La Inteligencia Artificial en las Ciencias Sociales

Abordaje desde el Análisis de Sentimientos

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.48162/rev.48.097

Palabras clave:

Inteligencia Artificial, Máquinas de Soporte Vectorial, Análisis de Sentimientos, Ciencias Sociales

Resumen

La Inteligencia Artificial (IA) se ha desarrollado como un aliado fundamental en las Ciencias Sociales, transformando su ejercicio. En este artículo se alude la importancia de la IA en las Ciencias Sociales, y se ejemplifica a partir de la tarea de investigación de discursos digitalizados. Se presenta el análisis de sentimientos, que puede realizarse con discursos escritos y/o discursos visuales en las redes sociales. Se abordan uno de los modelos matemáticos más característicos de análisis de sentimientos: las máquinas de soporte vectorial (SVM, por sus siglas en inglés) y se programa en Python un algoritmo para interpretar un texto breve usando una SVM. El objetivo principal de trabajo es ser un recurso de referencia fácil, para científicos interesados en el uso de la IA como herramienta metodológica en las Ciencias Sociales.

Biografía del autor/a

Antonio Aguilera, El Colegio de San Luis

Doctor en Ciencias Aplicadas por la Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Es Investigador Titular B, adscrito al programa de Estudios Políticos e Internacionales de El Colegio de San Luis y es Investigador Nacional con nivel de Candidato del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores de el CONHCYT, México.

Citas

Bahit. E. (2012). Curso: Python para principiantes. https://archive.org/details/2012CursoPythonParaPrincipiantes

Chen, X. y He, K. (2020) Exploring Simple Siamese Representation Learning. https://arxiv.org/pdf/2011.10566.pdf

Cheng, J. Dong, L., Lapata, M. (2016) Long Short-Term Memory-Networks for Machine Reading. https://arxiv.org/pdf/1601.06733.pdf

Goodfellow, I.J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., Bengio, Y. (2014) Generative Adversarial Networks. https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf

Gugerty, L. (2006). Newell and Simon’s Logic Theorist: Historical Background and Impact on Cognitive Modeling. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, 50(9), pp. 880-884. https://doi.org/10.1177/154193120605000904

Guenther, N. y Schonlau, M. (2016) Support vector machines. The Stata Journal 16, Number 4, pp. 917–937.

Gurney, K. (2007). Neural Networks for Perceptual Processing: From Simulation Tools to Theories. Philosophical Transactions: Biological Sciences, 362(1479), pp. 339–353. http://www.jstor.org/stable/20209847

Kaplan, J. (2017) Inteligencia Artificial: Lo que todo el mundo debe saber. España: Teell Editorial.

Kress, G. y van Leeuwen, T. (2021) Reading Imagens: The grammar of visual design. New York: Routledge.

Michelucci, U. (2022) An Introduction to Autoencoders. https://arxiv.org/pdf/2201.03898.pdf

Moguerza, J. M., y Muñoz, A. (2006). Support Vector Machines with Applications. Statistical Science, 21(3), pp. 322–336. http://www.jstor.org/stable/27645765

O'Shea, K. y Nash, R. (2015) An Introduction to Convolutional Neural Networks. https://arxiv.org/pdf/1511.08458.pdf

Schmidt, R.M. (2019) Recurrent Neural Networks (RNNs): A gentle Introduction and Overview. https://arxiv.org/pdf/1912.05911.pdf

Sukhbaatar, S., Szlam, A., Weston, J., Fergus, R. (2015) End-To-End Memory Networks. https://arxiv.org/pdf/1503.08895.pdf

Turner, R.E. (2023) An Introduction to Transformers. https://arxiv.org/pdf/2304.10557.pdf

Vorobioff, J., Cerrotta, S. Morel, N.E. y Amadio, A. (2022) Inteligencia Artificial y Redes Neuronales: Fundamentos, Ejercicios y Aplicaciones con Python y Matlab. Buenos Aires: Editorial de la Universidad Tecnológica Nacional.

Wightman, R., Touvron, H., Jégou, H. (2021) ResNet strikes back: An improved training procedure in timm. https://arxiv.org/pdf/2110.00476.pdf

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Publicado

26-08-2025

Cómo citar

Aguilera, A. (2025). La Inteligencia Artificial en las Ciencias Sociales: Abordaje desde el Análisis de Sentimientos. studios ociales Contemporáneos, (33), 1–27. https://doi.org/10.48162/rev.48.097

Número

Sección

Artículos libres