Las ciencias sociales en los intersticios del big data: Guía práctica para no ser conservadores ni caer en el fin de la teoría

Abstract

Cuando comenzamos estudiar la problemática del Big data asociado a las ciencias sociales, nuestra primera reacción como profesoras de metodología fue pensar que estamos ante una nueva forma de empirismo donde la disponibilidad de datos primaría más que nunca por sobre la teoría. Eramos herederas - sin saberlo - de las alarmas que se encendieron cuando la revista Wired en 2008 publica “The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete” de Chris Anderson. Luego de unas cuantas lecturas comprendimos las texturas y matices que conllevaba esta problemática y que como cientistas sociales estábamos ante lo que empezaba a perfilarse como un nuevo cambio en las formas de interpretar y representar el mundo (Gindin y Busso 2021), cambio que creemos no necesariamente implica abdicar ante el cúmulo de datos y sí implica sumar nuevos métodos y técnicas a los ya tradicionales. En las ciencias sociales el volumen de los datos más que una virtud en si misma debe ser motivo de reflexión e relación a la calidad, el acceso, los contextos de construcción de los datos y los problemas éticos asociados a la privacidad de las personas que los producen.

When we began studying the problem of Big data associated with the social sciences, our first reaction as methodology teachers was to think that we are facing a new form of empiricism where the availability of data would prevail more than ever over theory. We were heirs - without knowing it - to the alarms that went off when Wired magazine in 2008 published "The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete" by Chris Anderson. After a few readings we understood the textures and nuances that this problem entailed and that as social scientists we were facing what was beginning to emerge as a new change in the ways of interpreting and representing the world (Gindinand Busso 2021), a change that not necessarily implies abdicating before the accumulation of data and it does imply adding new methods and techniques to the already traditional ones. In the social sciences, the volume of data, more than a virtue in itself, should be a reason for reflection in relation to quality, access, the contexts construction of data and the ethical problems associated with the privacy of the people who produce them.