La integración de fuentes diversas de información en los estudios territoriales. Reflexiones sobre dos investigaciones

Autores/as

Resumen

Los últimos años han estado caracterizados por un incremento notable en el volumen de información disponible para la investigación social. Se han publicado fuentes que podrían llamarse “tradicionales” (microdatos de censos y encuestas, series económicas, registros administrativos, etc.) y han aparecido nuevas fuentes de datos (redes sociales, plataformas, etc.). El presente trabajo busca reflexionar sobre el uso y la integración de fuentes heterogéneas en las ciencias sociales en general y en la problemática del territorio en particular. Para ello, reseña y analiza dos investigaciones que se basaron en este tipo de operaciones: una que busca detectar las diferentes modalidades de la expansión sojera en Argentina a nivel departamental y otra que desarrolló un índice de vulnerabilidad sanitaria a nivel radio censal para todo el país. Los problemas que surgen en dicha integración, la granularidad territorial de la información, la necesidad de avanzar en la utilización de cierto tipo de modelado que ayude a esta integración de fuentes y la posibilidad de replicabilidad y apertura de dicha información son algunos de los temas centrales del artículo.

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Biografía del autor/a

  • Germán Federico Rosati, CONICET EIDAES-UNSAM PIMSA

    Me especializo en la aplicación de métodos de Machine Learning a las Ciencias Sociales al estudio de la estructura social y agraria y al análisis de texto (NLP, Text Mining, etc.).

    Actualmente soy Investigador Asistente en el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas -CONICET-. Tengo lugar de trabajo en el Instituto de Altos Estudios Sociales de la Universidad Nacional de San Martín (IDAES-UNSAM).

    También en el IDAES-UNSAM soy Jefe de Trabajos Prácticos de "Técnicas de Investigación Cuantitativa" en las carreras de Sociología y Antropología.

    Soy, además, investigador del Programa de Investigaciones sobre el Movimiento de la Sociedad Argentina (PIMSA).

    Anteriormente, he sido Coordinador de los programas de Data Science e Inteligencia Artificial en Digital House Coding School. También he sido líder del Área de Procesos de Producción de Datos en el Programa PASCAL de la UNSAM.

    Me he desempeñado como Analista Experto de Datos en el Ministerio de Trabajo, Empleo y Seguridad Social.

    He dictado varios cursos tanto en grado como posgrado en el área de Data Science, Machine Learning y métodos estadísticos.

    He sido Investigador Invitado en la Freie Universität Berlin y el Instituto Iberoamericano de Berlín.

    Soy Doctor en Ciencias Sociales y Licenciado en Sociología por la Universidad de Buenos Aires y Magíster en Generación y Análisis de Información Estadística por la Universidad Nacional de Tres de Febrero.

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Publicado

06/13/2022

Cómo citar

Rosati, G. F. (2022). La integración de fuentes diversas de información en los estudios territoriales. Reflexiones sobre dos investigaciones. Quid 16. Revista del Área de Estudios Urbanos, 17, 38-60. https://publicaciones.sociales.uba.ar/index.php/quid16/article/view/7004