Este curso ofrece una formación intensiva destinada a fortalecer las competencias en investigación cualitativa, con énfasis en la práctica investigativa y en el abordaje ético de los temas estudiados. Se explorarán perspectivas analíticas contemporáneas —como la teoría fundamentada constructivista, el análisis de contenido cualitativo, temático, narrativo y discursivo—, profundizando en la codificación como eje central del proceso de investigación. Asimismo, se revisará el uso de software especializado para análisis cualitativo, destacando las funcionalidades y potencialidades de programas como NVivo y MAXQDA.

Raimundo Frei es Doctor en Sociología por la Universidad Humboldt de Berlín, Magíster en Filosofía Política de la Universidad de Chile y Licenciado en sociología por la Universidad de Chile. Actualmente es director de Posgrados de la Facultad de Ciencias Sociales e Historia y hace cinco años se desempeña como docente del magíster en Métodos de Investigación Social de la Universidad Diego Portales en la especialidad análisis de materiales cualitativos y seminarios de investigación. Sus áreas de investigación abordan temas relacionados a la sociología cultural, metodologías cualitativas, memorias y narrativas generacionales, y sobre la economía moral de la desigualdad.

Alejandro Castillo Larraín es investigador postdoctoral del Núcleo Milenio Evolución del Trabajo (MNEW) e investigador adjunto del Programa de Estudios Psicosociales del Trabajo (Universidad Diego Portales). Es doctor en Business and Management por la University of Manchester, sociólogo y magister en ciencias sociales por la Universidad de Chile. Su investigación explora los impactos del cambio tecnológico en el mundo del trabajo, con foco en relaciones laborales, regulación y organización del trabajo. Ha colaborado con organismos internacionales como la OIT, el PNUD y la CEPAL.

Este curso está diseñado para investigadores con conocimientos básicos en estadística y programación, y propone un recorrido metodológico intensivo, práctico y replicable, centrado en el uso de software libre (R obligatorio, QGIS opcional). A lo largo de las sesiones, se abordarán técnicas de análisis espacial, integración de fuentes, visualización geográfica, y métodos exploratorios de Machine Learning aplicados a la identificación de patrones territoriales, usando la MBHT y encuestas COES (en caso de contar con ellas). El curso busca fortalecer capacidades analíticas en investigación territorial, promoviendo el uso ético y riguroso de herramientas geoespaciales en contextos de toma de decisiones.

John Treimun es geógrafo, investigador y docente, especializado en Ciencia de Datos Ambientales. Certificado en Estadística, actualmente se desempeña como Jefe del Área de Investigación del Centro de Inteligencia Territorial de la Universidad Adolfo Ibáñez. Su trayectoria combina experiencia en planificación territorial, ciencias de la Tierra y análisis espacial, con un enfoque innovador en el desarrollo de indicadores físicos y sociales. Maneja diversos lenguajes de programación y posee competencias avanzadas en automatización de procesos, análisis de grandes volúmenes de datos y aplicación de algoritmos de Machine Learning en contextos territoriales. Ha liderado y participado en múltiples procesos de colaboración intersectorial entre la academia y el sector público, contribuyendo a la toma de decisiones informadas, contextualizadas y basadas en evidencia.

El curso ofrece a estudiantes de posgrado una formación general en el análisis e interpretación de modelos de regresión utilizando R Studio. A través de múltiples módulos teórico–prácticos, se abordan desde los fundamentos de la regresión lineal hasta modelos generalizados, integrando herramientas de diagnóstico, corrección de problemas y visualización de resultados. Los participantes aprenderán a estimar modelos, interpretar coeficientes, evaluar supuestos, aplicar transformaciones y explorar modelos lineales, logísticos y de conteo. Asimismo, se pondrá especial énfasis en la elaboración de tablas y gráficos en formato profesional para artículos académicos y reportes técnicos. Al finalizar, los asistentes contarán con las competencias necesarias para implementar modelos de regresión en sus investigaciones, asegurando rigor estadístico y calidad en sus presentaciones.

Rodrigo Espinoza es Doctor en Ciencia Política por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Actualmente se desempeña como director de la Escuela de Administración Pública y académico del Magister en Políticas Públicas de la Universidad Diego Portales. Sus áreas de interés están asociadas a métodos cuantitativos, corrupción y diseño institucional.

