En esta entrada quiero compartir unos materiales sobre cómo el big data y las ciencias de datos están transformando el análisis cultural. A través del uso de herramientas abiertas como Google Ngram Viewer o las estadísticas de Wikipedia, hoy es posible explorar la evolución del lenguaje, detectar patrones ideológicos o seguir la popularidad de conceptos y personajes. El panorama es amplio y complejo, con muchas metodologías en juego. Sin embargo, podemos distinguir al menos dos grandes enfoques o marcos de trabajo y, además, tenemos una propuesta alternativa que estamos desarrollando en colaboración con Ana Gallego, en el marco de proyecto del Plan Estatal Letral-ia.
En primer lugar, la culturomics, surgida del conocido artículo publicado en Science (Michel et al., 2011), propone el análisis masivo de libros digitalizados para detectar tendencias culturales y linguisticas. Le sigue la cultural analytics, desarrollada por Lev Manovich, que aplica técnicas computacionales para estudiar imágenes, vídeos o redes sociales. Ambos enfoques abren nuevas posibilidades, pero también tienen limitaciones teóricas. Por ello, proponemos una tercera vía: la cultumetría crítica, que integra teoría crítica, análisis cuantitativo y una perspectiva reflexiva sobre los datos y sus sesgos. Esta aproximación apuesta por entender no solo lo que dicen los datos, sino qué estructuras de poder los atraviesan.
Si quieres profundizar más en nuestro curso de dotorado de la Universidad de Granada «Culturonomics, analítica cultural y cultumetría: Aplicaciones básicas con NGram & Wikipedia» explicamos en detalle estos tres marcos teóricos y cómo utilizarlos con herramientas como Ngram y Wikipedia. This is the presentation que hemos realizado explicando todo.
Culturonomics, analítica cultural y cultumetría: Aplicaciones básicas con NGram & Wikipedia
by Daniel Torres-Salinas
