Diday, Edwin2014-10-162014-10-161997-06Diday, E. "Análisis de datos simbólicos", edición a cargo de N.Moscoloni, revisada por el autor, IRICE, pp.64, 1997http://hdl.handle.net/2133/3566La organización de estas conferencias fue posible gracias a la generosa disposición del Prof. Edmundo Rofman, infatigable propulsor de la colaboración científica franco-argentinaEn el marco del convenio de cooperación entre el INRIA y organismos científicos argentinos el Prof.Edwin Diday expuso a lo largo de dos conferencias en IRICE los principios fundamentales de sus últimos desarrollos, en Análisis de Datos Simbólicos. El tema, presentado por primera vez en español, es de interés para investigadores de distintas áreas del conocimiento por el enfoque multidisciplinario de la exposición, donde se revaloriza la utilización de sus juicios y experiencias en la construcción de clasificaciones y tipologías.¿Por qué desaprovechar los valiosos conocimientos de los expertos en pos de cuantificaciones reduccionistas? Saber representarlos por expresiones a la vez simbólicas y numéricas, saber manipular y utilizar estas expresiones a los fines de ayudar a decidir, de mejorar el análisis, de sintetizar y organizar nuestra experiencia y nuestras observaciones, es el objetivo del Análisis de Datos Simbólicos. Esta nueva metodología se basa en el Análisis de Datos, grupo de técnicas aún no muy difundidas en nuestro medio que, tomando distancia de la estadística clásica, se proponen ayudar a descubrir regularidades o estructuras de respuestas de grandes conjuntos multidimensionales de unidades. Si el Análisis de Datos clásico se viene planteando como la metodología más adecuada para el análisis cuantitativo en Ciencias Sociales, sobre todo porque no son necesarios supuestos ni modelos a priori, con el Análisis de Datos Simbólicos es posible otra vuelta de tuerca hacia conocimiento de una realidad que en la mayoría de los casos se nos presenta difusa, caracterizada por percepciones, creencias, juicios y no siempre por categorías mutuamente excluyentesspaopenAccessanálisis de datos simbólicosbook