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dc.contributor.author
Piovani, Juan Ignacio  
dc.contributor.author
Parra Saiani, Paolo  
dc.date.available
2022-09-15T17:57:13Z  
dc.date.issued
2021-03  
dc.identifier.citation
Piovani, Juan Ignacio; Parra Saiani, Paolo; Triangulación metodológica y Big Data; Universidad Federal de Amapá; Pracs; 14; 2; 3-2021; 157-167  
dc.identifier.issn
1984-4352  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/168971  
dc.description.abstract
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.  
dc.description.abstract
Questo articolo affronta le prospettive della triangolazione metodologica in relazione ai nuovi metodi computazionali per l'analisi dei big data. In primo luogo si passa in rassegna l'appropriazione del termine triangolazione da parte delle scienzesociali, le sue diverse accezioni e la sua collocazione nel dibattito tra metodi quantitativi e qualitativi. Dall'altro, si riflette sul futuro della triangolazione metodologica basata sull'ascesa dei big data e della sociologia computazionale, e sul conseguente dibattito tra "vecchi" e "nuovi" metodi che ha originato. Vengono presi a riferimento gli aspetti critici della produzione, raccolta, interpretazione e trasparenza dei big data e si afferma che, al di là dello sviluppo dei nuovi dibattiti metodologici e la ricerca computazionale con i big data, nuove forme di triangolazione tra questo tipo di ricerca e i metodi quantitativi e qualitativi classici della sociologia potrebbero essere importanti per arricchire le future prospettive metodologiche delle scienze sociali.  
dc.description.abstract
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.  
dc.description.abstract
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.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Universidad Federal de Amapá  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/  
dc.subject
TRIANGULACION  
dc.subject
BIG DATA  
dc.subject
CIENCIAS SOCIALES  
dc.subject
METODOLOGIA  
dc.subject.classification
Otras Sociología  
dc.subject.classification
Sociología  
dc.subject.classification
CIENCIAS SOCIALES  
dc.title
Triangulación metodológica y Big Data  
dc.title
Triangolazione metodologica e big data  
dc.title
Triangulação metodológica e big data  
dc.title
Methodological triangulation and big data  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2022-08-10T15:48:48Z  
dc.journal.volume
14  
dc.journal.number
2  
dc.journal.pagination
157-167  
dc.journal.pais
Brasil  
dc.journal.ciudad
Macapá  
dc.description.fil
Fil: Piovani, Juan Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Humanidades y Ciencias Sociales. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación. Instituto de Investigaciones en Humanidades y Ciencias Sociales; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Parra Saiani, Paolo. Università degli Studi di Genova; Italia  
dc.journal.title
Pracs  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://periodicos.unifap.br/index.php/pracs/article/view/7171/pdf