Cronograma y Bibliografía

Semana 1.  (31.1.2022)

Introducción al curso. Acuerdos. Asignación de lecturas para reseñas y presentaciones individuales.  

Lecturas:

Laboratorio:

  • Alistamiento de cuentas de usuario en Metodos.Work
  • Mapeo de conceptos e ideas con  GitMind 

Semana 2. (7.2.2022)

Combinando métodos cualitativos y cuantitativos. 

Investigadora invitada: Riva Quiroga (Universidad Católica de Chile)

Lecturas:

Lecturas complementarias:

Laboratorio:

  • Análisis de  tendencias en búsquedas de Internet con Google Trends tool
  • Análisis de texto con Google n-Gram viewer

Semana 3. (14.2.2022) 

Fundamentos de métodos digitales y computacionales. Estrategias y herramientas para la captura, estructuración y análisis de datos. Dilemas éticos.

Lecturas:

Lecturas complementarias:

  • Trevisan, F. (2014). Search engines: From social science objects to academic inquiry tools. First Monday, 19(11). 
  • Rogers, R. (2017). Digital methods for cross-platform analysis: Studying co-linked, inter-liked and cross-hashtagged content. In J. Burgess, A. Marwick & Thomas Poell (Eds.). Sage Handbook of Social Media. London: Sage, forthcoming. In Digital Methods reader – summer 2016
  • Rogers, R. (2016). Foundations of digital methods: Query design. In M. Schaefer & K. van Es (Eds.).The Datafied Society: Studying Culture through Data. Amsterdam: Amsterdam University Press. In Digital Methods reader – summer 2016

Laboratorio:

  • Visualización y análisis de textos y bases de datos con Databasic.io

Semana 4. (21.2.2022) 

Los datos como recurso y su representación: grandes, densos, smart, local, mini … data.

Lecturas complementarias:

Laboratorio

  • Introducción a Voyant Tools (herramienta para análisis computacional de textos)

Semana 5. (28.2.2022)

Aproximaciones etnográficas: Mundos, trabajo de campo,  expediciones y escritura

Lecturas :

 

Lecturas complementarias:

 

Laboratorio:

  • Taller sobre escritura de notas de campo

Semana 6 (7.3.2022)

Ciberetnografía y etnografía interconectada.

Lecturas:

 

 

Lecturas complementarias:

Laboratorio:

  • Taller de datos de Twitter: observación, búsqueda, y captura de datasets. 

Semana 7 (14.3.2022)

Multimodalidad y análisis de datos cualitativos. Dilemas éticos.

Lecturas:

Lecturas complementarias:

Laboratorio:

  • Taller sobre codificado (Tablas, Spreadsheets, Tagette, NVivo)

(21.3.2022 : festivo) 

 

Semana 8 (28.3.2022)

Estudios de caso: Contexto, empiricidad, y narrativa. 

Lecturas:

 

Lecturas complementarias:

 

Laboratorio:

Taller sobre estrategias para estructurar un estudio de caso

 

Semana 9 (4.4.2022)

Tipos de estudios de caso: diseños y narrativas.  

Entrega propuesta de proyecto final (v1) : Guía para elaboración de proyecto final (propuesta y trabajo final)

 

Lecturas:

Lecturas complementarias:

Laboratorio:

  • (Taller sobre estrategias narrativas)
  • Taller sobre DMI-TCAT

Semana Santa : Abril 10 – 16

 

Semana 10 (18.4.2022)

Redes y Datos. Conceptos básicos de redes sociales. Herramientas y estrategias para mapear y visualizar redes sociales como grafos.

Lecturas:

Lecturas complementarias:

 

  • Venturini, T., Bounegru, L., Jacomy, M., & Gray, J. (2017). “How to Tell Stories with Networks: Exploring the Narrative Affordances of Graphs with the Iliad.” In The Datafied Society: Studying Culture through Data, edited by Mirko Schaefer and Karin Van Es. Amsterdam: Amsterdam University Press. 
  • Boutyline, Andrei y Robb Willer (2017), “The Social Structure of Political Echo Chambers: Variation in Ideological Homophily in Online Networks”, International Society of Political Psychology, Volume38, Issue3, June 2017, pp. 551-569.
  • Ramos-Vidal, I. (2016). Popularidad y relaciones entre iguales en el aula: un estudio prospectivo. Psicología Educativa, 22(2), 113–124. doi:10.1016/j.pse.2015.12.001

Laboratorio:

Semana 11(25.4.2022)

Redes sociales digitales: minería de datos, visualización y análisis.

Entrega propuesta de proyecto final (v2)

Lecturas:

Lecturas complementarias:

  • Verhoeven, Deb; Moore, Paul S.; Coles, Amanda; Coate, Bronwyn; Zemaityte, Vejune; Musial, Katarzyna; Prommer, Elizabeth; Mantsio, Michelle; Taylor, Sarah; Eltham, Ben; Loist, Skadi; Davidson, Alwyn: Disciplinary itineraries and digital methods: Examining the Kinomatics collaboration networks. In: NECSUS_European Journal of Media Studies. #Method, Jg. 9 (2020), Nr. 2, S. 273–298. DOI: https://doi.org/10.25969/mediarep/15320
  • Grandjean, M. (2016). A social network analysis of Twitter: Mapping the digital humanities community. Cogent Arts & Humanities, 3(1), 1171458.
  • Humberstone, James (2019), “Análisis de redes sociales: Identificación de comunidades virtuales en Twitter”, Realidad y Reflexión, vol. 50, n.º 50, pp. 70-81. 

Laboratorio:

  • Introducción a Gephi

 

Semana 12 (2.5.2022)

Difusión de la información en redes sociales. 

Lecturas:

 

 

Lecturas complementarias:

 

  • Bessi, Alessandro et al. (2015) “Viral misinformation: The role of homophily and polarization”, Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web Companion, pp. 355–356.
  • Halberstam, Yosh y Brian Knight (2016), “Homophily, group size, and the diffusion of political information in social networks: Evidence from Twitter,” Journal of Public Economics, Volume 143,2016, pp. 73-88.
  • Barbera, Pablo (2018) “Explaining the Spread of Misinformation on Social Media: Evidence from the 2016 U.S. Presidential Election.” Comparative Politics Newsletter. The Organized Section in Comparative Politics of the American Political Science Association. Volume 28, Issue 2, Fall 2018. pp.7-11.
  • Vosoughi, S., D. Roy, and S. Aral (2018) “The Spread of True and False News Online,” Science, vol. 359, no. 6380, pp. 1146–1151, Mar. 2018.

Laboratorio:

  • Análisis y visualizaciones de red con Gephi
  • Explorando redes de noticias con Media Cloud

Semana 14 (16.5.2022)

Entrega (email) y publicación (entrada/post en website del curso) del proyecto final