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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/55982 Cómo citar
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dc.contributor.authorMestre Díaz, Albert Horacio-
dc.date.accessioned2026-07-09T18:20:13Z-
dc.date.available2026-07-09T18:20:13Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationMestreDíaz, A. "La programación de la historia: ciencia de datos para el análisis de fuentes históricas". Claves. Revista De Historia. [en línea] 2026 12(22), 29 p. DOI: https://doi.org/10.25032/crh.12i22.2793es
dc.identifier.issn2393-6584-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/55982-
dc.description.abstractEste artículo analiza la incorporación de técnicas de ciencia de datos al trabajo con fuentes históricas y sus efectos epistemológicos, metodológicos y materiales en la historiografía contemporánea. Argumenta que estas técnicas —que constituyen la base operativa de la inteligencia artificial— no son meros instrumentos neutrales, sino arbitrajes técnicos que reconfiguran el acceso, procesamiento e interpretación del pasado. Muestra que la digitalización amplía la escala del análisis, pero introduce límites vinculados a la incompletitud del registro histórico, la opacidad algorítmica y las infraestructuras desiguales. Sostiene que la abundancia de datos no garantiza mayor verdad histórica y que los modelos computacionales pueden reproducir sesgos técnicos y políticos. Propone una colaboración crítica e interdisciplinaria entre historiadores y científicos de datos y concluye que el giro computacional exige una historiografía reflexiva, situada y consciente de sus mediaciones técnicas.es
dc.description.abstractThis article examines the incorporation of Data Science techniques into historical source analysis and their epistemological, methodological, and material implications for contemporary historiography. It argues that these techniques –fundamental to the operation of Artificial Intelligence– are not merely neutral instruments but technical mediations that reshape access to, processing of, and interpretation of the past. It shows that digitalization expands analytical scale while introducing limits related to the incompleteness of the historical record, algorithmic opacity, and unequal infrastructures. The article contends that data abundance does not ensure greater historical truth and that computational models reproduce technical and political biases. It advocates for critical interdisciplinary collaboration between historians and data scientists and concludes that the computational turn requires a reflexive, situated historiography aware of its technical mediations.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoeses
dc.publisherUdelar. FHCEes
dc.relation.ispartofClaves. Revista De Historia, 12(22), 29 p.es
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectCiencia de datoses
dc.subjectHistoriaes
dc.subjectEpistemologíaes
dc.subjectMinería de datoses
dc.subjectData sciencees
dc.subjectHistoriographyes
dc.subjectEpistemologyes
dc.subjectData mininges
dc.titleLa programación de la historia: ciencia de datos para el análisis de fuentes históricases
dc.title.alternativeProgramming History: Data Science for the Analysis of Historical Sourceses
dc.typeArtículoes
dc.contributor.filiacionMestre Díaz Albert Horacio, Universidad de la República (Uruguay)-
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Compartir Igual (CC - By-NC-SA 4.0)es
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.25032/crh.12i22.2793-
Aparece en las colecciones: Claves - Revista de Historia - Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación

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