Sesión 1: Análisis Textual Digital

• Objetivo: Introducir técnicas computacionales para analizar textos literarios, históricos o académicos.
• Contenidos:
  • ¿Qué es el análisis textual digital?
  • Limpieza y preparación de corpus
  • Frecuencia de palabras, nubes de términos, concordancias
  • Herramientas: Voyant Tools
• Actividad: Análisis de un corpus textual con Voyant Tools

Sesión 2: Cronologías Digitales

• Objetivo: Comprender el valor de las líneas de tiempo como narrativas interactivas en humanidades.
• Contenidos:
  • Fundamentos de la visualización temporal
  • Proyectos de historia digital y cronologías
  • Herramientas: TimelineJS
• Actividad: Elaboración de una cronología sobre un hecho histórico o biográfico

Sesión 3: Realidad Virtual y Modelado 3D

• Objetivo: Introducir el uso de tecnologías inmersivas para representar espacios culturales o históricos.
• Contenidos:
  • Introducción a la realidad virtual y realidad aumentada en humanidades
  • Modelado básico de objetos con Artsteps
  • Ejemplos de museos virtuales y patrimonio digital
• Actividad: Visualización o creación de modelos 3D simples

Sesión 4: Transcripción Automatizada con IA

• Objetivo: Explorar herramientas de transcripción automática y su uso en archivos históricos, entrevistas o fuentes orales.
• Contenidos:
  • Introducción a la transcripción automática con inteligencia artificial
  • Herramientas: OCR Online – Transkribus
  • Ética y revisión humana en transcripciones
• Actividad: Transcripción de un fragmento de audio o video histórico

Sesión 5: Análisis de Redes con VOSviewer

• Objetivo: Visualizar relaciones entre autores, temas o conceptos a través de redes semánticas o de citación.
• Contenidos:
  • Fundamentos del análisis de redes en investigación
  • Redes de coocurrencia, colaboración y citas
  • Uso de VOSviewer: instalación, carga de datos y visualización
• Actividad: Crear una red de términos a partir de artículos científicos

Sesión 6: Introducción a Python para Humanistas

• Objetivo: Brindar fundamentos básicos de programación con Python orientados a proyectos humanísticos.
• Contenidos:
  • ¿Por qué aprender Python en humanidades?
  • Sintaxis básica: variables, estructuras, funciones
  • Uso de bibliotecas como NLTK o Pandas
  • Recursos de aprendizaje: Google Colab, Jupyter Notebooks
• Actividad: Ejecutar un análisis de texto básico con Python

Evaluación

• Participación y entrega de actividades prácticas (70%)
• Mini-proyecto final de aplicación interdisciplinaria (30%)

Bibliografía básica

• Berry, D. (Ed.). (2012). Understanding Digital Humanities. Palgrave Macmillan.
• Schreibman, S., Siemens, R., & Unsworth, J. (Eds.). (2016). A New Companion to Digital Humanities. Wiley-Blackwell.
• Terras, M., Nyhan, J., & Vanhoutte, E. (Eds.). (2013). Defining Digital Humanities. Ashgate.