Aproximación a las Políticas Públicas desde los datos
Descripción del curso
El concepto de políticas basadas en evidencia adquiere cada vez más relevancia en distintos sectores dedicados a el análisis y diseño de políticas públicas, por lo que se hace necesario contar con profesionales preparados para estos efectos.
La era digital ha producido una explosión de datos conductuales y relacionales de distinta naturaleza comúnmente denominados big data. La ciencia social computacional (CSC) utiliza herramientas computacionales para procesar, analizar, visualizar y modelar estos datos. Este curso introduce a 2 áreas de interés para la CSC: 1) la extracción y manipulación de bases de datos y 2) técnicas aplicadas al análisis de datos geográficos (GD), redes sociales (SNA) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Las clases estarán programas de la siguiente manera:
| Fecha | Horario | Contenidos | Materiales | Laboratorios. | |
|---|---|---|---|---|---|
| Sesión 1 | Viernes 12/05/2023 | 18:30 - 21:45 | Introducción a las CSC para políticas públcas | 🖥️ | |
| Sesión 2 | Viernes 26/05/2023 | 18:30 - 21:45 | Introducción a las CSC para políticas públcas | 🖥️ | |
| Sesión 3 | Viernes 09/06/2023 | 18:30 - 21:45 | Fundamentos de la estadística para las CSC | 🖥️ | 📚 |
| Sesión 4 | Sábado 10/06/2023 | 09:00 - 12:15 | Extracción automática de texto: Webscraping y APIs | 🖥️ | 📚 |
| Sesión 5 | Viernes 30/06/2023 | 18:30 - 21:45 | Introducción al análisis de redes sociales | ||
| Sesión 6 | Viernes 14/07/2023 | 18:30 - 21:45 | Análisis de datos geográficos | ||
| Sesión 7 | Viernes 04/08/2023 | 18:30 - 21:45 | Análisis automatizado de texto | ||
| Sesión 8 | Sábado 05/08/2023 | 09:00 - 12:15 | Presentación de trabajos finales |
Objetivos de aprendizaje
Al terminar el curso, los estudiantes sabrán:
Identificar tipos de datos para distintas preguntas de investigación.
Identificar ventajas y desventajas de distintos métodos empíricos.
Aplicar métodos de ciencia de datos utilizando análisis estadístico
Los puntos anteriores se realizarán utilizando R, por lo que los/as estudiantes profundizarán su conocimiento de este lenguaje de programación.
Metodología del curso
El curso es práctico por lo que tiene el propósito de enseñar a programar orientado proyectos, por lo que tendremos actividades:
Interactivas: los estudiantes deberán programar análisis a partir de una pregunta/objetivo de investigación
De análisis: los estudiantes deberán leer investigaciones en el área y exponer a sus compañeros los aspectos principales
Aplicación: los estudiantes deberán aplicar alguna de las técnicas vistas a una pregunta relevante para las políticas públicas
Evaluaciones
El curso tendrá 4 evaluaciones ponderadas y organizadas de la siguiente manera:
| Fecha Publicación | Fecha - Horario de entrega | Contenidos | Pautas | |
|---|---|---|---|---|
| Tarea 1 | 30/05/2023 | 25/06/2023 - 23:59 | Propuesta proyecto de investigación | Click aquí |
| Tarea 2 | 02/07/2023 | 23/07/2023 - 23:59 | Ajuste a la propuesta + metodología | Click aquí |
| Proyecto | 02/07/2023 | 05/08/2023 - 8:00 | Presentación de resultados | Click aquí |
| Presentaciones | - | Link aquí | Presentación de artículos | Click aquí |
Todas las evaluaciones se deben enviar por correo al profesor José Daniel Conejeros jdconejeros@uc.cl con copia a la ayudante Sofía Madariaga Alvarado samadariaga@uc.cl.
Integridad académica
Como miembro de la comunidad de la Pontificia Universidad Católica de Chile, me comprometo a respetar los principios y normativas que la rigen. Asimismo, me comprometo a actuar con rectitud y honestidad en las relaciones con los demás integrantes de la comunidad y en la realización de todo trabajo, particularmente en aquellas actividades vinculadas a la docencia, al aprendizaje y la creación, difusión y transferencia del conocimiento. Además, me comprometo a velar por la dignidad e integridad de las personas, evitando incurrir en y, rechazando, toda conducta abusiva de carácter físico, verbal, psicológico y de violencia sexual. Del mismo modo, asumo el compromiso de cuidar los bienes de la Universidad.
Más detalles sobre la integridad académica UC aquí: https://integridadacademica.uc.cl/
Contribuciones y agradecimientos
El contenido de este curso fue desarrollado y adaptado a partir del trabajo del Ph.D. Naim Bro Profesor asistente de la Universidad Adolfo Ibañez y Ph.D. en Sociología de la universidad de Cambridge.
- Puedes acceder al curso de referencia aquí: Data policy
El formato web de este curso fue desarrollado y adaptado a partir del trabajo de la Ph.D. Mine Çetinkaya-Rundel Profesora y Directora de Estudios de Grado del Departamento de Ciencias Estadísticas de la Universidad de Duke.
- Puedes acceder al curso de referencia aquí: STA 210