“Todo algoritmo es político”: cómo bucean las ciencias sociales en el mar del Big Data

¿Qué es el fenómeno Big Data? ¿Qué implicancias sociales y políticas tiene? ¿De qué manera impacta en las ciencias sociales? ¿Qué debemos (y qué podemos) hacer con todo eso? La Facultad de Ciencias Políticas y Sociales invita a un conversatorio sobre Big Data para compartir experiencias iniciales entre docentes y estudiantes.

"Todo algoritmo es político": cómo bucean las ciencias sociales en el mar del Big Data

Foto: ThisIsEngineering / pexels.com

Sociedad

Ciencia y sociedad

Unidiversidad

Unidiversidad

Publicado el 04 DE NOVIEMBRE DE 2022

La era del Big Data está en marcha. Producimos grandes y diversas cantidades de datos en nuestro pasaje por redes sociales y registros gubernamentales, también cuando realizamos compras o, simplemente, cuando navegamos en internet.  De este modo, dejamos nuestro “rastro digital”. Nos convertimos en un tsunami de datos. Qué hacemos, entonces, con estos volúmenes de datos, provenientes de medios no tradicionales¿Cómo naufragan, respiran, bucean las ciencias sociales en este mar? ¿Qué desafíos teóricos y metodológicos, pero también éticos y políticos impone el Big Data a cientistas sociales? 

Desde hace más de una década, se ha abierto un acuciante debate sobre la relación entre el Big Data y la producción de las ciencias sociales. Estas discusiones se sitúan en términos epistemológicos y metodológicos, pero también (y con mucha urgencia) rondan en torno a la creciente concentración y mercantilización del conocimiento y sus implicancias sociales, políticas, técnicas y éticas. 

Estas discusiones sobre el uso de Big Data suelen oscilar entre dos polos: el supuesto “diluvio de datos” (magnitudes y cantidades “imposibles” de manejar) y un “desierto” (acceso exclusivo, restringido y privativo de los datos). Ello abre relevantes aristas para reflexionar desde las ciencias sociales, ya que es fundamental no declinar antes ciertas formas de empirismo ingenuo, en las cuales parece reinar el “poder del algoritmo”. Frente a ello resulta necesario reconocer los procesos de construcción y producción de información a través de algoritmos. 

Así como no debiéramos encandilarnos (o simplemente asustarnos) con la promesa de una producción de datos que permita sustituir a la teoría, tampoco debiéramos asumir que en el Big Data solo hay oscuridad y control social. El diálogo entre las ciencias computacionales y las ciencias sociales puede tornarse una fuente de nuevos conocimientos, habilidades y lenguajes. Y lo más importante, puede favorecer también a la apertura de nuevos interrogantes. Se despliega así un espacio para una reinvención de las ciencias sociales.

En este sentido, por lo que debemos bregar, entonces, es por un piso de igualdad, autonomía intelectual, uso, acceso y posibilidades de producción de conocimiento social crítico desde las periferias. Para no quedarnos solas y solos en el "desierto" y evitar, como señala Meneses Rocha (2018), la claudicación ante las ciencias computacionales en favor de un empirismo que desplace las categorías de pensamiento de las ciencias sociales.

El crecimiento exponencial de la información digital en detrimento de la analógica, nos desafía a pensar la vinculación entre teoría/s, Big Data y lenguajes de programación. Y allí hay un reto muy interesante y democrático, para que la comunidad de docentes, estudiantes y graduados/as  nos formemos conjuntamente en este tránsito. 

El conversatorio

La Facultad de Ciencias Políticas y Sociales invita a participar de la actividad “Todo algoritmo es político”, que tiene como temática el Big Data y las ciencias sociales. La charla, organizada por la Dirección de carrera de Sociología, Comunicación Social, Ciencia Política y Administración Pública y la Secretaría de Investigación y Publicación Científica, se realizará el 7 de noviembre en el aula 2 de posgrado de la FCPyS, a las 18.

El objetivo de este conversatorio consiste en que la comunidad de docentes, estudiantes y graduados/as se formen conjuntamente en torno al crecimiento exponencial de la información digital que supone el detrimento de la analógica. Así, el desafío es pensar la vinculación entre teoría/s, Big Data y lenguajes de programación.

Fuente: Prensa UNCUYO

big data ciencias sociales algoritmos