Relacionar Columnas Métodos de investigación digitalVersión en línea Juego de relacionar columnas por Oscar Cruz 1 Investigación basada en geolocalización digital 2 Investigación-acción participativa digital (IAP digital) 3 Análisis de algoritmos y plataformas (platform studies) 4 Observación encubierta en entornos digitales 5 Encuestas y formularios en línea 6 Análisis de sentimientos y procesamiento del lenguaje natural (PLN) 7 Investigación con datos abiertos (Open Data Research) 8 Análisis de código y comunidades de desarrolladores 9 Experimentos en línea 10 Estudios de usabilidad (UX research) 11 Machine Learning / Inteligencia Artificial aplicada a la investigación 12 Análisis de redes sociales (SNA) 13 Entrevistas por medios digitales 14 Análisis de contenido digital 15 Storytelling digital y análisis narrativo 16 Recolección pasiva de datos (passive data sensing) 17 Ciencia ciudadana digital 18 Simulaciones digitales y modelado computacional 19 Análisis de hipertextos y navegación web 20 Análisis de tráfico web y comportamiento de usuario 21 Investigación colaborativa digital (co-creación de conocimiento) 22 Investigación en mundos virtuales y videojuegos 23 Análisis de apps móviles y uso de dispositivos 24 Minería de datos / Big Data 25 Análisis de bots y automatismos en redes 26 Etnografía digital (netnografía) 27 Análisis visual digital 28 Web scraping (extracción de datos web) 29 Análisis de metadatos 30 Análisis automatizado de comentarios y reseñas Extracción de grandes volúmenes de datos de plataformas digitales para identificar patrones. Estudia cómo los algoritmos, interfaces y reglas de plataformas como YouTube, Instagram o TikTok influyen en el comportamiento humano Se crean modelos digitales de fenómenos sociales, económicos o naturales para simular escenarios. Realizadas mediante videollamadas (Zoom, Meet), chats o correo electrónico. Se analiza cómo las personas expresan emociones o actitudes en textos digitales (por ejemplo, reseñas, tuits). Analiza cómo se cuentan historias en entornos digitales: blogs, hilos en redes, podcasts, etc. Proyectos donde varios usuarios contribuyen con datos o conocimiento, como en plataformas tipo Wikipedia, GitHub o ciencia ciudadana. Estudia cómo se estructuran y relacionan los contenidos web (enlaces, estructuras de sitios, navegación del usuario). Uso de bases de datos públicas disponibles en línea (gobiernos, ONGs, instituciones). Técnica para recolectar automáticamente datos de sitios web. Investigación sobre cómo los usuarios interactúan con interfaces digitales (webs, apps, software). Uso de herramientas como Google Forms, SurveyMonkey, Typeform. comportamiento digital, movimientos, patrones de sueño, etc. Se entrenan modelos para clasificar, predecir o descubrir patrones en grandes conjuntos de datos. Participación voluntaria de personas a través de plataformas digitales para recolectar o analizar datos. Involucra a comunidades online en el proceso de investigación, a menudo en temas de justicia social o educación. Estudio de cómo los usuarios navegan por páginas web. nvestigación sobre el uso de bots en plataformas digitales (para influir, manipular, informar, etc.). Adaptación de la etnografía tradicional al entorno digital. Realización de pruebas controladas en entornos digitales (páginas web, apps, juegos, etc.). Estudio del uso de aplicaciones móviles, hábitos digitales, sensores del teléfono, etc. Estudia los datos sobre los datos: autoría, fecha, ubicación, dispositivos, etc. Estudio de proyectos colaborativos en plataformas como GitHub, Stack Overflow, etc. Examina textos, imágenes, videos o datos de sitios web, blogs, foros, redes sociales, etc. Estudia relaciones e interacciones en redes digitales (Twitter, Facebook, Instagram, etc.). Uso de algoritmos para extraer opiniones, temas y patrones en reseñas de productos, hoteles, películas, etc. Estudio de imágenes y videos en plataformas digitales (memes, campañas visuales, publicidad, etc.). Similar a la observación participante, pero sin revelar identidad del investigador. Observación o participación en entornos como Second Life, Minecraft, Fortnite, o plataformas de realidad virtual. Utiliza datos con componente geográfico: GPS, check-ins, mapas, rastreo móvil. 