Resumen de Big data y descripción densa

Elisenda Ardévol Piera

• español

  En este artículo me propongo considerar la relación entre la etnografía y los métodos digitales que se aglutinan bajo la denominación de Big Data, analítica de datos o minería de datos. En primer lugar, me interesa abordar qué entendemos por Big Data y que promesas y desafíos presenta para las ciencias sociales, para luego tratar cómo su relación con la etnografía se establece a partir de la distinción ya clásica en ciencias sociales entre métodos cualitativos y cuantitativos, así como las distintas metáforas que se han utilizado para marcar las diferencias entre la minería de grandes bases de datos y el trabajo de campo etnográfico (big data frente a small data o datos de superficie frente a datos profundos o densos). Posteriormente, a partir de mi propia experiencia en un proyecto dónde trabajamos con estas dos aproximaciones metodológicas en el caso de los selfies en las redes sociales abordaré los problemas que surgen sobre la práctica, para finalmente tratar cuestiones alrededor de qué tipo de datos construimos, qué aspectos éticos se plantean y cómo se relacionan los patrones de datos con los patrones culturales en la analítica cultural Big Data.

• English

  In this article I propose to consider the relationship between ethnography and digital methods that are grouped under the name of Big Data, data analytics or data mining. First, I want to address what we mean by Big Data and promises and challenges presented for the social sciences, and then address how their relationship with ethnography is established from the classic distinction in social sciences between qualitative and quantitative methods, and the various metaphors that have been used to mark the differences between mining large databases and ethnographic fieldwork (big data against small data or surface data against deep or dense data). Further on, drawing on my own experience in a project where we work with these two approaches the case of selfie in Social Media, I will address the problems that arise on practice, to finally deal with questions about what kind of data we build, what ethical issues we face and how patterns of data relate to cultural patterns in Big data cultural analysis.