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Con 9.2 MDD, el Conacyt anuncia los proyectos seleccionados de la convocatoria T-AP Digging into Data

Ciudad de México, México, 29 de marzo de 2017, México Ambiental.- El Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), en conjunto con 15 agencias internacionales de financiación, apoyará a 14 equipos que resultaron seleccionados en la convocatoria T-AP Digging into Data,  cuyo propósito es abordar temas de investigación científica en las humanidades y ciencias sociales, utilizando técnicas de análisis de datos a gran escala que logren demostrar la forma con la cual éstas pueden hacer nuevos descubrimientos teóricos.

 

Los 14 equipos de investigación contarán con una financiación en conjunto cercana a los 9.2 millones de dólares, con los cuales podrán abordar el uso de técnicas computacionales para análisis de datos a gran escala (Big Data), y cómo pueden ser aplicadas para resolver cuestionamientos de investigación científica en campos como musicología, economía, lingüística, ciencias políticas e historia, por citar algunos.

 

Cada proyecto seleccionado se caracteriza por ser multidisciplinaria y por trabajar colaborativamente para demostrar cómo las técnicas más recientes de análisis de datos a gran escala pueden ser utilizadas para abordar una amplia gama de cuestionamientos en las investigaciones sociales.

 

Desde el inicio del programa Digging into Data en el año 2009, se han apoyado propuestas totalmente innovadoras en el ramo.

 

El reto T-AP Digging into Data está organizado bajo los auspicios de la Plataforma Transatlántica para las Ciencias Sociales y Humanidades (“T-AP” Trans-Atlantic Platform for the Social Sciences and Humanities), y cuentan con la participación de agencias de financiación provenientes de 11 países de ambos lados del atlántico.

 

Los países participantes son los siguientes: Argentina (MINCyT); Brasil (FAPESP); Canadá (SSHRC, NSERC, FRQ); Finlandia (AKA); Francia (ANR); Alemania (DFG); México (Conacyt); Países Bajos (NWO); Portugal (FCT); Reino Unido (AHRC, ESRC), y E.U.A. (NEH, NSF, IMLS).



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