O risco está mais do lado da crítica abstrata do que do retorno ao empirismo ingênuo Entrevista com Germán Rosati

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Beatriz Soria
Anabella Abarzúa Cutroni
Francisco Nicolás Favieri
Germán Federico Rosati

Resumo

Germán Rosati, sociólogo e pesquisador do CONICET, compartilha suas perspectivas sobre a relação entre as ciências sociais e as abordagens computacionais nesta entrevista. Como diretor do Diploma em Ciências Sociais Computacionais e Humanidades Digitais da UNSAM, Rosati propõe uma reflexão crítica que integra dimensões teóricas, empíricas e técnicas, enfatizando a necessidade de construir pontes entre as linguagens sociológicas e computacionais.


A discussão aborda temas como a importância de técnicas reprodutíveis na sociologia, o papel do conhecimento técnico na promoção de uma análise crítica e as tensões entre tradições teóricas e mudanças metodológicas diante da transformação tecnológica. Rosati destaca que o verdadeiro valor das ferramentas computacionais está em sua aplicação a questões sociologicamente relevantes, indo além de sua implementação técnica.


Esta entrevista convida a uma reimaginação da prática sociológica no contexto do Big Data e da inteligência artificial, equilibrando o potencial e as limitações dessas ferramentas para melhor compreender a complexidade social contemporânea.

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Como Citar
Soria, B., Abarzúa Cutroni, A., Favieri, F. N., & Rosati, G. F. (2024). O risco está mais do lado da crítica abstrata do que do retorno ao empirismo ingênuo. "Tramas Sociales” Revista Del Gabinete De Estudios E Investigación En Sociología (GEIS), 6(6), 98-113. Recuperado de https://ojs.unsj.edu.ar/index.php/tramassociales/article/view/1260
Seção
Entrevistas

Referências

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