Bibliografía

Organizada por semana. Las lecturas centrales están marcadas con ●. Los enlaces llevan a versiones de acceso abierto cuando existen; las ediciones en español se indican para que el estudiante pueda buscarlas en biblioteca. Las lecturas técnicas se leen por lo que miden y por lo que suponen, no por sus fórmulas.

Fuentes de acceso abierto que cubren buena parte del curso

• Barabási, A.-L. Network Science. Libro completo en línea. http://networksciencebook.com/
• Healy, K. Data Visualization: A Practical Introduction. Versión abierta. https://socviz.co/
• arXiv. Toda la literatura técnica sobre embeddings, proyecciones y comunidades citada en el curso. https://arxiv.org/
• Grupo de Estudios Peirceanos, Universidad de Navarra. Textos de Peirce traducidos al español. https://www.unav.es/gep/
• Documentación de las bibliotecas usadas en el cuaderno: scikit-learn (https://scikit-learn.org/), NetworkX (https://networkx.org/), sentence-transformers (https://www.sbert.net/), pandas (https://pandas.pydata.org/), Plotly (https://plotly.com/python/).

Semana 1. Qué es un patrón

• ● Grimmer, J., Roberts, M. E. y Stewart, B. M. (2022). Text as Data: A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences. Princeton University Press. Caps. 1 a 3, 5 y 7.
• Harris, Z. S. (1954). "Distributional Structure". Word 10(2-3), 146-162. https://doi.org/10.1080/00437956.1954.11659520
• Moretti, F. (2015). Lectura distante. Fondo de Cultura Económica. "Conjeturas sobre la literatura mundial".

Semana 2. Embeddings de texto e imagen

• ● Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G. y Dean, J. (2013). "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space". https://arxiv.org/abs/1301.3781
• ● Reimers, N. y Gurevych, I. (2019). "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks". EMNLP-IJCNLP 2019. https://arxiv.org/abs/1908.10084
• Grimmer, J., Roberts, M. E. y Stewart, B. M. (2022). Text as Data. Cap. 8.
• Bolukbasi, T., Chang, K.-W., Zou, J., Saligrama, V. y Kalai, A. (2016). "Man is to Computer Programmer as Woman is to Homemaker? Debiasing Word Embeddings". NeurIPS 2016. https://arxiv.org/abs/1607.06520
• Radford, A. et al. (2021). "Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision". https://arxiv.org/abs/2103.00020
• Wattenberg, M., Viégas, F. y Johnson, I. (2016). "How to Use t-SNE Effectively". Distill. https://distill.pub/2016/misread-tsne/
• McInnes, L., Healy, J. y Melville, J. (2018). "UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction". https://arxiv.org/abs/1802.03426
• van der Maaten, L. y Hinton, G. (2008). "Visualizing Data using t-SNE". Journal of Machine Learning Research 9, 2579-2605. https://jmlr.org/papers/v9/vandermaaten08a.html
• Firth, J. R. (1957). "A Synopsis of Linguistic Theory 1930-1955". En Studies in Linguistic Analysis. Blackwell.
• Ricœur, P. (1995). Tiempo y narración I. Siglo XXI. Cap. 3, sobre la triple mímesis.

Semana 3. Agrupamiento

• ● Grimmer, J., Roberts, M. E. y Stewart, B. M. (2022). Text as Data. Caps. 10 y 12.
• Rousseeuw, P. J. (1987). "Silhouettes: A Graphical Aid to the Interpretation and Validation of Cluster Analysis". Journal of Computational and Applied Mathematics 20, 53-65. https://doi.org/10.1016/0377-0427(87)90125-7
• Hubert, L. y Arabie, P. (1985). "Comparing Partitions". Journal of Classification 2, 193-218. https://doi.org/10.1007/BF01908075
• Lloyd, S. P. (1982). "Least Squares Quantization in PCM". IEEE Transactions on Information Theory 28(2), 129-137. https://doi.org/10.1109/TIT.1982.1056489
• Timmermans, S. y Tavory, I. (2012). "Theory Construction in Qualitative Research: From Grounded Theory to Abductive Analysis". Sociological Theory 30(3), 167-186. https://doi.org/10.1177/0735275112457914
• Peirce, C. S. (1903). "El pragmatismo como lógica de la abducción". https://www.unav.es/gep/PragmatismoLogicaAbduccion.html

