Este curso introduce a los doctorandos al análisis de datos sociales extraídos de plataformas digitales. Los ejemplos utilizados se centrarán principalmente en redes sociales, aunque las estrategias presentadas podrán aplicarse a otros entornos digitales, como sitios web institucionales, medios de comunicación o comunidades en línea. Se utilizarán herramientas como Apify y posteriormente

se visualizarán usando Tableau y Power BI, para interpretar métricas, frecuencia de publicación y temas virales. Se destacará el papel de la visualización como estrategia para generar conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

Durante el curso se utilizará Apify como herramienta principal para el scraping. Apify permite automatizar la extracción de datos de redes sociales como TikTok o Instagram sin necesidad de programar. Se trabajará con su versión gratuita, que es suficiente para realizar prácticas educativas. Se explicará su funcionamiento, ventajas y limitaciones frente a otras alternativas que permiten

realizar procesos de Scraping.

1. Introducción a la visualización de datos en investigación social.

2. Fundamentos de scraping: obtención de datos mediante Apify.

3. Preparación y limpieza de datos descargados (CSV, JSON).

4. Visualización con Tableau: filtros, dashboards, líneas temporales.

5. Introducción a Power BI: segmentación y modelos de datos.

6. Análisis de casos reales en redes sociales y otros entornos digitales.

7. Reflexiones metodológicas y éticas.

Enfoque práctico con actividades guiadas, análisis de datos reales de redes sociales, y materiales descargables.

Participación en foros y actividades prácticas. Entrega de una mini visualización con interpretación crítica.