Ciencias sociales computacionales

La ciencia social computacional es un subcampo académico interdisciplinario que se ocupa de los enfoques computacionales de las ciencias sociales . Esto significa que se utilizan computadoras para modelar, simular y analizar fenómenos sociales. Se ha aplicado en áreas como la economía computacional , la sociología computacional , el análisis computacional de medios, la cliodinámica , la culturomía y los estudios sobre organizaciones sin fines de lucro . ^{[ 1 ]} Se centra en investigar las relaciones e interacciones sociales y conductuales utilizando enfoques de ciencia de datos (como el aprendizaje automático o el análisis basado en reglas), el análisis de redes , la simulación social y los estudios que utilizan sistemas interactivos. ^{[ 2 ]}

Existen dos términos relacionados: computación en ciencias sociales ( SSC ) y ciencias sociales computacionales ( CSS ). En la literatura, CSS se refiere al campo de las ciencias sociales que utiliza enfoques computacionales para el estudio de los fenómenos sociales. Por otro lado, SSC es el campo en el que se crean metodologías computacionales para ayudar a explicar los fenómenos sociales.

La ciencia social computacional revoluciona ambos pilares fundamentales del método científico : la investigación empírica , especialmente a través de macrodatos , mediante el análisis de la huella digital dejada por las actividades sociales en línea; y la teoría científica , especialmente a través de la construcción de modelos de simulación por computadora mediante simulación social . ^{[ 3 ] [ 4 ]} Es un enfoque multidisciplinario e integrado para la encuesta social que se centra en el procesamiento de información mediante tecnología de la información avanzada. Las tareas computacionales incluyen el análisis de redes sociales, sistemas sociogeográficos, ^{[ 5 ]} contenido de redes sociales y contenido de medios tradicionales. Trabajos recientes en ciencia social computacional utilizan modelos de lenguaje generativos a gran escala (LLM) como anotadores listos para usar para grandes corpus de noticias y textos de redes sociales, comparando a menudo su rendimiento con el de codificadores humanos en tareas como sentimiento, postura y crítica política matizada. Algunos estudios informan que los LLM de vanguardia pueden reproducir etiquetas de expertos y superar a los anotadores no expertos, al tiempo que reducen el costo y el tiempo de recopilación de datos. ^{[ 6 ] [ 7 ]}

El trabajo en ciencias sociales computacionales depende cada vez más de la mayor disponibilidad de grandes bases de datos, actualmente construidas y mantenidas por una serie de proyectos interdisciplinarios, entre los que se incluyen:

• Seshat : Global History Databank , que recopila sistemáticamente relatos de vanguardia sobre la organización política y social de los grupos humanos y cómo las sociedades han evolucionado a lo largo del tiempo, conformando así una base de datos autorizada. ^{[ 8 ]} Seshat también está afiliado al Evolution Institute , un centro de estudios sin fines de lucro que «utiliza la ciencia evolutiva para resolver problemas del mundo real».
• D-PLACE : la base de datos de lugares, lenguas, cultura y medio ambiente, que proporciona datos sobre más de 1400 formaciones sociales humanas ^{[ 9 ].}
• El Atlas de la Evolución Cultural , una base de datos arqueológica creada por Peter N. Peregrine ^{[ 10 ] [ 11 ]}
• CHIA: The Collaborative Information for Historical Analysis , un esfuerzo colaborativo multidisciplinario organizado por la Universidad de Pittsburgh con el objetivo de archivar información histórica y vincular datos, así como instituciones académicas/de investigación de todo el mundo ^{[ 12 ].}
• Instituto Internacional de Historia Social , que recopila datos sobre la historia social global de las relaciones laborales, los trabajadores y el trabajo ^{[ 13 ].}
• Archivos del Área de Relaciones Humanas eHRAF ​​Arqueología ^{[ 14 ]}
• Archivos del Área de Relaciones Humanas eHRAF ​​Culturas del Mundo ^{[ 15 ]}
• Clio-Infra es una base de datos de indicadores de desempeño económico y otros aspectos del bienestar social, que abarca una muestra global de sociedades desde el año 1800 d. C. hasta la actualidad.
• El Google Ngram Viewer es un motor de búsqueda en línea que grafica las frecuencias de conjuntos de cadenas de búsqueda separadas por comas, utilizando un recuento anual de n-gramas que se encuentran en el mayor cuerpo de conocimiento humano en línea: el corpus de Google Books .
• El Consorcio de Datos Lingüísticos es un consorcio abierto de universidades, empresas y laboratorios de investigación gubernamentales, con sede en la Universidad de Pensilvania . Crea, recopila y distribuye bases de datos de voz y texto, léxicos y otros recursos para la investigación y el desarrollo lingüístico.

The analysis of vast quantities of historical newspaper^[16] and book content^[17] have been pioneered in 2017, while other studies on similar data^[18] showed how periodic structures can be automatically discovered in historical newspapers. A similar analysis was performed on social media, again revealing strongly periodic structures.^[19]

As an interdisciplinary area, scholars come from many different established fields. However, there seems to be a shared ethos among them that the field ought to integrate knowledge across traditional scholarly boundaries.^[20][21] However, Nelimarkka^[22] proposes that five distinct archetypal approaches to computational social science:

• Data-driven approach perceives computational social science through access to new types of data sources, including data from social media or smart phones
• Method-driven approach emphasises novel methods and methodological rigorous as the core area of computational social science.
• Model-driven approach focuses on model building and finding universal laws which govern human behavior in societies, for example social simulations or social physics.
• Digital society-focused approach, where computational social scientists seek to address problems emerging in algorithmic society, such as algorithmic bias.
• Social theory perspective, where the aim of computational methods is to further social theory, i.e., help to find evidence to current theories or propose alternative conceptualizations to unpack our society.

Overall, computational social science is a diverse academic enterprise. There are some scholarly works, particularly from computer science which seem to hold the discipline together, but beyond that there are more diverse communities.^[23]

Computational social science articles are published across several journals, such as New Media & Society, Social Science Computer Review, PNAS, Political Communication, EPJ Data Science, PLOS One, Sociological Methods & Research and Science.^[24]

However, there are some venues focused only in computational social sciences:

• Conferencia Internacional sobre Ciencias Sociales Computacionales IC ² S ²
• Revista de Ciencias Sociales Computacionales
• Serie de libros de Springer sobre Ciencias Sociales Computacionales

• Cognición computacional
• Política computacional
• Sociología computacional
• estadística computacional
• Física social
• Cliodinámica
• Humanidades digitales
• Sociología digital
• Análisis de contenido en línea
• Análisis predictivo
• informática social
• Red social
• Análisis de redes sociales

• ESSA : Portal de la Asociación Europea de Simulación Social
• PAAA : Asociación Panasiática para el Enfoque Basado en Agentes en las Ciencias de los Sistemas Sociales
• CSSSA : Sociedad de Ciencias Sociales Computacionales de las Américas
• Conferencia Internacional de Ciencias Sociales Computacionales de 2022
• "La vida en la red: la era venidera de la ciencia social computacional" . Consultado el 10 de junio de 2015.
• Seshat