Metodología de la Investigación en Ciencias Sociales: Innovaciones y Aplicaciones

Máster. Curso 2017/2018.

ANÁLISIS DE FUENTES Y DE DATOS SECUNDARIOS Y TÉCNICAS DE DATA MINING - 607147

Curso Académico 2017-18

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Hablar bien en público.
CG2 - Demostrar capacidad de trabajo, compromiso y autorrealización.
CG3 - Demostrar capacidad de iniciativa e invención para elegir o idear métodos de investigación según las demandas de estudio social.
CG4 - Demostrar capacidad de organización y relación interpersonal para integrar el trabajo y capacidades individuales en labores de equipo, y hacerlo consensuadamente.
CG5 - Demostrar capacidad para plantear y presentar de forma clara y concisa, por escrito y oralmente, los proyectos de investigación demandados y ejecutados, con sensibilidad de archivo e inclinación a la mejora de la calidad.
Transversales
CT1 - Capacidad de aplicar los conocimientos adquiridos en metodología de la investigación al análisis de fenómenos, situaciones o problemas sociales.
CT4 - Capacidad de elaborar y presentar informes finales de investigación a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CT5 - Capacidad de auto-aprendizaje y de búsqueda autónoma de la información, que permita abordar el estudio de técnicas novedosas o áreas de aplicaciones nuevas, así como avanzar hacia la consecución de una tesis doctoral en los casos que se busque ese objetivo.
CT3 - Desarrollo de la reflexión analítica y crítica, y capacidad de integrar la información recogida a través de las distintas metodologías y técnicas de investigación sin perder de vista las consideraciones éticas y códigos deontológicos que implica la investigación de campo.
Específicas
CE9 - Capacidad de búsqueda y conocimiento de las principales fuentes de datos secundarios y valoración crítica de las limitaciones y las posibilidades de los datos secundarios.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
40%
Clases prácticas
40%
Presentaciones
10%
Otras actividades
10%
TOTAL
100%

Presenciales

2

No presenciales

4

Semestre

1

Breve descriptor:

Identificar las principales fuentes de datos secundarios y cualificar a los alumnos en el conocimiento y manejo de datos secundarios.

Requisitos

- Identificar las principales fuentes de datos secundarios (estadísticos y de encuesta) en Ciencias Sociales y adentrarse en los procesos metodológicos específicos empleados en su elaboración y distribución, atendiendo a su construcción, a su manipulación y al contexto histórico y social en el que se producen, bajo la perspectiva de su utilidad para comprender los fenómenos sociales.
- Cualificar a los alumnos en el conocimiento y manejo de datos secundarios de forma tal que éstos puedan incorporarse a investigaciones de carácter empírico,
- Introducir en las principales técnicas y herramientas de minería de datos.

Objetivos

1.      Cuestiones previas, conceptuales, teórico - metodológicas y aspectos históricos.
2.      Localización de datos secundarios: organismos fuentes y bases de datos.
3.      El análisis de datos secundarios: análisis estadístido, software e introducción a la minería de datos.
4.      Aplicaciones del análisis secundario
5.      Presentación de resultados.

Contenido

- Análisis secundario vs análisis primario. Ventajas e inconvenientes
- Principales fuentes de datos secundarios: fuentes internas y externas.
- Minería de datos, análisis y utilización de los datos secundarios

Evaluación

METODO DE EVALUACION
Se adoptará un modelo de evaluación continua de las actividades que
desarrolle el estudiante dentro y fuera de la clase, en el que no habrá
examen final. La asistencia a clase es obligatoria.
En todo caso, para ser evaluado y superar la asignatura (que tiene un carácter
presencial), se requiere la asistencia al 80% de las sesiones, como mínimo. La
calificación final se compondrá y ponderará del modo siguiente:

• Asistencia y participación activa en las clases, incluida presentación-
exposición de lecturas y de prácticas (20% de la nota).

• Evaluación continua mediante ejercicios prácticos que requieren participación
activa y constante de los estudiantes (40% de la nota).

• Trabajo final de análisis de datos, con fuerte contenido empírico basado en el
uso y explotación de datos secundarios (40% de la nota).

Bibliografía

Blumer, M. (1980): ¿Why don¿t sociologists make more use of official statistics?¿, Sociology 14, pp. 505-523.
Cea, Mª.A. (1996) ¿El uso de fuentes documentales y estadísticas¿, en Cea D¿Ancona, Metodología cuantitativa: estrategias y técnicas de investigación social (pp. 220-237). Madrid: Síntesis.
Corbetta, P. (2003): Metodología y técnicas de investigación Social. Madrid: Mc. Graw-Hill.

Corti, L.; Witzel, A. y Bishop, L. (2005): “On the Potentials and Problems
of Secondary Analysis. An Introduction to the FQS Special Issue on
Secondary Analysis of Qualitative Data”, en Forum: Qualitative Social
Research (FQS). Volume 6, No. 1, Art. 49 – Enero 2005.

González Rodríguez, B. (2000) “Nuevas perspectivas en la explotación y
aprovechamiento de los datos secundarios”, en M. García Ferrando, J.
Ibáñez y F. Alvira (comp.) El análisis de la realidad social. Madrid:
Alianza. pp. 299-341. 3ª edición (revisada).

Pérez López, C. y Santín González, C. (2007): Minería de datos: técnicas y
herramientas. Madrid: Thomson Editores (capítulo 1).

Otra información relevante

Página web del máster: www.ucm.es/info/mmccss

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo A12/02/2018 - 01/06/2018JUEVES 18:30 - 21:30-