https://www.scipedia.com/wd/index.php?action=history&feed=atom&title=Arcila-Calderon_et_al_2016aArcila-Calderon et al 2016a - Revision history2026-05-06T17:08:32ZRevision history for this page on the wikiMediaWiki 1.27.0-wmf.10https://www.scipedia.com/wd/index.php?title=Arcila-Calderon_et_al_2016a&diff=126604&oldid=prevScipediacontent: Scipediacontent moved page Draft Content 519738823 to Arcila-Calderon et al 2016a2019-04-08T10:12:37Z<p>Scipediacontent moved page <a href="/public/Draft_Content_519738823" class="mw-redirect" title="Draft Content 519738823">Draft Content 519738823</a> to <a href="/public/Arcila-Calderon_et_al_2016a" title="Arcila-Calderon et al 2016a">Arcila-Calderon et al 2016a</a></p>
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== Resumen ==<br />
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Este trabajo conceptualiza el término big data y describe su importancia en el campo de la investigación científica en ciencias sociales y en las prácticas periodísticas. Se explican técnicas de análisis de datos textuales a gran escala como el análisis automatizado de contenidos, la minería de datos (data mining), el aprendizaje automatizado (machine learning), el modelamiento de temas (topic modeling) y el análisis de sentimientos (sentiment analysis), que pueden servir para la generación de conocimiento en ciencias sociales y de noticias en periodismo. Se expone cuál es la infraestructura necesaria para el análisis de big data a través del despliegue de centros de cómputo distribuido y se valora el uso de las principales herramientas para la obtención de información a través de software comerciales y de paquetes de programación como Python o R.<br />
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== Texto completo ==<br />
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