En este curso discutiremos tres asuntos. En primer lugar, discutiremos la causalidad en los estudios de caso y sus diferencias con la causalidad en estudios de N grande. En particular, se discutirá la importancia del razonamiento contrafactual, así como la diferencia entre efectos de causas y causas de efectos. En segundo lugar, hablaremos de cómo construir conceptos a partir de los cuales seleccionar casos de estudio. Finalmente, hablaremos del process tracing como herramienta para el análisis de casos y de las distintas maneras en las que se conduce.

Rodrigo Barrenechea Carpio es Doctor en Ciencia Política por la Northwestern University, Estados Unidos y Licenciado en Sociología por la Pontificia Universidad Católica de Perú. Actualmente es Profesor a Tiempo Completo del Departamento Académico de Ciencias Sociales y Políticas y miembro del Centro de Investigaciones de la Universidad del Pacífico (Perú). Sus principales áreas de interés e investigación incluyen: populismo, partidos políticos, democracia y métodos de investigación.

Este curso se centra en los métodos de la antropología digital para la realización de etnografía. Consta de lecturas, conferencias, debates y proyectos grupales. Utiliza la idea de la etnografía relacionada con internet (“Internet-related ethnography”) para analizar cómo la etnografía tradicional, de campo, puede combinarse con recursos digitales como fuentes de noticias en línea, redes sociales, blogs, etc. Su base es una reflexión amplia sobre los nuevos medios como una ventana a la vida de las personas.

Nell Haynes es Doctora en Antropología por la American University, Estados Unidos, con especialización en Raza, Género y Justicia Social. Profesora asistente en el departamento de Estudios Globales de Saint Mary’s College (Notre Dame, EEUU). Su investigación focaliza en cómo las desigualdades —raza, género, clase, sexualidad, discapacidad—están reforzadas o cuestionadas por los medios de comunicación, la cultura pop y la performance. Es autora de Social Media in Northern Chile (2016), co-autora de How the World Changed Social Media (2016) y co-editora de The Routledge Companion to Media Anthropology (2022). Actualmente, es editora de reseñas de libros de la Journal of Latin American and Caribbean Anthropology.

Este curso ofrece una introducción a los métodos de investigación utilizados en las ciencias sociales para establecer relaciones causales. Se abordará el diseño, la implementación y la interpretación de técnicas que permiten responder preguntas de investigación causal, como qué efecto tiene enviar recordatorios para incentivar la participación electoral, cuál es el impacto de campañas informativas en la reducción de violencia doméstica o cómo la provisión de bienes públicos modifica la confianza en las instituciones. El curso se centrará en diseños experimentales, con énfasis en los experimentos de campo (field experiments) y en los experimentos en encuestas (survey experiments), destacando sus ventajas, limitaciones y aplicaciones prácticas en la investigación empírica.

Giancarlo Visconti es Doctor en Ciencia Política por la Columbia University, Estados Unidos, y Licenciado en Ciencia Política por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Actualmente es Profesor Asistente de Government and Politics en la University of Maryland, College Park. Sus temas de interés e investigación abarcan las siguientes áreas: comportamiento político comparado, economía política del desarrollo, enfocándose en Latino América, crimen, migración, ideología, actitudes políticas y el desarrollo de métodos para la inferencia causal a partir de datos experimentales y observacionales.

Este curso se aboca al proceso de integración entre métodos cuantitativos y métodos cualitativos en un mismo diseño de investigación, o métodos mixtos. Para esto, se enfoca en: a) introducir los métodos mixtos, explicando su historia y los debates epistemológicos que ha suscitado su uso, b) reflexionar sobre las razones que justifican el uso de métodos mixtos, destacando las ventajas y desventajas de su utilización, c) explicar los distintos tipos de diseños metodológicos mixtos existentes, incluyendo tanto los diseños mixtos básicos como los diseños mixtos avanzados, d) discutir los elementos centrales asociados al diseño de una investigación con enfoque metodológico mixto, incluyendo diseño de pregunta y objetivos, procedimientos de muestreo, recolección de datos y análisis de resultados, abordando el problema de la integración de datos (metainferencia), y d) analizar cuestiones relativas a la validez y el reporte de un diseño metodológico mixto. El curso tiene una estructura de seminario-taller, lo que supone la participación activa, informada y sistemática de los estudiantes durante las clases. La profesora realizará presentaciones semanales de los principales temas de cada sesión, y se espera que los estudiantes lean activamente clase a clase, realicen presentaciones críticas de textos y realicen los trabajos de taller propuestos.

