contributions that Big Data oers to Global Studies. Methodology: e
starting point for this paper is the critical analysis of the conceptual bases of Big
Data and its relationships with Global Studies. So, this paper proposes the possible
applications of Big Data in the Global Studies contrasting some key concept. In this
way, the conceptual elements that dene Data Science are examined and compared
with the paradigmatic conceptions of Global Studies. On these conceptual
fundaments, the article discusses links, limits and, scopes of Big Data and how it can
contribute to Global Studies. Conclusions: is paper concludes that technological
tools based on Big Data can enrich our understanding of global phenomena only if
we position ourselves in a critical attitude that recognizes that the choice of data and
its analysis are decisions embedded in historical and social contexts. In this way, as
with any other methodological approach, Big Data is only a partial way to obtain
and analyze information. Originality: e originality of this paper is to shed critical
light on the scope and limits of Big Data, beyond a positivist vision of scientic
knowledge. In other words, this article recognizes the biases behind the supposed
neutral explanations regarding the use of techniques based on Big Data.
KEYWORDS: Global studies; big data; scientic research; methodology.
Ciência de dados e estudos globais: contribuições e desafios
metodológicos
RESUMO. OBJETIVO/CONTEXTO: A ciência de dados é considerada uma abordagem
nova e promissora, utilizada porvárias disciplinas cientícas para a obtenção e
análise de informações. Apesar de sua ampla disseminação e aceitação, o uso de
técnicas baseadas na ciência de dados no campo de estudos globais está em estágio
inicial. Nessecontexto, este artigo tem como objetivo discutir as contribuições e
desaos metodológicos que a ciência de dados pode trazer para a disciplina de estudos
globais.Metodologia: Este artigo analisa críticamente os fundamentos conceituais da
ciência de dados e os compara com as possíveis aplicações na área de estudos globais.
Desse modo, este artigo examinaos elementos conceituais que denem a ciência de
dados, estabelece os paradigmasconceituais dos estudos globais, analisaas possíveis
ligações entre ciência de dados e estudos globais, e discute comoos limites e alcance
da ciência de dados pode contribuir como abordagem metodológica. Conclusões:
este artigo conclui que as ferramentas tecnológicas baseadas em big data podem
enriquecer nossa compreensão sobre os fenômenos globais, desde que seja assumida
uma atitude crítica que reconheça que aseleção dos dados e sua análise estão
incorporadas em contextos históricos e sociais. Deste modo, como emqualquer outra
abordagem, a ciência de dados representa um modo tendencioso de capturar e analisar
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