Exploraciones interdisciplinarias para el escalamiento de intervenciones experimentales

SEGRETIN, M.S.; LIPINA, S.J.; LOPEZ ROSENFELD M.; SEGRETIN, M.S.; LIPINA, S.J.; LOPEZ ROSENFELD M.

Exploraciones neurocientíficas de la pobreza

International School on Mind, Brain and Education (Ettore Majorana Foundation and Center for Scientific Culture)

Lugar: Erice; Año: 2019; p. 326 - 347

Uno de los aspectos esenciales a tener en cuenta al abordar la gran cantidad de información disponible en forma digital sobre diferentes aspectos del desarrollo humano, es cómo organizarla para responder diferentes preguntas de diferentes actores sociales. En este contexto, las visualizaciones constituyen una de las herramientas disponibles para contribuir con tal objetivo1. En tal sentido, en la actualidad las aplicaciones computacionales disponibles para el desarrollo de visualizaciones permiten generar de forma rápida mapas, cuadros, líneas de tiempo, gráficos, nubes de palabras e interfaces de búsqueda, entre otras. Los vecindarios, las ciudades y los estados son escenarios en los que se producen diferentes tipos de eventos vitales para diferentes grupos sociales. Algunos desafíos que plantean el diseño e implementación de estos esfuerzos computacionales en el estudio del desarrollo humano, se relacionan con que los datos individuales no necesariamente proporcionan información para responder preguntas que involucran procesos a diferentes escalas (e.g., inter-individuales). Además, como cada fuente de datos contiene su propio conjunto de errores y complejidades, se requieren métodos estadísticos adecuados para integrar información de distinto origen (Reich & Haran, 2018). No obstante, los esfuerzos han comenzado a producir resultados promisorios.A medida que las tecnologías de la información permitan a los investigadores desarrollar visualizaciones que contribuyan con mejorar la comprensión de los problemas que estudian, se podrá comenzar a pensar en ellas menos como un producto final y más como un instrumento complementario para construir conocimiento. Esto requiere que los investigadores utilicen las visualizaciones desde las primeras etapas de una investigación, documentando las relaciones entre ellas y los datos. En consecuencia, para tales fines es necesario fomentar el diálogo y la colaboración entre investigadores de diferentes disciplinas y computadores científicos para asegurarse que se satisfagan las necesidades del desarrollo de nuevos métodos analíticos y para explorar formas de escalamiento generalizables.