Macarena Orchard es Doctora en Sociología por la Universidad de Nottingham, Reino Unido, Master of Arts en Sociología por la Universidad de Warwick y Licenciada en Sociología por la Universidad de Chile. Actualmente es directora del Magíster en Métodos de Investigación Social, subdirectora del Observatorio de Violencia y Legitimidad Social (OLES) e investigadora Adjunta del Centro de Estudios de Conflicto y Cohesión Social (COES) y del Núcleo Interuniversitario Multidisciplinar Individuos, Lazo Social y Asimetrías de Poder (NIUMAP). Sus principales temas de interés e investigación incluyen: sociología del respeto, sociología de la desigualdad, sociología moral, justificación de la violencia, autoridad, legitimidad, y métodos de investigación mixtos.

En la actualidad, la legitimidad de cualquier proceso social, institucional o territorial depende de su capacidad de incorporar miradas diversas mediante enfoques participativos. La investigación-acción participativa (IAP) se presenta como una herramienta clave para responder a este desafío, ya que combina la producción de conocimiento con la transformación de la realidad social junto a los propios actores involucrados. Este curso, de carácter aplicado, entrega herramientas para diseñar y facilitar procesos que apoyen la resolución de conflictos, fortalezcan comunidades y promuevan nuevas formas de gobernanza. Está orientado a quienes buscan utilizar la participación como estrategia clave en la construcción de acuerdos y la generación de cambios sostenibles.

Daniela Rivas es socióloga, Magíster en Geografía por la Universidad de Chile y Diplomada en Análisis de Datos Avanzados por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Se desempeña como consultora en TIRONI, donde integra enfoques metodológicos participativos en el diseño e implementación de procesos de diálogo, gobernanza y participación en diversos contextos, incluyendo ámbitos normativos y de gestión socioambiental. Su trayectoria combina la investigación social aplicada con la facilitación de procesos colectivos orientados a la construcción de confianza y acuerdos sostenibles.

Este curso ofrece una introducción metodológica, práctica y crítica al uso de herramientas de IA para apoyar procesos de investigación social y educativa. Se centra en el análisis de entrevistas y grupos focales, explorando estrategias para preparar, organizar y analizar datos cualitativos, aprovechando el potencial de ChatGPT como asistente en la sistematización y análisis de datos. El curso presenta diferentes técnicas de análisis compatibles con una diversidad de
enfoques metodológicos, así como propuestas innovadoras como el entrenamiento CORI y la estrategia AEXCO, que potencian la integración de la IA en la práctica investigativa. Asimismo, se discuten los alcances, limitaciones y consideraciones éticas del uso de estas tecnologías, promoviendo un aprendizaje reflexivo que articule la rigurosidad metodológica con la
innovación tecnológica.

Manuel Etesse es sociólogo de la educación, doctor en Sociología y magíster en Población y Desarrollo por la Université Paris Cité (Francia). Ha trabajado en diversos institutos de investigación en Perú y Francia, y como consultor de organizaciones internacionales. Se ha desempeñado como asesor en la Superintendencia Nacional de Educación Universitaria (SUNEDU) y ha liderado equipos de trabajo en el Ministerio de Educación del Perú. Actualmente es docente e investigador en la PUC Perú, donde desarrolla líneas de trabajo sobre
enseñanza de métodos y análisis de datos cualitativos. Es autor del libro “Introducción al análisis de datos cualitativos con Inteligencia Artificial. Guía práctica para usar ChatGPT en la investigación social y educativa” (PUCP, 2024) y de artículos recientes sobre aplicaciones de IA en investigación educativa.

• Fecha Escuela de Verano: 12 al 16 de enero de 2026
• Apertura inscripciones: 1 de septiembre de 2025
• Cierre inscripciones: 30 de octubre de 2025
• Cierre pago: 07 de noviembre de 2025.

Contacto

[email protected]