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.
Published on 28/07/16
Accepted on 28/07/16
Submitted on 28/07/16
Volume 25, Issue 4, 2016
DOI: 10.3145/epi.2016.jul.12
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