{"id":15099,"date":"2026-03-27T13:11:43","date_gmt":"2026-03-27T19:11:43","guid":{"rendered":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/?p=15099"},"modified":"2026-04-30T12:01:15","modified_gmt":"2026-04-30T18:01:15","slug":"desafios-de-la-ciencia-de-datos-para-la-historia-economica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/?p=15099","title":{"rendered":"Los desaf\u00edos para la historia econ\u00f3mica ante el auge de la ciencia de datos"},"content":{"rendered":"

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Ce\u0301sar Morado-Maci\u0301as* ORCID: 0000-0002-6696-6989<\/span><\/p>\n

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CIENCIAUANL \/ AN\u0303O 29, No.137, mayo-junio 2026<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

DOI:\u00a0https:\/\/doi.org\/10.29105\/cienciauanl29.137-2<\/a><\/p>\n

Descargar PDF<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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La historia econo\u0301mica, como campo de estudio, experimenta una transformacio\u0301n sustantiva impulsada por el crecimiento de la ciencia de datos. Un vistazo a los nu\u0301meros recientes del Journal of Economic History<\/em> de la Universidad de Cambridge evidencia este impacto. Esta disciplina, que combina estadi\u0301stica, informa\u0301tica y te\u0301cnicas de visualizacio\u0301n, ofrece a los especialistas un conjunto pro\u0301digo de herramientas para analizar grandes volu\u0301menes de registros histo\u0301ricos, extrayendo noticias valiosas y desafiando interpretaciones tradicionales (Bisin y Giovanni, 2021). \u00bfEn realidad, el uso de la ciencia de datos en la historia econo\u0301mica esta\u0301 revolucionando la forma en que entendemos el pasado, abriendo nuevas perspectivas y profundizando nuestra comprensio\u0301n de las fuerzas que moldearon las economi\u0301as?<\/p>\n

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En septiembre de 2024 fue lanzado a nivel internacional el ma\u0301s reciente libro de Yuval Noha (2024), el analista ma\u0301s media\u0301tico de la actualidad y un difusor de las ventajas de las tecnologi\u0301as emergentes. Segu\u0301n e\u0301l cada vez es ma\u0301s revelador que la ciencia de datos ofrece a los historiadores econo\u0301micos diversos me\u0301todos para analizar hechos a gran escala, permitie\u0301ndoles abordar cuestiones de investigacio\u0301n que antes eran insuperables debido a la complejidad y al volumen de informacio\u0301n disponible. Algunas de las aplicaciones ma\u0301s notables incluyen: a)<\/em> ana\u0301lisis de series temporales: permite el estudio de la evolucio\u0301n de variables econo\u0301micas a trave\u0301s del tiempo, identificando tendencias, ciclos y puntos de inflexio\u0301n.<\/p>\n

El examen de estas revela modelos a largo plazo en indicadores como el crecimiento econo\u0301mico, la inflacio\u0301n y el desempleo, proporcionando referencias cruciales sobre las fuerzas motrices de la economi\u0301a en la li\u0301nea temporal. b)<\/em> Mineri\u0301a de texto: posibilita el ana\u0301lisis de grandes volu\u0301menes de documentos histo\u0301ricos (perio\u0301dicos, reportes gubernamentales, correspondencia comercial). Mediante algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, los historiadores extraen informacio\u0301n relevante sobre eventos financieros, opiniones y actitudes, desvelando patrones y tendencias que seri\u0301an difi\u0301ciles de discernir con la lectura manual (Haupert y Diebold, 2024).<\/span><\/p>\n

