Superando la brecha entre ciencias
La noción tradicional de incompatibilidad entre ciencias sociales y ciencias naturales ha impedido históricamente la comprensión profunda de la interacción social. Contra dicha tradición, la ciencia contemporánea ha acumulado evidencia contundente de que la interacción social está condicionada por aspectos biológicos, psicológicos, económicos y evolutivos.
Una adecuada comprensión de la complejidad de los sistemas sociales requiere de un desarrollo multidisciplinario que integre los aprendizajes de distintos marcos teóricos y metodológicos.
Ciencias Sociales Computacionales
En PoliCICS, modelamos fenómenos sociales utilizando un abanico diverso de técnicas avanzadas, haciendo uso extensivo de la huella digital que dejan las interacciones humanas. Nuestro enfoque metodológico incluye:
- Teoría de precios y Teoría de juegos
- Análisis de redes sociales
- Simulaciones basadas en agentes (ABM)
- Ciencia de datos aplicada
A partir de lo anterior, buscamos contribuir a la comprensión integrada de los mecanismos que subyacen a fenómenos emergentes como la cooperación, la estratificación social, los cambios de paradigma en sistemas de conocimiento y la emergencia de reglas e instituciones producto de la interacción entre seres sociales.
Comportamiento Político en la Era Digital
El comportamiento político examina las acciones, opiniones y decisiones de individuos y grupos dentro del contexto político. Con el auge de la era digital, la ciencia de datos y la modelación formal se han convertido en herramientas esenciales para analizar y predecir patrones en dicho comportamiento, permitiendo un análisis más profundo y preciso de las dinámicas políticas.
Esta disciplina nos permite:
- Analizar motivaciones: Desentrañar qué hay detrás del comportamiento político de individuos y grupos utilizando técnicas avanzadas de ciencia de datos.
- Entender la opinión pública: Estudiar la formación y evolución de la opinión pública mediante la modelación formal y el análisis de grandes conjuntos de datos.
- Examinar influencias multifactoriales: Investigar la influencia de factores sociales, psicológicos y económicos en el comportamiento político utilizando herramientas analíticas y computacionales.
Relevancia para las Ciencias de la Complejidad
La relevancia del comportamiento político para las ciencias de la complejidad social radica en que este se ve afectado por una interacción multifactorial a nivel individual, social e institucional.
El uso de ciencia de datos y modelación formal permite desentrañar y predecir estas complejas interacciones. A través del análisis de grandes conjuntos de datos y modelación avanzada, es posible obtener insights que tradicionalmente eran inaccesibles, brindando una comprensión más detallada y predictiva de las dinámicas políticas.
Incorporar el comportamiento político, con énfasis en ciencia de datos y modelación formal, en un programa de investigación en ciencias de la complejidad social, no solo permite comprender mejor la dinámica política, sino también dotar de habilidades cruciales para la era digital en el análisis político.
