Los desafíos para la historia económica ante el auge de la ciencia de datos
The Challenges Facing Economic History in the Age of Data Science
DOI:
https://doi.org/10.29105/cienciauanl29.137-2Palabras clave:
ciencia de datos, historia económica, series de tiempo, big data, métodos cuantitativos, data science, economic history, time series, quantitative methodsResumen
La ciencia de datos está transformando la historia económica al ofrecer nuevas herramientas para analizar grandes volúmenes de información histórica. Técnicas como series temporales, minería de texto, modelado econométrico, aprendizaje de máquina y visualización de datos permiten replantear interpretaciones tradicionales sobre crecimiento, desigualdad y mercados. Aunque su aplicación enfrenta desafíos —como la disponibilidad de fuentes, el riesgo de sesgos y la necesidad de habilidades técnicas—, su integración, junto con la interpretación histórica, abre oportunidades para una historia económica más rigurosa, empírica y socialmente relevante.
Abstract
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 —when combined with historical interpretation— offers significant opportunities to build a more empirical, rigorous, and socially relevant economic history.
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