Erik Olin Wright, Ph. D (EEUU), profesor Vilas de sociología de la Universidad de Wisconsin, Madison y presidente saliente de la Asociación Americana de Sociología, visitó la PUCP en el mes de abril de este año, invitado por el departamento de Ciencias Sociales y la Especialidad de Sociología, para dar dos conferencias magistrales, y participar en mesas de discusión con profesores, tesistas, egresados y alumnos de la universidad sobre sus investigaciones recientes. Durante su estadía, La Colmena aprovechó para realizarle una larga entrevista sobre su texto “Utopías Reales”, las críticas al capitalismo, su mirada al socialismo, y el rol de la Ciencia Social Emancipadora, que presentamos a continuación.

Todos los teóricos de la intriga coinciden en que las conductas intrigantes han ido en aumento dentro de la vida moderna y se han transformado en elementos perturbadores de un mundo que presumía de racional, previsible y totalmente regulable. En este trabajo presentaremos las ideas y conclusiones principales de esta nueva área de investigación sociológica en base a los últimos libros publicados sobre el tema en Europa,y reflexionaremos sobre el potencial analítico del concepto de la intriga para comprender la sociedad actual desde esta nueva perspectiva.

[pt] Esta pesquisa de tese teve como objetivo explorar a análise de mídias sociais, especialmente as disponíveis em comunidades online de sites de redes sociais, a fim de realizar estudos sociais sobre questões de saúde. Com base em uma abordagem prática foi definido um processo para realizar esses estudos. Este processo contou com ferramentas computacionais adaptados para fornecer apoio em tarefas específicas, tais como recuperação de conteúdo, seleção e análise. Duas ferramentas que se destacam são apresentadas por causa de sua utilidade e a complexidade do processo em que a sua construção se baseou. Para o benefício da análise de comunidades online, o Mapa de Associação de Comunidades é um processo desenvolvido para apoiar especialistas em compreender os interesses dos usuários com base em suas associações dentro de suas comunidades. A outra ferramenta visa auxiliar analistas a selecionar discussões de fóruns online a serem analisados manualmente com técnicas de pesquisa qualitativa, por exemplo, análise de conteúdo e do discurso. Esta ferramenta, TorchSR, foi criada baseada em aprendizado de máquina não supervisionado, usando agrupamento hierárquico, para dar suporte na resolução do problema de seleção de conteúdo. Um estudo de caso exploratório mostra que esta ferramenta ajuda na resolução do problema. O processo proposto foi utilizado em dois estudos sobre questões relevantes de saúde (hepatite C e o abuso de drogas), que resultou em descobertas relevantes sobre saúde pública. Em conclusão, este trabalho apresenta a aplicação prática de ciência social computacional no campo da saúde, através do desenvolvimento de um processo e ferramentas utilizadas para apoiar os analistas e melhorar a sua aplicação. / [en] This research thesis is aiming to exploit valuable social media, especially those available in online communities of social network sites, in order to perform social studies about healthcare issues. Based on a practical approach, a process was defined to conduct such studies. This process relied on tailored computational tools to provide support for specific tasks such as contente retrieval, selection, and analysis. Two tools that stand out are presented because of their utility and the complexity of the process in which their development was based on. The first tool, for the benefit of online community analysis, is the Community Association Map, a process developed to support experts in understanding users’ interests based on their associations within their communities. Our second tool (TorchSR) aims to aid analysts in the selection of discussions from online forums to be manually analyzed by (qualitative) research techniques (e.g. content and discourse analysis). This task, which was defined as solving the content selection problem, was tackled with a tool based on unsupervised machine learning techniques, such as hierarchical clustering. An exploratory study case shows that TorchSR helps analysts in dealing with the problem. The proposed process was employed in two studies about relevant healthcare issues (i.e. hepatitis C and drug abuse) which resulted in interesting findings in the field of public health. In conclusion, this thesis presents a practical application of computational social science to the field of health, through development of a process and tools used to support analysts and improve its application.