¿Cómo pueden los datos digitales ayudarnos a comprender fenómenos sociales complejos? ¿Qué nuevas preguntas y formas de investigación se abren cuando combinamos teoría social con herramientas computacionales?
Este curso ofrece una introducción a las Ciencias Sociales Computacionales, un campo emergente que combina teoría social, análisis de datos y herramientas computacionales para estudiar fenómenos sociales en la era digital. A lo largo del curso, los estudiantes explorarán cómo nuevas fuentes de datos y herramientas como Python, el análisis de texto y el análisis de redes permiten investigar dinámicas sociales contemporáneas desde perspectivas innovadoras.
El curso combina discusiones conceptuales sobre los fundamentos del campo y sus debates actuales con talleres prácticos de programación y análisis de datos, diseñados para que los estudiantes se familiaricen con metodologías computacionales aplicadas a preguntas de investigación social. Asimismo, se abordarán los retos éticos y legales que surgen al investigar con datos digitales, un tema central en el desarrollo actual de las ciencias sociales.
No se requiere experiencia previa en programación.
Estudiantes interesados en ampliar sus herramientas de investigación y explorar nuevas formas de analizar la sociedad en un contexto cada vez más mediado por datos y tecnologías digitales.
es politóloga de la Universidad de los Andes y estudiante de Phd en ciencia de redes en la Central European University en Vienna. Cuenta con más de diez años de experiencia aplicando métodos computacionales y estadísticos a la investigación social desde la academia, el sector público y organizaciones de la sociedad civil.
Su trabajo de investigación se centra en el análisis de las dinámicas de opinión pública en entornos digitales, utilizando técnicas de análisis de redes y procesamiento de lenguaje natural. Cuenta con formación en estudios críticos de género y sexualidad y actualmente se encuentra desarrollando su proyecto doctoral sobre dinámicas de opinión pública sobre la disidencia sexual en América Latina.
Al finalizar el curso, las y los estudiantes comprenderán los fundamentos de las Ciencias Sociales Computacionales, sus antecedentes, debates centrales y estado actual, así como las principales metodologías computacionales aplicadas al estudio de fenómenos sociales, como el análisis de texto, el análisis de redes y la estadística computacional.
Asimismo, desarrollarán habilidades básicas en programación en Python para el análisis de datos sociales, podrán formular propuestas de investigación social rigurosas y viables, y reflexionarán críticamente sobre las implicaciones éticas y legales del uso de métodos computacionales en la investigación social contemporánea.
El curso tiene una duración de 30 horas presenciales, distribuidas en 10 sesiones y se desarrolla en formato intensivo. La metodología combina seminarios conceptuales, talleres prácticos de programación en Python y sesiones de formulación de proyectos, promoviendo el aprendizaje aplicado, la interdisciplinariedad y la reflexión crítica.
• Introducción a las Ciencias Sociales Computacionales: definición del campo, antecedentes históricos, debates fundacionales y estado actual de la investigación.
•Diseño de investigación social en la era digital: epistemología de las ciencias sociales, formulación de preguntas de investigación y tipos de datos sociales contemporáneos.
•Fundamentos de programación en Python: estructuras básicas, manejo de datos y uso de programación asistida por inteligencia artificial aplicada a la investigación social.
• Recolección de datos digitales: fuentes de datos abiertas, introducción al uso de APIs, web scraping y consideraciones metodológicas.
• Análisis computacional de texto: preprocesamiento, análisis exploratorio, modelos básicos como análisis de sentimiento y topic modeling.
• Análisis de redes sociales: conceptos sociológicos y computacionales, medidas de centralidad, visualización y estructuras de red.
• Dinámica y estructura de redes: homofilia, comunidades, centro–periferia y difusión de comportamientos.
• Otras aproximaciones computacionales: uso de LLMs en ciencias sociales, análisis geográfico computacional y modelos basados en agentes.
• Ética y aspectos legales: retos éticos, legales y sociales del uso de métodos computacionales en investigación social.
• Formulación de proyectos en CSC: identificación de datos, diseño metodológico y presentación de una propuesta de investigación.
Eventualmente, la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor, a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso, el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua, asumiendo la diferencia si la hubiera. En caso de retiro, consulte la Política de Devoluciones aquí. La apertura y desarrollo del programa estará sujeta al número de inscritos. El Departamento/Facultad que ofrece el curso se reserva el derecho de admisión según el perfil académico de los aspirantes.
2. Si eres estudiante externo, puedes inscribir el curso como “curso Libre” directamente a través de nuestra plataforma de Educación Continua antes de la fecha límite de inscripción: (05/06/2026).
Universidad de los Andes | Vigilada MinEducación
Reconocimiento como Universidad: Decreto 1297 del 30 de mayo de 1964.
Reconocimiento personería jurídica: Resolución 28 del 23 de febrero de 1949 MinJusticia.
Universidad de los Andes
Vigilada MinEducación
Reconocimiento como Universidad: Decreto 1297 del 30 de mayo de 1964.
Reconocimiento personería jurídica: Resolución 28 del 23 de febrero de 1949 MinJusticia.
a. Compras
1. Alimentos y bebidas
2. Alquiler de equipos y mobiliarios
b. Logística de invitados
1. Alojamientos y traslados
2. Gestión de pólizas
3. Trámites de visa y carta de ingreso al país
4. Auxilios de viajes y gestión de contrato por honorarios
c. Reserva de espacios en la Universidad
d. Gestión de apoyo con unidades de la Universidad
1. Servicio Médico, Seguridad, Summar, entre otros.
a. Diseño de invitaciones (digitales o impresas)
b. Páginas web
c. Merchandising
d. Publicación en redes sociales de la Facultad
e. Publicación en pantallas
f. Envío de correos masivos
g. Pauta paga en redes y medios
a. Stand con asesora de experiencia al aspirante
m. Charla de pregrados y/o posgrados
a. Convocatoria a medios de comunicación externos
b. Cubrimiento del evento (fotos, entrevistas, videos)
c. Boletines de noticias
d. Oportunidades de comunicación estratégica en temas coyunturales o de alto impacto (logros, hitos, investigaciones etc.)
e. Generación de notas editoriales
f. Producción y edición de contenido audiovisual (pre y pos)
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