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Linköping University Maestría en Ciencias Sociales Computacionales
Linköping University

Maestría en Ciencias Sociales Computacionales

Linköping, Suecia

4 Semesters

Inglés

Tiempo completo

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Aug 2024

SEK 229.000 / per year *

En el campus

* solo para estudiantes de fuera de la UE, EEE y Suiza

Introducción

Utilice métodos estadísticos y computacionales para comprender la sociedad y el comportamiento humano. El programa lo prepara para aprovechar datos complejos y herramientas computacionales avanzadas para abordar estas y otras cuestiones sociales importantes.

La mayor integración de la tecnología en nuestras vidas ha creado volúmenes de datos sin precedentes sobre el comportamiento humano cotidiano. Los proveedores de servicios de Internet, las empresas de medios, otras empresas del sector privado y los gobiernos ahora archivan digitalmente tesoros de datos sociales detallados relacionados con elecciones, afiliaciones, preferencias e intereses. Los nuevos enfoques computacionales basados en modelos predictivos, simulaciones basadas en agentes, análisis de texto y ciencia de redes hacen posible analizar estos datos de formas nuevas y reveladoras.

Esta es una oportunidad para desarrollar habilidades en técnicas computacionales de vanguardia junto con una sólida base en los principios y la práctica de la investigación social contemporánea. La capacitación en métodos cuantitativos del programa lo ayudará a aprovechar datos complejos y utilizarlos para explorar teorías sociales y preguntas fundamentales sobre las sociedades humanas. La formación teórica y sustantiva del programa le presentará los principios de la investigación social y las teorías del comportamiento humano y le ayudará a aplicar sus habilidades técnicas a cuestiones sociales apremiantes como la segregación étnica en las escuelas, la desigualdad de ingresos, el espíritu empresarial, el cambio político y la difusión cultural.

Oportunidades futuras

Las habilidades que desarrolle en teoría social y análisis de datos durante el programa tienen una gran demanda en el sector privado y en el gobierno. Los graduados estarán calificados para realizar investigación en ciencias sociales en una serie de roles: analista de datos, analista de marketing, investigador de ventas, investigador de experiencia del usuario, analista de políticas, etc. Después de la graduación, también calificará para muchos doctores. programas.

Programa y detalles del curso

Detalles del curso

El programa tiene una duración de dos años y abarca 120 créditos, incluida una tesis.

Durante su primer año, obtendrá perspectivas sobre la filosofía de las ciencias sociales, los principios básicos de la ciencia de la toma de decisiones humanas y los marcos para conectar los comportamientos individuales con los resultados en los sistemas sociales. También aprenderá a aplicar métodos computacionales avanzados, incluido el modelado de opciones discretas, el análisis de redes sociales, la simulación basada en agentes y el aprendizaje automático, para extraer inferencias sobre comportamientos a nivel micro y resultados a nivel macro.

Con estos componentes básicos en la mano, pasará el tercer semestre reuniendo conocimientos críticos de teorías clave e investigaciones contemporáneas en áreas relevantes para las ciencias sociales académicas, el gobierno y la industria. Durante el tercer semestre, también tienes la opción de estudiar en el extranjero en una institución asociada.

En el último semestre, integra el conocimiento, las habilidades y los enfoques teóricos obtenidos en los primeros tres semestres al escribir una tesis de maestría. Como parte de su tesis, realiza su propia investigación computacional original que aborda un tema científico social de su elección.

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fancycrave1 / pixabay

Silaba

Introducción

El Programa de Maestría en Ciencias Sociales Computacionales (CSS) es un programa de segundo ciclo que conduce a una Maestría en Ciencias en Ciencias Sociales Computacionales. Durante el programa, los estudiantes se entrenan para aplicar métodos computacionales para analizar conjuntos de datos grandes y complejos relacionados con el comportamiento social humano, y para llegar a explicaciones fundamentadas teórica y empíricamente de los resultados sociales como la segregación étnica en las escuelas, la desigualdad de ingresos, el crecimiento y la supervivencia de las empresas, la política cambio y difusión cultural. En el proceso, los estudiantes son introducidos en dominios multidisciplinarios de investigación en las ciencias sociales que conectan la sociología, las ciencias políticas, la economía, las ciencias administrativas y disciplinas relacionadas con las innovaciones técnicas en matemáticas, estadística e informática. El programa proporciona:

  1. cimentarse en la filosofía de la investigación en ciencias sociales, con especial atención al potencial científico, los límites prácticos y los riesgos éticos de los crecientes tesoros de datos digitales que describen el comportamiento humano;
  2. Comprensión guiada teórica y empíricamente de la toma de decisiones y los procesos cognitivos humanos, incluidos los sesgos cognitivos, que guían las elecciones y las interacciones sociales;
  3. un marco para conectar acciones sociales a nivel micro de individuos, familias, empresas y otros actores sociales, y resultados sociales a nivel macro como la segregación, la desigualdad, la evolución cultural y el cambio industrial;
  4. capacitación formal en componentes metodológicos clave de las ciencias sociales computacionales, incluidos métodos estadísticos tradicionales, análisis de redes, simulación por computadora, modelado basado en agentes, web-scraping y aprendizaje automático;
  5. habilidades prácticas para implementar diseños de investigación en ciencias sociales computacionalmente intensivos usando métodos apropiados;
  6. una amplia experiencia en teorías y hallazgos empíricos en áreas sustantivas clave de la investigación académica en las ciencias sociales, con conexiones a aplicaciones no académicas.

