¿Se usan lenguajes de programación en los Grados de Sociología españoles?

Programar, en tiempos de IA, es una habilidad imprescindible para los futuros sociólogos que quieran investigar digitalmente la sociedad

A raíz de una comunicación en el reciente Congreso Español de Sociología de la FES, pude investigar y reflexionar sobre esta cuestión: ¿cuál es el grado de integración y uso de lenguajes de programación y software para el análisis de datos en las asignaturas digamos «técnicas», dentro de los planes de estudio de los Grados de Sociología en las universidades españolas? Desde que era estudiante allá por los tiempos antediluvianos, la primacía de SPSS era palpable, pero mucho había llovido desde entonces, no sólo en el terreno del open software, también en el de la accesibilidad de los lenguajes de programación para cualquier público (como probablemente sabréis, soy férreo defensor de R, aunque también usuario de Python).

En el estudio analicé las 17 universidades españolas que ofrecen grados en sociología (y dobles grados en conjunción con otras titulaciones), evaluando un total de 70 asignaturas técnicas para determinar el uso de diferentes lenguajes de programación y software en la enseñanza, a partir de sus respectivas guías docentes. Se categorizaron las asignaturas en tres tipos principales: teóricas, prácticas y avanzadas, para entender mejor cómo se integran estas herramientas en el currículo.

1. Teóricas: Estas asignaturas se centran en la comprensión de conceptos y teorías sin involucrar mucho software práctico. Son las estadísticas básicas y aplicadas.
2. Prácticas: Implican el uso de algún tipo de software específico para el análisis de datos. Por ejemplo, las de analítica de datos o aquellas para diseñar encuestas.
3. Avanzadas: Involucran técnicas avanzadas y software especializado. Son las que suelen incluir adjetivos como «multivariado» o «multivariante», o incluso algunas que hablan de «big data» o análisis de redes.

Hallazgos, resultados y conclusiones

• Según los datos recopilados, sólo el 10% de las asignaturas de los Grados en Sociología utilizan algún lenguaje de programación. Y de estos, R es el único mencionado, sin presencia alguna de Python. Cuando se usa R es principalmente para asignaturas avanzadas.
• SPSS is King: se usa en casi el 50% de estas asignaturas técnicas que emplean herramientas tecnológicas, tanto en cursos teóricos como prácticos.
• Se observó el uso de otros programas como Stata, PSPP, JAMOVI y Gephi en menor medida, indicando una cierta diversidad en las herramientas utilizadas.
• No se observó el uso de lenguajes o software en las enseñanzas básicas de estadística, sugiriendo que hay una buena oportunidad (perdida) para incluir estas herramientas desde el inicio del itinerario educativo. Hay paquetes de R como swirl que, a modo de tutorial, enseñan de manera interactiva tanto estadística como programación.

Algunas recomendaciones y opiniones

Desde hace tiempo ya se viene advirtiendo el auge de los lenguajes de programación en el trabajo científico, así como la caída de programas propietarios como SPSS, como puede verse en el seguimiento de este tema. ¿Quieres un resumen de toda esta investigación? Pues es este:

En los Grados en Sociología hay que matar a SPSS (sorry, IBM!). Vale que es un estándar en la industria, y podría seguir enseñándose en alguna asignatura, pero esta prevalencia ya no se sostiene. Hay herramientas que igualan su eficacia y la versatilidad que incluyen los lenguajes de programación no tiene ya competencia. Esto sugiere la necesidad de una actualización en los currículos para integrar estas herramientas desde los primeros cursos, promoviendo un mayor dominio de tecnologías avanzadas en los futuros sociólogos.

Es fundamental que las asignaturas de estadística básica incluyan software y/o lenguajes de programación como R o Python, no solo para familiarizar a los estudiantes con estas herramientas desde el principio de sus estudios, sino también para prepararles mejor para las demandas del mercado laboral actual. Recordemos que el lenguaje base detrás de herramientas como ChatGPT y el desarrollo de muchas aplicaciones actuales de IA es Python, por ejemplo.

Además, se recomienda diversificar las herramientas utilizadas en la enseñanza, incorporando alternativas open source gratuitas como las mencionadas PSPP, Jamovi o Gephi. Hay muchas más como Orange Data Mining, JASP o BlueSky Statistics (muchas basadas precisamente en R para hacer más accesible su uso), que no sólo permiten hacer análisis avanzados, sino también incluso implementar técnicas de IA y machine learning. Esto no solo ampliará las competencias técnicas de los estudiantes, sino que también fomentará una cultura de flexibilidad y adaptación tecnológica. Obviamente, esto pasa por ofrecer talleres y cursos adicionales para estudiantes (y para profesores) sobre el uso de diferentes herramientas y lenguajes de programación, asegurando una capacitación continua y actualizada en este campo en constante evolución.

Sé que es todo un reto, pero me da la impresión de que la sociología, como ciencia, se encuentra en una encrucijada crítica: sin la incorporación y actualización constante de herramientas y lenguajes de programación en sus enseñanzas, corre el riesgo de quedar rezagada en un mundo cada vez más impulsado por los datos y la tecnología.