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c)<\/em> Modelado econome\u0301trico: posibilita la construccio\u0301n de pautas matema\u0301ticas que expliquen y predigan feno\u0301menos econo\u0301micos. Al utilizar apuntes histo\u0301ricos para estimar los para\u0301metros de estas, los especialistas evalu\u0301an el impacto de diferentes factores en la economi\u0301a: poli\u0301ticas gubernamentales, cambios tecnolo\u0301gicos o eventos externos. d)<\/em> Visualizacio\u0301n de datos: desempen\u0303a un papel crucial en la comunicacio\u0301n de los resultados de la investigacio\u0301n histo\u0301rica. Mediante gra\u0301ficos, mapas y otras representaciones visuales se ilustran patrones y tendencias. e)<\/em> Aprendizaje de ma\u0301quina y Big Data<\/em>: los algoritmos de este tipo pueden ser entrenados para reconocer arquetipos en grandes conjuntos de informacio\u0301n, identificar anomali\u0301as y hacer predicciones. El Big Data<\/em>, a su vez, permite trabajar con cu\u0301mulos de datos masivos y heteroge\u0301neos, como registros de transacciones comerciales (Foster et al<\/em>. 2021).\"\"<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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APLICACIONES CONCRETAS<\/h4>\n
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Algunas de las aplicaciones ma\u0301s notables incluyen: a) crecimiento econo\u0301mico: permite analizar los factores que lo impulsan a largo plazo: inversio\u0301n en capital humano, innovacio\u0301n tecnolo\u0301gica y apertura al comercio internacional. b) Desigualdad: facilita el ana\u0301lisis de la distribucio\u0301n de la riqueza y la renta a trave\u0301s del tiempo, identificando las causas y consecuencias de la divergencia econo\u0301mica. c)<\/em> Mercados financieros: ofrece herramientas para analizar su evolucio\u0301n, incluyendo el estudio de burbujas especulativas, crisis y el papel de las instituciones financieras en la economi\u0301a. d)<\/em> Historia empresarial: permite la investigacio\u0301n de la transformacio\u0301n de las compan\u0303i\u0301as a lo largo del tiempo, junto con las estrategias, innovacio\u0301n y competencia (Bisin y Giovanni, 2021).<\/span><\/p>\n

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Sin ser exhaustivo, los ejemplos se multiplican: a)<\/em> el impacto de la esclavitud en el desarrollo financiero de los Estados Unidos: utilizando datos sobre produccio\u0301n agri\u0301cola, precios de esclavos y otros indicadores, los historiadores cuantificaron su efecto en la economi\u0301a estadounidense, revelando que fue un agente clave en el crecimiento del sur antes de la Guerra Civil, pero tambie\u0301n genero\u0301 profundas desigualdades. b)<\/em> La Gran Depresio\u0301n: el ana\u0301lisis de datos macro y microecono\u0301micos permitio\u0301 una mejor comprensio\u0301n de las causas y consecuencias de esta, facilitando la identificacio\u0301n de factores como la poli\u0301tica monetaria restrictiva y el colapso del sistema bancario. c)<\/em> La globalizacio\u0301n y el comercio internacional: se analizo\u0301 el impacto de ambos en la economi\u0301a mundial, revelando patrones de integracio\u0301n econo\u0301mica y desigualdad entre pai\u0301ses. Desde luego, existen los riesgos de quien recolecta los datos y los asume de la verdad, asi\u0301 lo advierten diversos autores (Manrique y Borja, 2025).<\/p>\n

En el caso de Me\u0301xico, aunque la historia econo\u0301mica tiene un buen nivel a escala latinoamericana, gracias a los trabajos de Carlos Marichal, Mario Cerutti, Sandra Kuntz, Luis Fri\u0301as, entre otros destacados investigadores que integran la Asociacio\u0301n Mexicana de Historia Econo\u0301mica y publican en la revista Ame\u0301rica Latina en la Historia Econo\u0301mica<\/em>, del Instituto Mora, todavi\u0301a es un tema emergente. Para el caso especi\u0301fico de Monterrey, no cambian las cosas, recientemente aparecio\u0301 un arti\u0301culo que busca verificar la hipo\u0301tesis de si existio\u0301 correlacio\u0301n estadi\u0301sticamente significativa entre la llegada del ferrocarril a la ciudad y la expansio\u0301n econo\u0301mica. Sobre una base de datos de 8 mil registros notariales se revisaron tres variables: cre\u0301dito, mercado inmobiliario y natalidad empresarial, dando seguimiento a cinco indicadores: protestos, hipotecas, compra-ventas, testamentos y actas constitutivas en el periodo 1856-1912, tomando como baro\u0301metro el ferrocarril a partir de 1882 que divide la muestra en dos. Se opto\u0301 por trabajar con el programa R y se corrio\u0301 una prueba pre\/post<\/em> cuyo eje fue 1882.<\/span><\/p>\n

