Por una mirada amplia de las ciencias sociales computacionales
Palabras clave:
simulación, big data, inteligencia artificial, epistemología de las ciencias socialesResumen
Esta editorial presenta una definición amplia de las ciencias sociales computacionales como espacio de diálogo entre investigación social y desarrollos informáticos. Sostiene que las CSC no deben reducirse a una caja de herramientas, sino comprenderse como un campo plural donde se articulan experimentación metodológica, investigación empírica y reflexión crítica. Para fundamentar esta posición, se reconstruye una breve genealogía del campo: el modelado y la simulación computacional, los métodos digitales y la construcción colaborativa de datos, la crítica epistemológica al big data y los desafíos actuales abiertos por la inteligencia artificial como tecnología epistémica. Desde esta perspectiva, la revista se constituye como un foro para socializar herramientas y desarrollos, artículos de investigación computacionales y de lo computacional, y experiencias formativas en ciencias sociales.
Referencias
Alvarado, R. (2023). AI as an epistemic technology. Science and Engineering Ethics, 29(5), 32. https://doi.org/10.1007/s11948-023-00451-3
Ávila, C. (2026). Ética del estudiante frente a la IA: Una reflexión desde la psicología. Desarrollos En Ciencias Sociales Computacionales, 1(1), e8. https://revistadesarrollos.uflo.edu.ar/index.php/RDCSC/article/view/7
Becerra, G. (2016). Sociocibernética: Tensiones entre sistemas complejos, sistemas sociales y ciencias de la complejidad. Athenea Digital, 16(3), 81–104. https://doi.org/10.5565/rev/athenea.1636
Becerra, G. (2026). Mincaqdasr. Herramienta minimalista para anotación y codificación de documentos. Desarrollos En Ciencias Sociales Computacionales, 1(1), e3. https://revistadesarrollos.uflo.edu.ar/index.php/RDCSC/article/view/1
Becerra, G., & Castorina, J. A. (2023). Hacia un análisis de los marcos epistémicos del big data. Cinta de Moebio, 76, 50–63. https://doi.org/10.4067/S0717-554X2023000100050
Bello, J. M., De Ortuzar, J. P., Legname, M. L., & Wolff, M. (2026). “No te sentís juzgado como puede pasar con una persona.” Un acercamiento a los usos de la IA con fines de ayuda psicológica. Desarrollos En Ciencias Sociales Computacionales, 1(1), e7. https://revistadesarrollos.uflo.edu.ar/index.php/RDCSC/article/view/9
Blois, J. P. (2014). El mercado de trabajo de los sociólogos en Argentina desde la vuelta de la democracia: El caso de los graduados de la UBA. Trabajo y Sociedad, 22, 103–122.
Colin-Arce, A. (2026). Humanities and social sciences commons. Herramienta para la colaboración y difusión de resultados de investigación. Desarrollos En Ciencias Sociales Computacionales, 1(1), e2. https://revistadesarrollos.uflo.edu.ar/index.php/RDCSC/article/view/2
de Souza Godinho, S., Scabone, V. E., & Yepez, S. (2026). Percepción docente sobre ChatGPT en la educación universitaria: Explorando la i.a. En la universidad de flores. Desarrollos En Ciencias Sociales Computacionales, 1(1), e4. https://revistadesarrollos.uflo.edu.ar/index.php/RDCSC/article/view/3
Dijck, J. van. (2014). Datafication, dataism and dataveillance: Big Data between scientific paradigm and ideology. Surveillance & Society, 12(2), 197–208. https://doi.org/10.24908/ss.v12i2.4776
Epstein, J. M., & Axtell, R. (1996). Growing artificial societies: Social science from the bottom up. Brookings Institution Press; MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/3374.001.0001
González, N. (2026). IA generativa y discursos sociales en la formación de posgrado. Desarrollos En Ciencias Sociales Computacionales, 1(1), e5. https://revistadesarrollos.uflo.edu.ar/index.php/RDCSC/article/view/5
Humphreys, P. (2004). Extending ourselves: Computational science, empiricism, and scientific method. Oxford University Press.
Kitchin, R. (2014). Big Data, new epistemologies and paradigm shifts. Big Data & Society, 1(1). https://doi.org/10.1177/2053951714528481
Lindgren, S. (2020). Data theory: Interpretive sociology and computational methods. Polity.
Marres, N. (2017). Digital sociology: The reinvention of social research. Polity.
Mezzadra, J. I., Gambino, B., Bustamante-Serón, V., & Ruiz Ortiz, I. (2026). Adaptación y validación de la AI attitude scale (AIAS-4) en el contexto argentino. Desarrollos En Ciencias Sociales Computacionales, 1(1), e6. https://revistadesarrollos.uflo.edu.ar/index.php/RDCSC/article/view/8
Ortíz, A., Roldán, N., Díaz, S., Insaurralde, Y., & Mastrocola, P. (2026). Entre reflexión crítica y procesamiento de datos: Una experiencia de estudiantes con la IA en filosofía. Desarrollos En Ciencias Sociales Computacionales, 1(1), e9. https://revistadesarrollos.uflo.edu.ar/index.php/RDCSC/article/view/4
Rogel-Salazar, R., Colín-Arce, A., García-Monroy, A., Benítez-Pérez, V., & Contreras-Fuentes, D. (2025). Documenting traces of Latin American feminist movements: Digital counterarchives as sites of memory and resistance. Sexuality, Gender & Policy, 8(2), e70006. https://doi.org/10.1002/sgp2.70006
Salganik, M. J. (2018). Bit by bit: Social research in the digital age. Princeton University Press.
Suárez Val, H., D’Ignazio, C., & Fumega, S. (2024). Data against feminicide: The process and impact of co-designing digital research tools. In M. T. Schäfer, K. van Es, & T. P. Lauriault (Eds.), Collaborative research in the datafied society: Methods and practices for investigation and intervention (pp. 133–148). Amsterdam University Press. https://doi.org/10.5117/9789463727679_ch08
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Desarrollos en Ciencias Sociales Computacionales

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
