## ==Gestión y análisis de datos== #### IBERO | Posgrado en Ciencias Sociales | Materia optativa 2024P ###### **Modalidad** : Presencial | **Horario** : lunes 4 a 7 pm | **Cupo**: 15 > [! Objetivos de aprendizaje] En esta materia optativa el/la estudiante aprenderá a: > - Organizar datos > - Analizar datos > - Teorizar a partir de datos El curso girará alrededor del dato (teórico o empírico), como insumo para entender y explicar fenómenos sociales y culturales a través de la [[teorización]]. Se propone para ello una doble estrategia establecida por: 1) el diseño y adopción de un **proceso de trabajo** en el cual el dato se transforme razonada y ordenadamente de una representación particular, a una más abstracta. Para ello nos centraremos en actividades y técnicas vinculadas a la **gestión de datos de investigación** 2) la identificación y reconocimiento de la etapa de **análisis de datos**, como diferente a la recopilación y a la interpretación. Recopilar datos a través de entrevistas, observación, raspado o minería de datos, es solo la etapa inicial del trabajo con datos, éstos deben analizarse con técnicas pertinentes a la pregunta y a las proposiciones teóricas planteadas en la investigación, para posteriormente ser interpretados. En la materia conoceremos métodos y herramientas de análisis cualitativo que permiten identificar patrones, construir segmentaciones y establecer relaciones en el contexto de la pregunta de investigación. ![[Ejes de trabajo.png|500]] --- >* «*Cambiar todo para que nada cambie*» Giuseppe Tomasi di Lampedusa >* «*No se puede pensar sin escribir*» Niklas Luhmann --- ## Contexto Estamos en un [[Nuevo paradigma epistémico]] donde se ha magnificado y acelerado el ciclo de producción, circulación y consumo de información. Los investigadores en formación se enfrentan a incuestionables retos y decisiones en torno a su preparación académica. Uno de ellos es visualizar que el trabajo que desarrollarán como profesionales del conocimiento, no se hará de la misma manera en que lo hacen sus actuales maestros y, menos aún, los maestros de sus maestros. Incluso la forma de aprender, de crear, de observar y de entender el pensamiento mismo viene cambiando de manera importante. El estudiante debe prepararse para **pensar la sociedad de manera crítica**, pero ahora también para **pensar cómo piensa** y con qué [[artefactos epistémicos]] cuenta para ello. Es urgente introducir cambios en cómo investigamos para poder hacer lo siempre bien: construir conocimiento relevante sobre/para el mundo. ## Propuesta El análisis de datos precede a la recolección de los mismos. El diseño de una investigación debe prever las técnicas y estrategias que se usarán para el análisis de los datos recopilados. Por otro lado, todas las decisiones involucradas en una investigación académica están ligadas a un adecuado manejo de la información y a un proceso de trabajo organizado que permita un flujo continuo de conceptos y de ideas que atraviesen todas las etapas de la investigación articulándola y nutriéndola a través de conexiones y relaciones entre las diferentes piezas teóricas y empíricas que se construyen en el camino. Se propone [[Apophenian_]] como una materia de carácter práctico donde se desarrollarán habilidades de gestión y análisis de datos. Para ello, el estudiantado lo mismo desarrollará un archivo físico de apuntes con el [[Método Zettelkasten]] a lo largo del semestre, que usará aplicaciones digitales apoyadas en IA para analizar datos cualitativos. En el camino se espera que desarrolle habilidades cognitivas y de organización tales como: - [ ] Pensamiento relacional y abstracto - [ ] Pensamiento computacional - [ ] (Auto) alfabetización digital ## **Aporte** La materia propone que mediante la escritura y organización de notas y de memos, el estudiante se entrene en el análisis de datos y alcance competencias para la [[teorización]]. Esto es, para transitar con rigor y calidad de lo particular (descripción) a lo general (patrones); de la transcripción (datocéntrica) a la traducción (teorética). A esta propuesta la denomino momentáneamente [[Zettelphenian/Zettelphenian|Zettelphenian]] (o Apophenian 2.0) por combinar el [[Método Zettelkasten]] de [Niklas Luhmann](https://es.wikipedia.org/wiki/Niklas_Luhmann) que permite la emergencia de preguntas y reflexiones gracias a la conexión de ideas cuidadosamente registradas en fichas, y de **Apohenian**, un sistema de trabajo que buscó dotar a mis tesistas de una organización para documentar y delinear los procesos de trabajo propios de la escritura de tesis. En este segundo momento, **Apophenian** incorpora la escritura de memos **([[Memoing]])** proveniente de la [[Teoría Fundamentada]], y propone abandonar su clasificación por tipos y explorar una secuencialidad por niveles de abstracción. > [! Perfil] Esta materia es recomendable para estudiantes de los primeros semestres de posgrados en ciencias sociales y humanas. Será particularmente formativa para quienes estén por iniciar la documentación teórica y/o empírica de sus tesis, y cuya investigación considere un componente cualitativo importante. ## Observaciones - Se usará únicamente el correo institucional mismo que habilita la comunicación por Teams  y el uso del cuaderno virtual de notas del [OneNote](https://www.youtube.com/watch?v=QZNOnDjGf-w) - Cada estudiante hará un auto-seguimiento de sus actividades académicas a través de [Data Studio](https://www.youtube.com/watch?v=75bpE3Kk-ho&list=PL4Tv5qtFVNxaa0YI1zll-WhxqIB588Zzb) que adaptará a sus necesidades a través de una plantilla que se le proporcionará. El monitoreo se visualizará a través de un [dashboard](https://www.cyberclick.es/numerical-blog/que-es-un-dashboard). - Habrá un uso intensivo de tecnología digital por lo que se aconseja llevar a clase una computadora óptima con capacidad de batería de al menos 3 horas. # La profesora Estudios sociales de la tecnología | Imagen fotográfica e investigación | Ciencia abierta | Humanidades digitales | Visualización de datos | Métodos cualitativos | Procesos de trabajo Web departamental: [Dra. Teresa Márquez](https://socialesypoliticas.ibero.mx/TeresaMarquez/) Correo: [email protected] X /Twitter (que no uso mucho): https://twitter.com/TMarquezCh Github: https://github.com/tmarquez-mx --- ![[open_source 1.png|17]] ![[Dora3-Black 1.png|17]] *Materia amigable con software libre y ciencia abierta.*