Este episodio de CENTRA Podcast aborda la sociología computacional, una disciplina que estudia la sociedad mediante metodologías digitales y herramientas capaces de analizar grandes volúmenes de datos. A través de las voces de las sociólogas Estrella Gualda y Alba Taboada, se explica cómo una parte creciente de la vida social transcurre en internet y por qué ya no es posible separar completamente lo que sucede dentro y fuera de las pantallas. Redes sociales, plataformas, sensores, historiales de navegación, algoritmos y sistemas de inteligencia artificial generan huellas digitales que permiten observar fenómenos a los que las encuestas o las entrevistas tradicionales no siempre consiguen acceder.
El podcast destaca que la principal transformación no consiste únicamente en utilizar ordenadores para investigar, sino en enfrentarse a una cantidad y variedad de información sin precedentes. La sociología computacional trabaja con datos masivos, análisis de redes, geolocalización, patrones de consumo e interacciones entre personas, bots y máquinas. Herramientas como R, Python, Gephi, Orange o Google Colab permiten estudiar cómo se propagan determinados mensajes, identificar comunidades digitales, analizar cadenas de difusión y comprender nuevas formas de relación, como los vínculos afectivos entre jóvenes y asistentes conversacionales.
Sin embargo, el episodio subraya que los rastros digitales no explican por sí solos toda la realidad social. El anonimato, la presencia de perfiles falsos y la dificultad para conocer el contexto o las características de quienes publican obligan a combinar los métodos computacionales con encuestas, entrevistas y grupos de discusión. Frente a una confianza excesiva en los datos o en la inteligencia artificial, las expertas defienden una investigación crítica, flexible y basada en la triangulación de distintas fuentes. La sociología computacional puede aportar evidencia científica para comprender la sociedad digital y orientar las políticas públicas, pero debe hacerlo verificando los resultados, protegiendo a las personas y teniendo en cuenta tanto las posibilidades como los riesgos de la automatización.