1 Investigación con datos abiertos (Open Data Research) 2 Análisis de tráfico web y comportamiento de usuario 3 Storytelling digital y análisis narrativo 4 Web scraping (extracción de datos web) 5 Ciencia ciudadana digital 6 Análisis de metadatos 7 Análisis de sentimientos y procesamiento del lenguaje natural (PLN) 8 Estudios de usabilidad (UX research) 9 Observación encubierta en entornos digitales 10 Machine Learning / Inteligencia Artificial aplicada a la investigación 11 Investigación basada en geolocalización digital 12 Etnografía digital (netnografía) 13 Análisis de bots y automatismos en redes 14 Investigación-acción participativa digital (IAP digital) 15 Investigación colaborativa digital (co-creación de conocimiento) 16 Entrevistas por medios digitales 17 Análisis visual digital 18 Recolección pasiva de datos (passive data sensing) 19 Investigación en mundos virtuales y videojuegos 20 Análisis de redes sociales (SNA) 21 Encuestas y formularios en línea 22 Análisis de algoritmos y plataformas (platform studies) 23 Análisis de contenido digital 24 Análisis de código y comunidades de desarrolladores 25 Minería de datos / Big Data 26 Simulaciones digitales y modelado computacional 27 Experimentos en línea 28 Análisis de apps móviles y uso de dispositivos 29 Análisis automatizado de comentarios y reseñas 30 Análisis de hipertextos y navegación web Se crean modelos digitales de fenómenos sociales, económicos o naturales para simular escenarios. Realización de pruebas controladas en entornos digitales (páginas web, apps, juegos, etc.). Analiza cómo se cuentan historias en entornos digitales: blogs, hilos en redes, podcasts, etc. Proyectos donde varios usuarios contribuyen con datos o conocimiento, como en plataformas tipo Wikipedia, GitHub o ciencia ciudadana. Estudio de proyectos colaborativos en plataformas como GitHub, Stack Overflow, etc. Observación o participación en entornos como Second Life, Minecraft, Fortnite, o plataformas de realidad virtual. Uso de bases de datos públicas disponibles en línea (gobiernos, ONGs, instituciones). Estudia cómo los algoritmos, interfaces y reglas de plataformas como YouTube, Instagram o TikTok influyen en el comportamiento humano Involucra a comunidades online en el proceso de investigación, a menudo en temas de justicia social o educación. Se entrenan modelos para clasificar, predecir o descubrir patrones en grandes conjuntos de datos. Participación voluntaria de personas a través de plataformas digitales para recolectar o analizar datos. Técnica para recolectar automáticamente datos de sitios web. Estudio del uso de aplicaciones móviles, hábitos digitales, sensores del teléfono, etc. Uso de herramientas como Google Forms, SurveyMonkey, Typeform. Investigación sobre cómo los usuarios interactúan con interfaces digitales (webs, apps, software). Extracción de grandes volúmenes de datos de plataformas digitales para identificar patrones. Estudia relaciones e interacciones en redes digitales (Twitter, Facebook, Instagram, etc.). comportamiento digital, movimientos, patrones de sueño, etc. Estudia los datos sobre los datos: autoría, fecha, ubicación, dispositivos, etc. Utiliza datos con componente geográfico: GPS, check-ins, mapas, rastreo móvil. Estudio de imágenes y videos en plataformas digitales (memes, campañas visuales, publicidad, etc.). Examina textos, imágenes, videos o datos de sitios web, blogs, foros, redes sociales, etc. nvestigación sobre el uso de bots en plataformas digitales (para influir, manipular, informar, etc.). Similar a la observación participante, pero sin revelar identidad del investigador. Uso de algoritmos para extraer opiniones, temas y patrones en reseñas de productos, hoteles, películas, etc. Estudio de cómo los usuarios navegan por páginas web. Estudia cómo se estructuran y relacionan los contenidos web (enlaces, estructuras de sitios, navegación del usuario). Adaptación de la etnografía tradicional al entorno digital. Se analiza cómo las personas expresan emociones o actitudes en textos digitales (por ejemplo, reseñas, tuits). Realizadas mediante videollamadas (Zoom, Meet), chats o correo electrónico. 1 Muestreo Aleatorio 2 Métodos Mixtos 3 Investigación Cualitativa 4 Análisis de Contenido 5 Investigación Cuantitativa 6 Encuestas Online 7 Estudios de Caso 8 Etnografía Digital Combinación de cuantitativa y cualitativa Recolección de datos a través de formularios Estudio de comportamientos y opiniones Selección al azar de participantes Investigación profunda de un fenómeno específico Estudio de textos y medios digitales Análisis de datos numéricos Observación de interacciones en línea
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