Despacho 42: Ciencias sociales computacionales con Sandra González-Bailón

30 noviembre, 2023

Foto: Freepik.

¡Llega la quinta temporada del podcast Despacho 42! En este primer episodio nos adentramos al mundo de las ciencias sociales computacionales. Para ello, los profesores César Córcoles, Susanna Tesconi y Daniel Riera conversan con Sandra González-Bailón, doctora en Sociología por la Universidad de Oxford, catedrática de la Annenberg School for Communication de la Universidad de Pennsylvania y directora del Centro para Redes de Información y Democracia.

González-Bailón centra su investigación en la intersección entre las ciencias sociales computacionales y la comunicación política: concretamente, estudia cómo las redes en línea y la curación algorítmica dan forma a nuestra exposición a la información. Puedes escuchar el episodio aquí:

¿Qué son las ciencias sociales computacionales?

“Las ciencias sociales computacionales son un campo en la intersección de muchas otras disciplinas: emergieron hace veinte años y hacen uso de técnicas que nos permiten procesar información y datos a gran escala e identificar patrones en estos datos”, relata Sandra González-Bailón. Y añade: “estos patrones no se podrían identificar si solo nos fijáramos en lo que podemos medir, por ejemplo, con encuestas, que son la técnica tradicional en las ciencias sociales cuantitativas para recopilar datos”.

Las ciencias sociales computacionales crecieron a la par que los datos observacionales que resultan del uso que hacemos de las tecnologías digitales. “Gracias a las ciencias sociales computacionales podemos observar lo que la gente hace y las opiniones que expresan sin tener que preguntarles nada: solo observando la manera en la que interactúan con la red”, explica González-Bailón. Las ciencias sociales computacionales, pues, permiten obtener datos de manera no intrusiva y llevar a cabo experimentos fuera del laboratorio como, por ejemplo, en plataformas o redes sociales como Twitter.

Compaginar las ciencias sociales y la tecnología

González-Bailón se empezó a interesar por las ciencias sociales computacionales gracias a su involucración en la sociología analítica, una disciplina que pone mucho énfasis en intentar entender el comportamiento social y colectivo a través de los mecanismos individuales de psicología social y de redes de interdependencia e influencia social. “Conseguí una beca de La Caixa que me permitió irme a estudiar a Oxford. Allí mi forma de entender la sociología evolucionó y empecé a interesarme más por las redes y en cómo analizarlas”, relata. Y añade: “A principios de los 2000 empecé mi tesis doctoral, que se centró en cómo la web permitía articular redes de colaboración y cooperación y dar estructura a una sociedad civil global”.

El interés de González-Bailón por las ciencias sociales computacionales, la llevó a formarse de manera autodidacta y asistir a escuelas de verano en este ámbito. “Lo que claramente marcó la diferencia fue el hecho de adentrarme en el mundo de la ciencia de redes. Empecé a colaborar con físicos que también estaban interesados en este tema y lo que nos ayudó a entendernos fue la lengua franca común que compartíamos: el interés por las redes”, destaca. Y añade: “las redes son objetos matemáticos –pueden ser redes neuronales, redes de máquinas o redes de personas– con un mismo lenguaje matemático. Y esto nos ayudó a construir un puente entre las ciencias sociales y las ciencias más técnicas”.

La experta asegura que colaborar con profesionales de disciplinas más técnicas fue “una experiencia muy gratificante” que le dio las herramientas “para poder sacar adelante mi tesis doctoral”. “Ahora las ciencias sociales computacionales están mucho más institucionalizadas: ya hay congresos, conferencias y escuelas de verano dedicadas a la disciplina, pero antes esto no era así”, subraya.

Ciencias sociales computacionales: formación y salidas profesionales

En Estados Unidos hoy en día se habla mucho de las ciencias sociales computacionales y cada vez hay más demanda de profesionales expertos en esta disciplina. En España el mercado laboral académico no funciona con la misma lógica, pero sí que hay mucha demanda de estos perfiles especializados en el entorno académico y en la industria. “Con la inteligencia artificial generativa están surgiendo muchas oportunidades de trabajo en este ámbito. Hay muchos sectores de actividad, como por ejemplo la administración pública, en los que se pueden utilizar las herramientas que proporciona la ciencia social computacional”, explica. Y añade: “Mi consejo es que las personas que se estén planteando especializarse en este ámbito lo hagan porque hay muchos problemas que requieren de solución y el componente social es muy importante: tener un miembro en el equipo de trabajo que tenga esta consciencia más social y formación en el ámbito de la sociología o de la política es muy importante, porque aporta una forma de entender la investigación y los problemas que alguien más técnico a lo mejor no visualizaría de la misma manera”.

Por este motivo, González-Bailón destaca la importancia de que científicos sociales y profesionales de otros ámbitos como por ejemplo la estadística o la programación puedan trabajar juntos. Para ello, destaca que “lo más fructífero –que ya está sucediendo en Estados Unidos– es insertar clases de sociología en el currículo de ciencias técnicas como la ingeniería que ayuden a entender los principios éticos o el impacto de las normas sociales”. “Hay que entender el entorno político y regulatorio en el que las nuevas tecnologías van a operar. Y actualmente no sé hasta qué punto los estudiantes de ingeniería están entendiendo o aprendiendo sobre este proceso”, apunta.

Redes sociales: ¿qué papel juegan en la desinformación?

En los últimos años, González-Bailón ha liderado un proyecto para estudiar el impacto de las redes sociales en la democracia. Concretamente, se centró en analizar el comportamiento electoral en las elecciones de Estados Unidos y en cómo los ciudadanos estadounidenses votaron. “Este proyecto surgió de una colaboración con Meta para que nos diera el acceso a datos de Facebook y nosotros añadir transparencia en este ámbito. Finalmente, tres años después, este verano conseguimos publicar los primeros cuatro artículos del proyecto en las revistas científicas Science y Nature”, explica la investigadora.

En este sentido, uno de los principales resultados que encontraron fue que el 97% de las noticias que fueron etiquetadas como información falsa eran noticias de audiencias conservadoras. “Nuestro análisis constata que estas noticias están siendo generadas por organizaciones mediáticas conservadoras y que hay audiencias que demandan estos contenidos. En este caso, el papel que juega Meta es facilitar una plataforma de difusión de este contenido y unos sistemas algorítmicos que refuerzan estas dinámicas, pero no los crea. Esto quiere decir que si queremos atacar el problema de raíz, cerrar Meta no sería la solución, ya que el problema todavía existiría”, concluye.

Enlaces del episodio

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Autor / Autora

Alba Pueyo i Busquets

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