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Ciencia de los Datos Aplicada

Grado y Doble Grado. Curso 2025/2026.

APLICACIONES DE CIENCIA DE LOS DATOS Y REDES SOCIALES A FENÓMENOS SOCIOPOLÍTICOS - 806333

Curso Académico 2025-26

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Comunicar y transmitir la información a un público tanto especializado como no especializado.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito, mediante un informe de carácter profesional.
CG3 - Coordinar trabajo en equipo con grupos multidisciplinares y organizar y gestionar proyectos.
CG4 - Cultivar interés en el conocimiento, descripción e interpretación de fenómenos susceptibles de cuantificación.
CG6 - Realizar lecturas críticas de informes y publicaciones científicas.
Específicas
CE2 - Identificar y seleccionar las principales fuentes de información e indicadores en diferentes ámbitos de aplicación como los sociales, económicos, bibliométricos, sanitarios, financieros, geográficos, etc. , incluyendo los aspectos de protección de datos.
CE4 - Identificar la utilidad y el potencial de las técnicas estadísticas y de análisis de datos adquiridas en las distintas áreas de aplicación (como la documental, geográfica, actuarial, económica, financiera, biosanitaria, etc.) y utilizarlas adecuadamente para descubrir patrones de comportamiento en datos de cualquier volumen y tipología y extraer conclusiones relevantes.
CE15 - Aplicar las técnicas y herramientas de la Ciencia de los Datos a la predicción y la cuantificación de la relación entre variables de diferentes ámbitos de aplicación, como los económicos, sociales, financieros, actuariales, biosanitarios, documentales, de geolocalización, de gestión y relación con el cliente o de salud

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
50%
Clases prácticas
40%
Presentaciones
10%

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

5

Breve descriptor:

Esta asignatura está orientada a entender los procesos y estrategias para la aplicación de la ciencia de datos, en general, y del análisis de redes sociales, en particular, a fenómenos sociales y políticos. Por lo tanto, su objetivo es, a través de casos prácticos, identificar las fortalezas, dificultades y las limitaciones que presenta la ciencia de datos cuando se aplica sobre el campo científico de lo social. Para ello, se analizarán casos reales de debates públicos en redes sociales sobre temas socialmente controvertidos: populismo, polarización, conflicto ideológico, problemas medioambiente, procesos electorales, etc. Se identificarán ejemplos de "buenas" y "malas" prácticas de investigación en ciencia de datos y análisis de redes sociales con el objetivo de incorporar las mejores estrategias de investigación aplicada.

Objetivos

Entender los procesos y estrategias para la aplicación de la ciencia de datos y el análisis de redes sociales a fenómenos sociales y políticos.

Contenido

1. Big Data, ciencia de datos y ciencias sociales

2. ¿Cómo identificar, medir y analizar el discurso populista en redes sociales?

3. Explorar los movimientos sociales aplicando técnicas de aprendizaje automático

4. Aproximación al estudio de la desigualdad económica desde la ciencia de datos

5. ¿Qué es lo que nos ofrece la ciencia de datos a la hora conocer la anatomía de la derecha radical?

6. El análisis de emociones sociales en redes sociales.

7. Cómo medir y como aplicar técnicas de detección de comunidades y medidas de centralidad en debates sociales (1)

8. Cómo medir y como aplicar técnicas de detección de comunidades y medidas de centralidad en debates sociales (2)

9. Medir la ideología en las redes sociales. ¿Es esto posible?

10. V de visualizar: los grafos y la necesidad de nuevos estilos cognitivos en ciencias sociales

11. ¿Es posible integrar el aprendizaje automático, el análisis de sentimientos y el análisis de redes en la investigación social?

12. ¿Es suficiente con las técnica de ciencias de datos? Ventajas y ejemplos sobre cómo triangular ciencia de datos, encuestas y métodos cualitativos para la investigación social.

13. Recapitulando. Ciencia de datos, análisis de redes sociales y ciencia social

Evaluación

El sistema de evaluación se basará en:
- Prueba final: 40%
Evaluación continua:
- Ejercicios y trabajos relacionados con los contenidos trabajados en las clases 50%
- Participación del estudiante en el aula y en las actividades formativas propuestas por el profesor 10%
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se calculará como el máximo entre:
a) Calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua del 60%
En todo caso, el alumno no tiene la opción de superar la asignatura únicamente con la evaluación continua. Cualquier alumno tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.

Bibliografía

Conde, Fernando (2023). Big Data, topología e investigación social. Madrid: UNED.
Robles, José Manuel; Rodríguez, Tinguaro J.; Caballero, Rafael; Gómez, Daniel (2022). Big Dara para científicos sociales. Una introducción. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas.
Aragona, Biagio (2017). Data Science and Social Research: Epistemology, Methods, Technology and Applications. Lodon: Springer.

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases Teóricas y/o Prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo Único08/09/2025 - 19/12/2025MIÉRCOLES 11:00 - 13:00-ARTURO RODRIGUEZ SAEZ


Actividades Prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo Único08/09/2025 - 19/12/2025VIERNES 09:00 - 11:00-ARTURO RODRIGUEZ SAEZ