Reseña del artículo 'Ciencias Sociales Computacionales Desafíos y Oportunidades

• Autor: Magdalena Day
• Cargo: Universidad Nacional de Cuyo
• Páginas: 66-71

Ciencias Sociales Computacionales - Desafíos y Oportunidades

Revista Science | Agosto 2020

Computational Social Sciences - Challenges and Opportunities

Science Magazine | August 2020

Magdalena Day Montarcé | ORCID: orcid.org/0000-0003-0025-9912

mday@uncu.edu.ar

Universidad Nacional de Cuyo

Argentina

Recibido: 10/02/2021

Aceptado: 19/11/2021

Resumen

El artículo (publicado por grupo de invesiga-

dores de EEUU, Alemania e Inglaterra) seña-

la las posibilidades y desafíos para las Ciencias

Sociales Computacionales (CSS) como campo

disciplinar emergente. Además, sugiere alinear

la organización de la universidad del s. 20 y los

requerimientos mulidisciplinares del campo

para ofrecer nueva luz desde la ciencia sobre pro-

blemas sociales. Las respuestas a las principales

problemáicas del campo se agrupan alrededor

de la necesidad de mejorar la infraestructuras

de datos, promover una mayor colaboración pú-

blico/privada, el desarrollo de marcos legales y

éicos para el uso de datos y la reorganización

de las universidades para evitar áreas compari-

mentadas y aisladas. La formación de científi cos,

las consideraciones éicas y la transparencia en

el uso de datos, como así también las discusiones

respecivas al fi nanciamiento son claves en la

consolidación de este campo. Requiere una aper-

tura en las insituciones educaivas, la existencia

de incenivos para colaborar, y una comunica-

ción científi ca que trascienda los tradicionales

circuitos académicos para llegar a la sociedad.

Palabras clave: Ciencias Sociales Computa-

cionales, Sociología de la Ciencia, Interdiscipli-

nariedad, Universidades, Invesigación.

Abstract

The aricle (published by a group of researcher

from top universiies of the United States,

Germany and United Kingdom), highlighing

oportuniies and challenges for Computaional

Social Sciences (CSS), as an emergent fi eld. It

also recommends aligning the organizaion of

the 21st century university and the mulidiscipli-

nar requirements of the fi eld, in order to ofer

new light on social problems. The answer to the

main challenges for the fi eld group around the

need of improving data infrastructure, promo-

ing a wider public/private collaboraion, the

development of legal and ethical frameworks

for the use of any data, and the reorganizaion

of universiies in order to avoid siloed research

units. The educaion and training of new scien-

ists, transparency in the use of data, and the

quesions around funding are key in the debate

around this fi eld’s growth. It requieres an open-

ness of educaive insituions, the existences of

collaboraion incenives and a scienifi c commu-

nicaion wich transcends th tradiional acade-

mic circuits to reach society.

Keywords: Computaional Social Science, In-

terdisciplinariety, Sociology of Science, Universi-

ies, Research.

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Day Montarcé, M.

“Ciencias Sociales Computacionales - Desafíos y Oportunidades” | pp. 69-74