Data Science and Social Research

Relevanța acestui volum pentru cercetătorii din institutele de statistică și mediul academic rezidă în capacitatea sa de a pune bazele teoretice și practice ale Științei Datelor Sociale (Social Data Science). Găsim în această carte o încercare riguroasă de a reconcilia metodele tradiționale ale sociologiei cu noile realități ale Big Data, oferind un cadru metodologic esențial pentru cei care gestionează baze de date complexe. Lucrarea nu se rezumă la aspecte tehnice, ci chestionează validitatea epistemologică a „revoluției datelor”, oferind un suport critic necesar în acreditările de cercetare socială.

Putem afirma că structura volumului este una progresivă, debutând cu o secțiune densă dedicată epistemologiei. Aici sunt analizate transformările suferite de sociologie în fața fluxurilor de date digitale, continuând apoi cu o a doua parte dedicată metodelor, arhitecturilor de date și instrumentelor software specifice, precum platforma TaLTaC 3.0. Această organizare permite cititorului să înțeleagă nu doar „cum” să analizeze datele provenite din social media sau sisteme de învățare (learning analytics), ci și „de ce” aceste metode sunt relevante pentru prognoză și luarea deciziilor.

În ceea ce privește aria de acoperire, Data Science and Social Research tratează tematici similare cu cele din Classification, (Big) Data Analysis and Statistical Learning, însă se diferențiază printr-o abordare mult mai ancorată în științele sociale și sociologie. În timp ce volumul lui Francesco Mola este orientat spre învățare statistică aplicată în diverse industrii, lucrarea editată de N. Carlo Lauro și echipa sa menține un focus constant asupra interpretării comportamentului uman și a structurilor sociale prin prisma noilor tehnologii.