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El resultado revelo\u0301 una diferencia significativa en algunas variables. Sin embargo, ma\u0301s alla\u0301 de esto, lo importante es que se arriesga al asumir tales metodologi\u0301as e intentar aprovechar los beneficios de la ciencia de datos en las investigaciones de historia econo\u0301mica. Como hemos visto, se depende mucho de la disponibilidad de las fuentes para hacer series de tiempo, en el caso citado, la ventaja que ofrece trabajar ese periodo es la continuidad de los registros notariales que permite alimentar bases de datos susceptibles de ser analizadas (Morado, 2023).<\/p>\n

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RETOS, DESAFI\u0301OS, LIMITACIONES<\/h4>\n
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Aunque la ciencia de datos ofrece un enorme potencial para la investigacio\u0301n en historia econo\u0301mica, tambie\u0301n presenta desafi\u0301os y limitaciones importantes. El primero de ellos es que tiene que haber datos, es decir, amplias series de tiempo que puedan ser analizadas. Es una limitante porque hay muchas lagunas de informacio\u0301n en distintos periodos. Otro reto es la necesidad de habilidades especializadas al aplicar diversas herramientas. La mayori\u0301a de los investigadores no poseen formacio\u0301n en estadi\u0301stica, programacio\u0301n o ana\u0301lisis de datos, lo que dificulta la adopcio\u0301n de dichas te\u0301cnicas en sus trabajos. La colaboracio\u0301n entre historiadores y cienti\u0301ficos de datos sera\u0301 esencial para superar esta barrera y garantizar que los instrumentos sean aplicados de forma adecuada y rigurosa.<\/p>\n

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Adema\u0301s, la ciencia de datos no puede sustituir la interpretacio\u0301n histo\u0301rica y el contexto. Los detalles, por si\u0301 solos, no cuentan la historia completa. Es fundamental que los especialistas utilicen su conocimiento y expertise para analizar los resultados, contextualizarlos e integrarlos a un marco ma\u0301s amplio de comprensio\u0301n del pasado (Manrique y Borja, 2025).<\/span><\/p>\n

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A pesar de los desafi\u0301os, el futuro de esta ciencia en la historia econo\u0301mica es prometedor. A medida que la tecnologi\u0301a avanza y se generan nuevos conjuntos de informacio\u0301n, las posibilidades de investigacio\u0301n se expanden. La digitalizacio\u0301n de archivos histo\u0301ricos, el constante desarrollo de herramientas de ana\u0301lisis y la creciente colaboracio\u0301n entre historiadores y cienti\u0301ficos de datos esta\u0301n abriendo fronteras ine\u0301ditas en la comprensio\u0301n del pasado.<\/p>\n

La ciencia de datos tiene el potencial de transformar la historia econo\u0301mica en una disciplina ma\u0301s empi\u0301rica, rigurosa y relevante para el mundo contempora\u0301neo. Al proporcionar evidencia cuantitativa y ana\u0301lisis sofisticados, ayudara\u0301 a responder preguntas complejas sobre el desarrollo financiero, la desigualdad, las crisis y otros temas cruciales. Adema\u0301s, la visualizacio\u0301n de datos y otras te\u0301cnicas de comunicacio\u0301n pueden hacer que la historia econo\u0301mica sea ma\u0301s accesible y atractiva para un pu\u0301blico ma\u0301s amplio, contribuyendo a un debate general ma\u0301s informado acerca de cuestiones econo\u0301micas y sociales, aunque desde luego la construccio\u0301n de \u201cdatos\u201d y su gestio\u0301n no esta\u0301 exenta de subjetividad y ello constituye un riesgo de sesgo (Torrent, 2019).<\/p>\n<\/div>\n