Semana 4. Redes

• ● Newman, M. E. J. (2018). Networks. 2.ª ed. Oxford University Press. Caps. 6 y 7; cap. 14 sobre estructura de comunidades.
• ● Barabási, A.-L. (2016). Network Science. Cambridge University Press. Cap. 2. http://networksciencebook.com/
• Freeman, L. C. (1978). "Centrality in Social Networks: Conceptual Clarification". Social Networks 1(3), 215-239. https://doi.org/10.1016/0378-8733(78)90021-7
• Brandes, U. (2001). "A Faster Algorithm for Betweenness Centrality". Journal of Mathematical Sociology 25(2), 163-177. https://doi.org/10.1080/0022250X.2001.9990249
• Newman, M. E. J. (2006). "Modularity and Community Structure in Networks". PNAS 103(23), 8577-8582. https://doi.org/10.1073/pnas.0601602103
• Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R. y Lefebvre, E. (2008). "Fast Unfolding of Communities in Large Networks". Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, P10008. https://arxiv.org/abs/0803.0476
• Fortunato, S. (2010). "Community Detection in Graphs". Physics Reports 486(3-5), 75-174. https://arxiv.org/abs/0906.0612
• Fortunato, S. y Hric, D. (2016). "Community Detection in Networks: A User Guide". Physics Reports 659, 1-44. https://arxiv.org/abs/1608.00163
• Granovetter, M. S. (1973). "The Strength of Weak Ties". American Journal of Sociology 78(6), 1360-1380. https://doi.org/10.1086/225469
• Moretti, F. (2015). Lectura distante. Fondo de Cultura Económica. "Teoría de redes, análisis de la trama".
• Zainea, C. I. (2026). "¿Qué es un quiver y por qué debería importarle a quien trabaja con datos?". https://izainea.github.io/blog/que-es-un-quiver/

Semana 5. Tiempo

• ● Kleinberg, J. (2003). "Bursty and Hierarchical Structure in Streams". Data Mining and Knowledge Discovery 7(4), 373-397. https://doi.org/10.1023/A:1024940629314
• ● Grimmer, J., Roberts, M. E. y Stewart, B. M. (2022). Text as Data. Cap. 2.
• Killick, R., Fearnhead, P. y Eckley, I. A. (2012). "Optimal Detection of Changepoints With a Linear Computational Cost". Journal of the American Statistical Association 107(500), 1590-1598. https://doi.org/10.1080/01621459.2012.737745
• Truong, C., Oudre, L. y Vayatis, N. (2020). "Selective Review of Offline Change Point Detection Methods". Signal Processing 167, 107299. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2019.107299
• Ricœur, P. (1995). Tiempo y narración I. Siglo XXI. Cap. 3.

Semana 6. Modelado de temas y lectura distante

• ● Blei, D. M. (2012). "Probabilistic Topic Models". Communications of the ACM 55(4), 77-84. https://doi.org/10.1145/2133806.2133826
• ● Moretti, F. (2015). Lectura distante. Fondo de Cultura Económica. Edición original: Distant Reading, Verso, 2013.
• ● Arnold, T. y Tilton, L. (2019). "Distant Viewing: Analyzing Large Visual Corpora". Digital Scholarship in the Humanities 34(Supplement 1), i3-i16. https://doi.org/10.1093/llc/fqz013
• Blei, D. M., Ng, A. Y. y Jordan, M. I. (2003). "Latent Dirichlet Allocation". Journal of Machine Learning Research 3, 993-1022. https://jmlr.org/papers/v3/blei03a.html
• DiMaggio, P., Nag, M. y Blei, D. (2013). "Exploiting Affinities between Topic Modeling and the Sociological Perspective on Culture". Poetics 41(6), 570-606. https://doi.org/10.1016/j.poetic.2013.08.004
• Grimmer, J., Roberts, M. E. y Stewart, B. M. (2022). Text as Data. Cap. 13.
• Da, N. Z. (2019). "The Computational Case against Computational Literary Studies". Critical Inquiry 45(3), 601-639. https://doi.org/10.1086/702594
• Underwood, T. (2019). Distant Horizons: Digital Evidence and Literary Change. University of Chicago Press.

Semana 7. Visualización que no engaña

• ● Tufte, E. R. (2001). The Visual Display of Quantitative Information. 2.ª ed. Graphics Press. Edición original de 1983.
• ● Drucker, J. (2011). "Humanities Approaches to Graphical Display". Digital Humanities Quarterly 5(1). http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/5/1/000091/000091.html
• Healy, K. (2018). Data Visualization: A Practical Introduction. Princeton University Press. https://socviz.co/
• Munzner, T. (2014). Visualization Analysis and Design. CRC Press.
• Cairo, A. (2019). How Charts Lie: Getting Smarter about Visual Information. W. W. Norton.

Semana 8. Del patrón a la hipótesis

• ● Peirce, C. S. (1903). "El pragmatismo como lógica de la abducción". Traducción del Grupo de Estudios Peirceanos. https://www.unav.es/gep/PragmatismoLogicaAbduccion.html
• ● Timmermans, S. y Tavory, I. (2012). "Theory Construction in Qualitative Research". Sociological Theory 30(3), 167-186. https://doi.org/10.1177/0735275112457914
• Peirce, C. S. (1878). "Deducción, inducción e hipótesis". https://www.unav.es/gep/DeducInducHipotesis.html
• Grimmer, J., Roberts, M. E. y Stewart, B. M. (2022). Text as Data. Cap. 10 y capítulo final.
• Zainea, C. I. (2026). "La prótesis hermenéutica". https://izainea.github.io/blog/protesis-hermeneutica/
• Zainea, C. I. (2026). Agencia sin imputación. Hermenéutica, pragmática y la validación epistémica del discurso artificial. https://izainea.github.io/escritos/agencia-sin-imputacion.pdf