• Qué posibilidades ofrece el uso de métodos computacionales para la investigación de la comunicación en línea
• Cómo evaluar los contenidos y las relaciones que se establecen a través de Twitter
• Qué es el machine learning y cuáles son sus principales aplicaciones
• Cuáles son las principales técnicas que existen para analizar datos textuales a través de métodos asistidos por computador

Sección 1: Introducción a los métodos computacionales

1.1Los métodos computacionales en las Ciencias Sociales: una perspectiva inter y multidisciplinar

• Métodos computacionales aplicados a las Ciencias Sociales
• Ámbitos de aplicación de los métodos computacionales
• Perspectivas que rigen los análisis

1.2Big data e investigación social y periodística

• Técnicas para el abordaje de la Big data.
• Aproximaciones teóricas: el fin de la teoría, según Anderson.

Sección 2: Análisis de textos con métodos asistidos por computador

2.1 Orígenes y conceptos básicos de la estadística textuala través de métodos computacionales

• Breve evolución histórica

2.2La estadística textual: la palabra como objeto de estudio]

• Estadística textual
• Usos de la estadística textual
• Tipos de análisis

2.3*Taller para la construcción de una tabla léxica de forma manual]

• Los pasos preparatorios del análisis.
• El uso del software AntConc.
• Las frecuencias en la lista de palabras.
• La representación gráfica de la tabla léxica: el Análisis Factorial de Correspondencias

**Sección 3: Análisis de redes, visualización y técnicas de análisis en Twitter

** 3.1 Conceptos principales del análisis de redes

• La Teoría de Grafos.
• Principales métricas
• Tipos de software.

3.2*El uso de Gephi en los métodos computacionales

• Contexto del software
• La interfaz de Gephi.
• Caso práctico.
• Interpretación de las relaciones y la visualización

Sección 4:Introducción al machine learning

4.1 Machine learning, algoritmos e inteligencia artificial

• Machine learning en los métodos computacionales
• Aplicaciones del Machine learning
• Relación con las Ciencias Sociales

4.2Analítica predictiva sobre datos de encuestas]

• Los pasos de un proyecto basado en analítica predictiva.
• Uso de Jupyter Notebook.
• Estructuras de los datos.
• Paquetes básicos de Numpy.