The risk lies more on the side of abstract criticism than on a return to naive empiricism Interview with Germán Rosati
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Germán Rosati, sociologist and CONICET researcher, shares his perspectives on the relationship between social sciences and computational approaches in this interview. As the director of the Diploma in Computational Social Sciences and Digital Humanities at UNSAM, Rosati proposes a critical reflection that integrates theoretical, empirical, and technical dimensions, emphasizing the need to bridge the gap between sociological and computational languages.
The discussion addresses topics such as the importance of reproducible techniques in sociology, the role of technical knowledge in fostering critical analysis, and the tensions between theoretical traditions and methodological shifts in the face of technological transformation. Rosati highlights that the true value of computational tools lies in their application to sociologically relevant questions, beyond their technical implementation.
This interview invites a re-imagination of sociological practice in the context of Big Data and artificial intelligence, balancing the potential and limitations of these tools to better understand contemporary social complexity.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:
- Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cuál estará simultáneamente sujeto a la Licencia de atribución (BY) no comercial (NC) compartir igual (SA) 4.0 (CC BY-NC-SA 4.0) que permite a terceros compartir la obra siempre que: a) otorgue el crédito correspondiente al autor/a, proporcione un enlace a la licencia e indicar si se realizaron cambios, b) no utilice el material con fines comerciales y c) si remezcla, transforma o crea a partir del material, debe distribuir las contribuciones bajo la misma licencia que el original.
- Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) antes y durante el proceso de envío, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada. (Véase El efecto del acceso abierto).
References
Rosati, G. (2023). “Analizando trayectorias de uso del suelo. Una propuesta de clusterización”, Geograficando, vol. 19, n°1, disponible en https://www.geograficando.fahce.unlp.edu.ar/article/view/geoe130
Törnberg, P. (2024). Large Language Models Outperform Expert Coders and Supervised Classifiers at Annotating Political Social Media Messages. Social Science Computer Review, 0(0). https://doi.org/10.1177/08944393241286471