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📚 Bibliografía Esencial

Recursos académicos fundamentales para la investigación con AntropoBlue

🔬 Metodología Digital y Etnografía Online

Fundamentos Teóricos

Hine, C. (2015). Ethnography for the Internet: Embedded, Embodied and Everyday. Londres: Bloomsbury Academic.
  • Referencia clave para etnografía digital
  • Metodologías para investigación online
  • Consideraciones éticas esenciales
Pink, S., Horst, H., Postill, J., Hjorth, L., Lewis, T., & Tacchi, J. (2016). Digital Ethnography: Principles and Practice. Londres: SAGE Publications.
  • Principios de la etnografía digital
  • Métodos mixtos digitales
  • Casos de estudio aplicados
Kitchin, R. (2014). The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. Londres: SAGE Publications.
  • Big Data en ciencias sociales
  • Infraestructuras de datos
  • Implicaciones metodológicas

🔗 Análisis de Redes Sociales

Metodología Cuantitativa

Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.
  • Texto fundamental de ARS
  • Métodos matemáticos y estadísticos
  • Aplicaciones prácticas
Scott, J. (2017). Social Network Analysis (4ª ed.). Londres: SAGE Publications.
  • Introducción accesible a ARS
  • Conceptos clave actualizados
  • Software y herramientas
Borgatti, S. P., Everett, M. G., & Johnson, J. C. (2018). Analyzing Social Networks (2ª ed.). Londres: SAGE Publications.
  • Guía práctica para ARS
  • Uso de software especializado
  • Interpretación de resultados

💻 Métodos Computacionales

Análisis de Sentimiento y NLP

Liu, B. (2020). Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions (2ª ed.). Cambridge: Cambridge University Press.
  • Técnicas de análisis de sentimiento
  • Machine Learning aplicado
  • Evaluación de modelos
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing (3ª ed.). Stanford: Stanford University Press.
  • Procesamiento de lenguaje natural
  • Modelos neurales modernos
  • Aplicaciones a redes sociales

⚖️ Ética de la Investigación Digital

Association of Internet Researchers (AoIR). Ethical Guidelines.
Franzke, A. S., Bechmann, A., Zimmer, M., Ess, C., & the AoIR Ethics Committee. (2020). Internet Research: Ethical Guidelines 3.0. AoIR.
  • Guía actualizada de ética
  • Consideraciones contemporáneas
  • Casos prácticos

📊 Open Science y FAIR Data

Wilkinson, M. D., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3, 160018.
  • Principios FAIR originales
  • Implementación práctica
  • Estándares internacionales
Nosek, B. A., et al. (2015). Promoting an open research culture. Science, 348(6242), 1422-1425.
  • Cultura de investigación abierta
  • Transparencia científica
  • Reproducibilidad

🔧 Herramientas y Software

Programación y Análisis

Wickham, H., & Grolemund, G. (2017). R for Data Science. Sebastopol: O'Reilly Media.
  • R para ciencias de datos
  • Ecosistema Tidyverse
  • Visualización con ggplot2
VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook. Sebastopol: O'Reilly Media.
  • Python para análisis de datos
  • Pandas, NumPy, Matplotlib
  • Machine Learning con scikit-learn

Análisis Cualitativo

Bazeley, P., & Jackson, K. (2013). Qualitative Data Analysis with NVivo (2ª ed.). Londres: SAGE Publications.
  • Uso profesional de NVivo
  • Metodología cualitativa digital
  • Integración con datos cuantitativos

Cómo Citar Esta Bibliografía

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📚 Recursos Adicionales

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