El trabajo de análisis de datos del proyecto #TesisfilosUNAM del #SeminarioTF ha requerido diferentes tipos de análisis conceptuales y de labores técnicas:
- Determinar los objetivos por los que trabajará con los datos
- Limpiar y estandarizar los datos
- Estudiar los datos y sus sentidos
- Determinar las herramientas y las metodologías con las que se trabajará con los datos
- Rastrear los datos faltantes
- Investigar el porqué de los datos faltantes
- Hacer hipótesis -políticas, históricas, académicas, etcétera– con los datos
- Hacer genealogías que vinculen los datos con problemas históricos institucionales y académicos
- Determinar los cruces que pueden ser significativos
- Hacer experimentos con los datos para generar
- Planear visualizaciones adecuadas
Una de esas labores es hacer hacer visualizaciones parciales de acuerdo con el estado del trabajo para ir analizando el sentido del trabajo, verificar las hipótesis y determinar nuevas líneas de trabajo conceptual y de campo.
Así, después de cuatro años de trabajo con los datos públicos de tesis de filosofía de la Dirección General de Bibliotecas, UNAM, podemos tener algunas visualizaciones parciales y podemos comenzar a realizar un ejercicio de construcción de discurso sobre los datos de las fichas catalográficas. Se ha usado las herramientas Voyant-tools y Public Tableau para hacer estos análisis.
Análisis de los títulos de las tesis
Si se analizan los títulos de las tesis se pueden obtener visualizaciones de este tipo:
Visualización de nube de palabras
Se pueden tomar las palabras que más aparecen en los títulos y analizarlo en términos de los otros términos con los que más tienen relación:
Con análisis digitales es posible determinar los autores que más aparecen en los títulos de las tesis:
hegel (106)
nietzsche (95)
kant (92)
aristóteles (85)
platón (70)
heidegger (70)
marx (64)
foucault (60)
Y se pueden conocer los términos que más se relacionan con esos nombres de autores en los títulos de las tesis:
Red de nos de términos más relacionados con los nombres de filósofos que más aparecen en los título
Análisis de asesores
Si usamos otro criterio de análisis, no los títulos sino el rubro “asesor”, podemos obtener otro tipo de análisis. Por ejemplo el número de tesis asesoradas por los profesores o investigadores:
Visualización de número de tesis asesoradas
Se pueden determinar el investigador o profesor que más a asesorado por grado:
Visualización sobre número de tesis de doctorado asesoradas
Se pueden hacer cruces entre, por ejemplo, género de los tesistas, asesores y grado de los trabajos terminales:
Visualización de asesores que más trabajos de doctorado hechos por mujeres han asesorado
Grados de las tesis por año
Un último ejemplo puede ser cruzar los datos de año con el de grados. Por ejemplo, podemos saber que el años que más tesis de doctor en filosofía se han hecho en 2015:
Visualización de año con más tesis de doctorado (1928-2017)
Análisis de problemas de tesis. El problema de técnica
Se puede igualmente trabajar los datos y seleccionar las tesis que tengan ciertos problemas relevantes a investigar. Por ejemplo, en el caso del problema de la técnica o tecnología, hay en la base 61 tesis que son el 1.59 % del total de los ítems en tesiunam entre 1928 y 2017. Pero se puede ver que la mayoría de las tesis sobre el problema se han hecho a partir de los años 90, pero que comienza a crecer su número a partir del años 2000.
Visualización de tendencia de tesis que tratan el problema de la técnica
¿Cuales son los grados de esas tesis? La mayoría son de licenciatura.
Visualización de grados de tesis sobre el problema de la técnica
¿Cuáles son los temas tratados en esas tesis que trabajan el problema de la técnica? El problema de la relación de la técnica con la ciencia, con la política y con la modernidad son los temas más recurrentes. Además, Heidegger y Marx son los autores más trabajados en esas tesis.
Visualizaciones sobre el problema de la técnica en los títulos de las tesis de filosofía
Todo el trabajo genealógico, conceptual y tecnológico para producir el sentido de los datos requiere un trabajo constante que debe estar pendiente de muchas aristas y relaciones de constelaciones problemáticas embrolladas que remiten a instituciones, prácticas y poderes externos a los datos, que los conforman pero que a la vez esos datos potencian.
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