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* Universidad Auto\u0301noma de Nuevo Leo\u0301n, San Nicola\u0301s de los Garza, Me\u0301xico.
\nContacto: cesar.moradomc@uanl.edu.mx<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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REFERENCIAS<\/h4>\n
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Alle\u0301s Torrent, Susanna. (2019). Sobre la complejidad de los datos en humanidades o co\u0301mo traducir las ideas a datos, Revista de Humanidades Digitales<\/em>, (4), 1-28.<\/p>\n

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Berry, David M., Fagerjord, Anders. (2017). Digital Humanities: Knowledge and Critique in a Digital Age<\/em>, Cambridge, Polity Press.<\/p>\n

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Bisin, Alberto, Giovanni, Federico. (2021). The Handbook of historical economics<\/em>, Academic press.<\/p>\n

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Haupert, Michael, Diebolt, Claude. (2024). Hanbook of cliometrics<\/em>, Springer International Publishing.<\/p>\n

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Foster, Ian, Ghani, Rayid, Jarmin, Ron, et al<\/em>. (2021). Big Data and Social Science Data Science Methods and Tools for Research and Practice<\/em>, Londres, CRC Press Taylor & Francis Group.<\/p>\n

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Morado-Maci\u0301as, Ce\u0301sar. (2023). Dinero, mercado inmobiliario y empresa. El impacto del ferrocarril en Monterrey, Memoria de la Academia Mexicana de la Historia<\/em>, (62), 159-197.<\/p>\n

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Noha-Harari, Yuval. (2024). Nexus. Una breve historia de la ciencia de la informacio\u0301n de la Edad de piedra a la IA<\/em>, Editorial Debate.<\/p>\n

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Manrique-Go\u0301mez, Laura, Borja-Go\u0301mez, Jaime H. (2025). Ciencia de datos para la historia: datificar las fuentes para una historia (predictiva), Historia y Grafi\u0301a<\/em>, (64), 97-145, https:\/\/doi.org\/10.48102\/hyg.vi64.541<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Recibido: 24\/03\/2025 <\/strong>
\nAceptado: 12\/06\/2025<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Los desafi\u0301os para la historia econo\u0301mica ante el auge de la ciencia de datos<\/h4>\n
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RESUMEN<\/strong><\/p>\n

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La ciencia de datos esta\u0301 transformando la historia econo\u0301mica al ofrecer nuevas herramientas para analizar grandes volu\u0301menes de informacio\u0301n histo\u0301rica. Te\u0301cnicas como series temporales, mineri\u0301a de texto, modelado econome\u0301trico, aprendizaje de ma\u0301quina y visualizacio\u0301n de datos permiten replantear interpretaciones tradicionales sobre crecimiento, desigualdad y mercados. Aunque su aplicacio\u0301n enfrenta desafi\u0301os \u2014como la disponibilidad de fuentes, el riesgo de sesgos y la necesidad de habilidades te\u0301cnicas\u2014, su integracio\u0301n, junto con la interpretacio\u0301n histo\u0301rica, abre oportunidades para una historia econo\u0301mica ma\u0301s rigurosa, empi\u0301rica y socialmente relevante.<\/p>\n

Palabras clave: ciencia de datos, historia econo\u0301mica, series de tiempo, big data; me\u0301todos cuantitativos.<\/p>\n

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The challenges facing economic history in the age of data science<\/h4>\n
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ABSTRACT<\/strong><\/p>\n

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Data science is reshaping economic history by providing tools to analyze large-scale historical data. Methods such as time series analysis, text mining, econometric modelling, machine learning, and data visualization enable historians to revisit traditional interpretations of economic growth, inequality, and financial markets. Despite challenges related to data availability, technical skills, and potential biases, data science\u2014when combined with historical interpretation\u2014offers significant opportunities to build a more empirical, rigorous, and socially relevant economic history.<\/em><\/p>\n

Keywords: data science, economic history, time series; big data, quantitative methods.<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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