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