Triangulación metodológica y big data

En este artículo se abordan las perspectivas de la triangulación metodológica en relación con los nuevos métodos computacionales para el análisis de los big data. En primer lugar, se revisa la apropiación del término triangulación por parte de las ciencias sociales, sus diferentes significados y su...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Parra Saiani, Paolo
Otros Autores: Piovani, Juan Ignacio
Formato: Artículo
Lenguaje:Español
Materias:
Acceso en línea:https://www.memoria.fahce.unlp.edu.ar/art_revistas/pr.15867/pr.15867.pdf
https://periodicos.unifap.br/index.php/pracs/article/view/7171
Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
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300 |a  p.157-167 
520 3 |a En este artículo se abordan las perspectivas de la triangulación metodológica en relación con los nuevos métodos computacionales para el análisis de los big data. En primer lugar, se revisa la apropiación del término triangulación por parte de las ciencias sociales, sus diferentes significados y su lugar en el debate entre métodos cuantitativos y cualitativos. Por otra parte, se reflexiona sobre el futuro de la triangulación metodológica a partir del auge de los big data y de la sociología computacional, y del debate entre métodos "viejos" y métodos "nuevos" al que ha dado lugar recientemente. Se toman como referencia aspectos críticos sobre la producción, recolección, interpretación y transparencia de los big data y se afirma que, más allá del curso que sigan los nuevos debates metodológicos y la investigación computacional con big data, nuevas formas de triangulación entre este tipo de investigación y los métodos cuantitativos y cualitativos clásicos de la sociología podrían ser importantes para enriquecer las perspectivas metodológicas futuras de las ciencias sociales. 
520 3 |a This article addresses the perspectives of methodological triangulation in relation to the new computational methods for the analysis of big data. In the first place, the appropriation of the term triangulation by the social sciences, its different meanings and its place in the debate between quantitative and qualitative methods is reviewed. On the other hand, it reflects on the future of methodological triangulation based on the rise of big data and computational sociology, and the debate between "old" and "new" methods that has recently given rise to. Critical aspects of the production, collection, interpretation and transparency of big data are taken as a reference. The conclusion is that, beyond the course that the new methodological debates and computational research with big data follow, new forms of triangulation between this type of research and classical quantitative and qualitative methods of sociology could be important to enrich the future methodological perspectives of the social sciences. 
520 3 |a O artigo aborda as perspectivas de triangulação metodológica em relação à os novos métodos computacionais para análise da Big Data. Em primeiro lugar, o artigo revisita a apropriação do termo triangulação pelas ciências sociais, seus diferentes significados e seu lugar no debate entre métodos quantitativos e qualitativos. Em segundo, reflete sobre o futuro da triangulação metodológica baseada no surgimento da Big Data e da sociologia computacional, e o debate entre "velhos" e "novos" métodos que recentemente apareceu. Aspectos críticos da produção, coleta, interpretação e transparência da Big Data são tomados como referência. A conclusão é que além do curso que os novos debates metodológicos e pesquisas computacionais com Big Data seguem, novas formas de triangulação entre este tipo de pesquisa e métodos quantitativos e qualitativos clássicos na Sociologia podem ser importantes para enriquecer as futuras perspectivas metodológicas nas Ciências Sociais. 
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773 0 |7 nnas  |t PRACS: Revista Eletrônica de Humanidades do Curso de Ciências Sociais da UNIFAP.   |g Vol. 14 No. 2 (2021),157-167  |v 14  |l 2  |q 157-167  |d La Plata : Universidade Federal do Amapá, Curso de Ciências Sociais, 2021  |x ISSN 1984-4352  |k Artigos 
542 1 |f Esta obra está bajo una licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional  |u https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/