El programa califica a los estudiantes para participar en la investigación y la producción de conocimiento en las ciencias sociales académicas, el sector privado y el sector público.

Objetivo

Cualificaciones nacionales según la Ley de educación superior sueca

Conocimiento y comprensión

Para una Maestría en Ciencias (120 créditos) el estudiante deberá

  • Demostrar conocimiento y comprensión en Ciencias Sociales Computacionales, incluido un amplio conocimiento del campo y un grado considerable de conocimiento especializado en ciertas áreas del campo, así como una visión del trabajo actual de investigación y desarrollo
  • Demostrar conocimientos metodológicos especializados en Ciencias Sociales Computacionales, con especial referencia a las tradiciones críticas de las ciencias sociales y las humanidades.

Competencia y habilidades

Para una Maestría en Ciencias (120 créditos) el estudiante deberá

  • Demostrar la capacidad de integrar el conocimiento de manera crítica y sistemática y analizar, evaluar y tratar fenómenos, problemas y situaciones complejos incluso con información limitada.
  • demostrar la capacidad de identificar y formular problemas de manera crítica, autónoma y creativa, así como de planificar y, utilizando métodos apropiados, emprender tareas avanzadas dentro de plazos predeterminados y así contribuir a la formación de conocimientos, así como la capacidad de evaluar este trabajo.
  • Demostrar la capacidad oral y escrita tanto a nivel nacional como internacional para informar con claridad y discutir sus conclusiones y el conocimiento y los argumentos en los que se basan en diálogo con diferentes públicos, y
  • demostrar las habilidades requeridas para participar en trabajos de investigación y desarrollo o empleo autónomo en alguna otra capacidad calificada.

Juicio y acercamiento

Para una Maestría en Ciencias (120 créditos) el estudiante deberá

  • Demostrar la capacidad de realizar evaluaciones en Ciencias Sociales Computacionales basadas en cuestiones disciplinarias, sociales y éticas relevantes y también demostrar conciencia de los aspectos éticos del trabajo de investigación y desarrollo.
  • demostrar conocimiento de las posibilidades y limitaciones de la investigación, su papel en la sociedad y la responsabilidad del individuo por cómo se utiliza, y
  • demostrar la capacidad de identificar la necesidad personal de conocimientos adicionales y asumir la responsabilidad de su aprendizaje continuo.

Métodos de enseñanza y trabajo

Los métodos de enseñanza del programa se alinean con tres amplios conjuntos de habilidades en las que brinda capacitación: comprensión teórica, habilidades prácticas de análisis de datos y evaluación crítica. Los fundamentos teóricos se proporcionan en conferencias, donde los estudiantes se familiarizan con importantes teorías sociales, debates contemporáneos de las ciencias sociales y las premisas teóricas de las técnicas computacionales y estadísticas.

La experiencia práctica en análisis de datos se proporciona en laboratorios de informática. Durante los laboratorios, los instructores demuestran la aplicación de técnicas a datos reales y los estudiantes practican la aplicación y ampliación de estas técnicas. Es durante los laboratorios donde los estudiantes aprenden a dominar las herramientas de software de uso común empleadas por los científicos sociales computacionales.

Las habilidades de evaluación crítica se desarrollan en entornos de seminarios. Durante los seminarios, los estudiantes aprenden cómo comprender la investigación social contemporánea, sintetizar conocimientos de esta investigación y evaluar las fortalezas y debilidades de estudios o líneas de investigación social particulares. Los estudiantes hacen esto principalmente leyendo artículos de investigación y debatiendo activamente los méritos de esta investigación con sus compañeros. Se presta especial atención a artículos y textos que utilizan enfoques computacionales.

Además de conferencias, laboratorios y seminarios, se espera que los estudiantes participen en el autoestudio. Esto incluye la lectura de artículos de investigación en ciencias sociales y textos metodológicos existentes y la realización de tareas para llevar a casa diseñadas para brindar a los estudiantes más práctica en la aplicación de técnicas computacionales.

Investigación

El Instituto de Sociología Analítica

IAS lleva a cabo investigaciones de vanguardia sobre importantes asuntos sociales, políticos y culturales. La investigación es sociológica, en su sentido original y amplio.

Dinámica cultural

Formular y probar teorías de influencia de pares entre consumidores de cultura interconectados, es decir, canciones, libros, películas, etc., para comprender el surgimiento de éxitos, el establecimiento de nuevos artistas y géneros y el cambio cultural en general.

Dinámica Organizacional

Investigar cómo se crean y evolucionan nuevas organizaciones e industrias, cómo la dinámica del mercado laboral afecta la segregación de la fuerza laboral entre las organizaciones y enfoques computacionales para la toma de decisiones grupales y organizacionales.

Análisis de texto computacional

El análisis computacional ofrece nuevas formas de derivar significado del texto. Utilizamos grandes corpus de texto como sensores sociales para medir lo que la gente siente, piensa y habla, lo que nos permite rastrear el surgimiento de entendimientos sociales compartidos.

Dinámica de segregación

Examinar cómo se segregan diferentes grupos étnicos, económicos y de género en espacios urbanos, escuelas y empresas, y las consecuencias de esta segregación para los afectados.

Análisis de redes sociales

Desarrollar y aplicar métodos novedosos para examinar la formación de vínculos sociales y las consecuencias de estos vínculos para los patrones de segregación, desigualdad, polarización y cambio social.

Admisión

Plan de estudios

Becas y Financiamiento

Cuota de matrícula del programa

Oportunidades profesionales

Testimonios de estudiantes

Sobre la escuela

Preguntas