El riesgo está del lado de la crítica abstracta más que del retorno al empirismo ingenuo Entrevista a Germán Rosati

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Beatriz Soria
Anabella Abarzúa Cutroni
Francisco Nicolás Favieri
Germán Federico Rosati

Resumen

Germán Rosati, sociólogo e investigador del CONICET, comparte en esta entrevista sus perspectivas sobre el vínculo entre ciencias sociales y enfoques computacionales. Como director del Diploma en Ciencias Sociales Computacionales y Humanidades Digitales de la UNSAM, Rosati propone una reflexión crítica que integra teoría, empiria y técnica, destacando la necesidad de construir puentes entre el lenguaje sociológico y el computacional.


Abordamos temas como la reproducibilidad técnica en sociología, el rol del conocimiento técnico para fundamentar análisis críticos, y las tensiones entre las tradiciones teóricas y metodológicas frente a la transformación tecnológica. Rosati subraya que el valor de estas herramientas radica en cómo son orientadas por preguntas sociológicas relevantes, más allá de su mera aplicación técnica.


La entrevista es una invitación a re-imaginar la práctica sociológica en un contexto de Big Data e inteligencia artificial, equilibrando potencialidades y limitaciones para comprender la complejidad social actual.

Detalles del artículo

Cómo citar
Soria, B., Abarzúa Cutroni, A., Favieri, F. N., & Rosati, G. F. (2024). El riesgo está del lado de la crítica abstracta más que del retorno al empirismo ingenuo. "Tramas Sociales” Revista Del Gabinete De Estudios E Investigación En Sociología (GEIS), 6(6), 98-113. Recuperado a partir de https://ojs.unsj.edu.ar/index.php/tramassociales/article/view/1260
Sección
Entrevistas

Citas

Chopra, F. & Haaland, I. (2023). Conducting Qualitative Interviews with AI, CESifo Working Paper No. 10666, disponible en https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4583756.
Rosati, G. (2023). “Analizando trayectorias de uso del suelo. Una propuesta de clusterización”, Geograficando, vol. 19, n°1, disponible en https://www.geograficando.fahce.unlp.edu.ar/article/view/geoe130
Törnberg, P. (2024). Large Language Models Outperform Expert Coders and Supervised Classifiers at Annotating Political Social Media Messages. Social Science Computer Review, 0(0). https://doi.org/10.1177/08944393241286471