Curso Big Data para Comunicación Política

Cronograma

Duración: 8 semanas (32 hs.) 

Fecha de inicio:  a confirmar

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Modalidad

Asincrónica. Aula virtual con tutoría personalizada a distancia

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Profesores

Bárbara Zeifer

Zacarias Abuchanab

La comunicación política en la actualidad se ha convertido en el arte de construir mensajes clave para hacerlos llegar de manera efectiva a la audiencia buscada. El gran desafío es lograr acceder a aquello que el electorado cree, siente, le interesa, le preocupa, lo moviliza, para poder diseñar una campaña que lo interpele. En un contexto en el que las encuestas de opinión se revelan incapaces de detectar el humor social, la ciencia de datos ofrece una vía de acceso directa al comportamiento y las formas de expresión de la ciudadanía que además prescinde de los sesgos del sentido común del analista, y se basa exclusivamente en la matemática y el lenguaje informático.

Este curso abordará la resolución de los problemas clásicos de la comunicación política (diagnósticos de reputación, segmentación de audiencias, predicción de resultados) a partir del análisis de uno de los bienes más preciados de nuestro tiempo: los datos. A lo largo de 8 clases los participantes se adentrarán en los procedimientos generales para extraer, explorar, limpiar y analizar estadísticamente un conjunto de datos. Además, conocerán los algoritmos más utilizados para la toma de decisiones estratégicas y la realización de predicciones, y las APIs (Application Programming Interfaces) más útiles para ponerlos en práctica. Al finalizar el curso, los participantes habrán incorporado los conocimientos necesarios para tomar decisiones estratégicas de comunicación política en base al análisis de datos.

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Objetivos

• Acercar el lenguaje de programación y los algoritmos clave de la ciencia de datos a los tomadores de decisiones en el ámbito de la comunicación política.

• Dar a conocer los principales modos en los que el análisis de grandes volúmenes de datos puede ser aplicado de manera concreta a la toma de decisiones estratégica en cualquier campaña de marketing político o institucional.

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Destinatarias/os

Este curso está destinado a tomadores de decisión con equipos a cargo que busquen comprender los conceptos clave de la ciencia de datos aplicada a la comunicación política, pero puedan delegar la implementación de los procesos. No se requieren conocimientos previos de programación ni estadística. 

Son sus destinatarios, entre otros

• Consultores

• Dirigentes y funcionarios

• Analistas

• Cientistas sociales e investigadores

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Se requiere tener instalados los programas Adobe Acrobat y Microsoft Word.

A lo largo del curso se utilizarán programas más complejos, pero su descarga no será obligatoria.

Se recomienda utilizar el navegador de internet Google Chrome.

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Contenidos

Módulo 1: Datos y comunicación política

Las claves para hacer campaña política en el 2020. Comunicación, marketing y redes sociales. Las limitaciones de las metodologías tradicionales: sesgos e imprecisión. La ciencia de datos como oportunidad y desafío.

Módulo 2: Definición de objetivos e identificación de oportunidades

¿Qué puedo hacer con los datos? ¿Qué tipo de datos necesito? Definición de objetivos, variables e indicadores para cada proyecto con la metodología OKR. Posibilidades y oportunidades del análisis de datos en política: scrapping de redes sociales, clusterización de públicos, predicción de resultados.

Módulo 3: La preparación de los datos 

Introducción a Python y lenguajes de programación. Entornos de desarrollo. Sintaxis básica y aplicaciones  en data manipulation. Los procedimientos más comunes de extracción, exploración, limpieza y análisis estadístico de bases de datos de gran volumen. El paso a paso de cómo construir nuestro primer data set scrapeando datos, prepararlo y analizarlo de manera preliminar.

Módulo 4: Algoritmos para problemas políticos 

Presentación de los principales algoritmos disponibles para predecir y tomar decisiones a partir de grandes volúmenes de datos.  Introducción al mundo del Machine Learning y Deep Learning.
- Modelos predictivos: Introducción a técnicas de regresión lineal para variables cuantitativas.
- NLP: Técnicas básicas de análisis y clasificación de palabras.
- Modelos no supervisados: Introducción a clusterización y aplicaciones básica

Módulo 5: Introducción a las técnicas y herramientas de la ciencia de datos

Presentación de herramientas de análisis y visualización de datos: Power Bi & Tableau.

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Metodología

Para cada clase las/los estudiantes podrán acceder a varios archivos e hipervínculos para trabajar sobre los contenidos de la clase correspondiente:

• Un video explicativo

• Una presentación en pdf de referencia

• Sugerencias de material de apoyo complementario 

• Archivos con presentación de casos (cuando sea pertinente)

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Evaluación

• Al finalizar cada clase los participantes deberán responder una pregunta de comprobación de participación.

• Al finalizar el curso los participantes completarán un examen multiple choice en el que se evaluarán los principales contenidos dictados.

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Certificación

Para obtener el certificado de PARTICIPACIÓN del curso se requiere la presentación de 7 de las 8 preguntas de comprobación de participación.

Para obtener el certificado de APROBACIÓN del curso se requiere la presentación de 7 de las 8 preguntas de comprobación de participación y la aprobación del examen final con un 60%  o más preguntas correctas.

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Los certificados son extendidos por TIBER Escuela de Estudios Políticos y Sociales. 

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Los cursos no brindan puntaje docente.

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Aranceles