Hacia un análisis de los marcos epistémicos del big data

• Gastón Becerra ^[1] ; José Antonio Castorina ^[1]
  1. [1] onsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (Buenos Aires, Argentina
• Localización: Cinta de Moebio: Revista Electrónica de Epistemología de Ciencias Sociales, ISSN-e 0717-554X, Nº. 76, 2023 (Ejemplar dedicado a: March)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Towards an analysis of the epistemic frameworks of big data
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• Resumen
  • español

    En este trabajo queremos indagar sobre algunas cuestiones epistemológicas que se discuten en torno al fenómeno del big data. Como principal herramienta de análisis epistemológico utilizamos a la noción de Marco Epistémico formulada por Piaget y García, y revisada por nosotros en trabajos más recientes, para problematizar los condicionamientos de los valores éticos y políticos, así como de otras regulaciones, en el desarrollo del conocimiento científico. Para ello, proponemos ordenar los debates que se registran en la literatura reciente sobre big data a través de diversas dualidades, tales como dato/interpretación, automático/no-automático o causalidad/correlación, en torno a las cuales vamos a argumentar que es posible pensar dos marcos epistémicos específicos tendientes a la escisión de estos términos o a su integración. Abogando por esta última manera de focalizar los debates, hacia el final del trabajo identificamos algunos desafíos epistemológicos de la investigación con big data, especialmente en las ciencias sociales computacionales.

  • English

    In this paper we explore some epistemological discussions about big data. As our main epistemological concept, we use the notion of Epistemic Framework formulated by Piaget and García, and reviewed by us in more recent works, which seeks to problematize the conditioning of ethical and political values, as well as other regulations, in the development of scientific knowledge. We propose to order the debates in the recent literature on big data through various dualities, such as data/interpretation, automatic/non-automatic, or causality/correlation, around which it is possible to view two specific epistemic frameworks, tending to split these terms, or to their integration. On this last mode of focusing the debates, we identify some epistemological challenges of research with big data, especially in the computational social sciences.