#callfor Métodos computacionales y grandes datos (big data) en investigación en comunicación (cuadernos. info)

Fecha/Hora
Date(s) - 29/11/2020
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Santiago

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La creciente cantidad de datos sociales y la reciente incorporación de métodos computacionales a las ciencias sociales y a las humanidades han impulsado la inclusión por parte de la investigación en comunicación de nuevos enfoques para estudiar los medios y las prácticas comunicacionales. Para este número especial, invitamos a los autores a enviar propuestas de trabajo empírico y teórico que utilicen métodos computacionales que superen o complementen los métodos tradicionales aplicados a la investigación en comunicación. Los métodos computacionales utilizados pueden ser para la gestión de problemas de grandes o pequeños datos, con especial interés en la aplicación de enfoques de aprendizaje automatizado para datos estructurados y no estructurados. Se prestará especial atención a la analítica de texto, la minería de texto, el análisis de sentimientos y el modelado de temas de contenido de medios de publicaciones en redes sociales u otros tipos de textos relevantes para la investigación en comunicación.
También se tendrán en cuenta la visualización avanzada y los estudios en periodismo de datos. Asimismo, se considerará la investigación derivada del análisis de redes sociales y semánticas, así como los modelos basados en agentes, y las investigaciones experimentales y de simulación. Los artículos deben incluir una discusión teórica de sobre cómo estos métodos están transformando las preguntas, hipótesis y resultados en nuestro campo.
La literatura actual sobre el incipiente campo de la investigación en comunicación computacional está esencialmente basada en el idioma inglés, y muchos países están fuertemente subrepresentados en ella. Es por ello que ponemos énfasis en solicitar contribuciones que amplíen su alcance en términos de idiomas o regiones geográficas.
Se sugieren los siguientes temas:
  • Análisis de grandes datos (big data) en la investigación comunicacional.
  • Enfoques de aprendizaje automatizado supervisados y no supervisados en la investigación comunicacional.
  • La aplicación de analíticas de texto, minería de texto, análisis de sentimientos y modelado de temas de contenidos de medios, publicaciones en redes sociales u otros tipos de textos relevantes para la investigación de la comunicación.
  • Experimentos en línea, simulación y modelado basado en agentes aplicado a la investigación en medios y comunicación.
  • Análisis de redes sociales y análisis de redes semánticas.
  • Estudios de huellas digitales en internet, visualización y periodismo de datos.
También se considerarán otros temas no incluidos en la lista sugerida. Alentamos especialmente a los autores que trabajan en/sobre el Sur Global a enviar propuestas. Los documentos también pueden incluir/referirse a código o plataformas técnicas para replicar sus métodos. Todos los trabajos deben cumplir con los estándares de estilo publicados en el manual de la American Psychological Association (APA) (sexta edición). Por favor, revise las “Directrices para autores/as” de la revista.