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El Laboratorio de Estudios Críticos de Datos es un espacio de formación que combina la práctica técnica con una reflexión crítica sobre la producción, circulación y uso de los datos. Parte de la premisa de que los datos no son neutros: son construidos en contextos específicos, por actores con intereses particulares, y su interpretación tiene consecuencias políticas y sociales.
Este laboratorio complementa el ciclo general de Datosfera Lab con una mirada más analítica y teórica. Los materiales de cada sesión están pensados para trabajar en conjunto: primero la reflexión conceptual, luego la práctica con herramientas.

Sesión 1: Presentación del laboratorio

La primera sesión introduce el marco teórico de los estudios críticos de datos y presenta la metodología de trabajo del laboratorio.

Sesión 2: Recopilación de datos digitales

Esta sesión cubre técnicas para recopilar datos de plataformas digitales usando herramientas especializadas de la Digital Methods Initiative (DMI).

Zeeschuimer — captura de datos de plataformas

Zeeschuimer es una extensión de Firefox desarrollada por la DMI que captura datos de plataformas como TikTok, Instagram y Twitter mientras navegas por ellas.
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Descargar Zeeschuimer de GitHub

Accede al repositorio de Zeeschuimer en GitHub y descarga el archivo ZIP de la extensión desde la sección de releases.
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Abrir la página de depuración de Firefox

En Firefox, navega a la siguiente URL para acceder al gestor de extensiones en modo desarrollador:
about:debugging#/runtime/this-firefox
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Instalar la extensión

Descomprime el archivo ZIP descargado. En la página de depuración, haz clic en Cargar complemento temporal y selecciona el archivo manifest.json dentro de la carpeta descomprimida de Zeeschuimer.
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Usar la extensión

Abre una nueva pestaña en Firefox. La extensión de Zeeschuimer aparecerá en la barra de herramientas. Navega por la plataforma que quieres capturar y la extensión registrará automáticamente los datos en formato NDJSON.
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Convertir los datos a CSV

Usa Zeehaven para convertir los archivos NDJSON generados por Zeeschuimer a formato CSV, compatible con hojas de cálculo y otras herramientas de análisis.

Scraper de Google — Digital Methods Initiative

El scraper de motores de búsqueda de la DMI permite recopilar resultados de búsqueda de Google de forma sistemática.

YouTube Data Tools

Herramienta de la DMI para recopilar datos de YouTube: videos, comentarios, canales y redes de relación entre videos.

Recursos del investigador Bernhard Rieder (DMI)

Bernhard Rieder es investigador de la Universidad de Ámsterdam y uno de los principales desarrolladores de las herramientas de la DMI.

Lectura de referencia


Sesión 3: Visualización de datos

Esta sesión introduce herramientas de visualización para transformar los datos recopilados en representaciones visuales comprensibles. Herramientas de visualización usadas en esta sesión:
  • Tableau Public — plataforma de dashboards e infografías interactivas
  • Gephi — software para visualización y análisis de redes
  • Cosmograph — visualización de redes de gran escala en el navegador
¿Olvidaste traer tu dataset? Puedes descargar conjuntos de datos de práctica desde esta carpeta compartida en Google Drive para trabajar durante la sesión.

Sesión 4: Análisis de texto

Esta sesión aborda herramientas de procesamiento y posprocesamiento de texto para el análisis de corpus. Herramienta principal:
  • AntConc — software gratuito para análisis lingüístico de corpus de texto. Permite calcular frecuencias, buscar concordancias, analizar colocaciones y generar listas de palabras clave.

Sesión 5: Transcripciones y análisis de frecuencias

La última sesión combina la descarga automática de transcripciones de videos de YouTube con el análisis de frecuencias léxicas mediante bigramas. Herramientas:
Los materiales del repositorio de bigramas fueron compartidos por el Profesor Víctor Ábrego. Si usas este código en tu proyecto, incluye el reconocimiento correspondiente.

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