Misión
Integrar métodos computacionales y humanísticos para estudiar fenómenos sociales complejos y divulgar resultados de manera abierta.
Laboratorio de Estructuras y Dinámicas Sociales
Generamos conocimiento de frontera para comprender la estructura y dinámica de las sociedades a lo largo del tiempo mediante ciencia de redes, teoría de grafos y modelado computacional de grandes corpus históricos.
Sobre Nosotros
Investigación y Desarrollo
El laboratorio tiene como objetivo generar conocimiento de frontera que contribuya a comprender la estructura y dinámica de las sociedades. Combinamos teoría de grafos, modelado estadístico, visión por computadora y curaduría de acervos para construir nuevas narrativas basadas en datos.
Visión
Ser referente latinoamericano en ciencia de redes y métodos computacionales aplicados al estudio de las sociedades, incluidas las ciencias sociales y las humanidades.
Áreas de enfoque
Conocimiento que conecta datos, patrimonio y sociedad.
Métodos Computacionales
Ciencia de datos y grafos aplicados a Ciencias Sociales y Humanidades.
Estudios históricos y culturales
Investigación del arte y el patrimonio desde perspectivas históricas, sociales y culturales.
Conservación y Restauración
Métodos y abordajes de frontera aplicados a la conservación de bienes culturales.
Nuestro
Equipo
Dr. José Antonio Motilla Chávez
Investigador principal · Director del Laboratorio LEDS
SNII Nivel I · Doctor en Historia, UNAM
Historiador e investigador que trabaja en la intersección de las humanidades digitales, el análisis de redes, el patrimonio cultural y los enfoques computacionales aplicados a fuentes históricas.
Es profesor investigador de tiempo completo en la Facultad del Hábitat de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí y participa en el Programa Interdisciplinario de Maestría y Doctorado en Diseño, Arte y Arquitectura. Su investigación explora cómo las fuentes históricas y culturales pueden estudiarse mediante métodos relacionales, computacionales e interdisciplinarios.
Investigadores
Staff
Administrative Operations Manager / Digital preservationist
Lic. María Marcela Lomelí Jaso
Licenciatura en Conservación y Restauración de Bienes Culturales Muebles
ORCIDDesarrollo
Estudiantes
PHD
Ofelia Zacarias Díaz
Master
Cristina Alejandro Díaz
Thesis student
Valeria Martínez Ramírez
Investigación
Métodos que transforman archivos en conocimiento
LUPA
De fuentes complejas a datos listos para investigar
Una plataforma de investigación desarrollada en LEDS para transformar documentos históricos complejos en datos estructurados y validados, implementando flujos derivados de GLIMPSE — Graph-based Language Interpretation and Modeling.
Combina la experiencia humana con procesos automatizados y asistidos por IA, ayudando a los investigadores a optimizar flujos complejos mientras mantienen la supervisión humana.
- Proyectos deinvestigación
- 3
- Flujos deinvestigación
- 4+
- Documentosprocesados
- 50+
IA clásica
Automatizar
El aprendizaje automático y los métodos computacionales apoyan el procesamiento estructurado, la clasificación y la extracción de información.
IA generativa
Asistir
Los LLM apoyan tareas complejas como la mejora del OCR, el análisis de contenido y las sugerencias contextuales.
Human-in-the-loop
Validar
Los investigadores guían y validan las etapas críticas, manteniendo la interpretación y la toma de decisiones bajo supervisión humana.
Proyectos
Explora proyectos donde los métodos y las tecnologías de LEDS se aplican a preguntas reales de investigación, desde datos complejos hasta nuevos hallazgos y resultados tangibles.
Impacto
Conocimiento que amplía su alcance
Logros
Resultados que reflejan el trabajo de nuestra comunidad de investigación.
2023 · Financiamiento para investigación
Ciencia de Frontera 2023
Análisis de Redes Relacionales que Subyacen a Textos Históricos: Un Enfoque desde la Teoría de Gráficas
El proyecto CF-2023-G-941 fue seleccionado para recibir financiamiento del programa mexicano Ciencia de Frontera 2023, con el propósito de investigar redes relacionales presentes en textos históricos mediante métodos computacionales basados en teoría de gráficas. Esta investigación sentó las bases para el desarrollo de la metodología GLIMPSE.
Descubrir GLIMPSEPublicaciones y charlas
Artículos, capítulos, preprints y charlas del laboratorio en espacios nacionales e internacionales.
In and Out of the Canon: A Computational Reading of Ignacio Montes de Oca y Obregón’s Concept of Modernity (1840–1921)
2025Motilla, J. A.
Helsinki Centre of Intellectual History
A Methodological Framework for the Use of AI Tools in Automated Workflows for Generating Validated and Structured Historical Datasets
2025Motilla-Chávez, J. A., Espitia, D., Galán-Vásquez, E. et al.
Research Square
preprintVisitarEventos
Encuentros que fortalecen nuestra red.
Simposio REDES · Textos e Historia
Centro Cultural UNAM, CDMX
Participamos con talleres sobre digitalización de acervos y pipelines GLIMPSE para periódicos históricos.
Escuela de Verano · Humanidades Digitales
Facultad del Hábitat, UASLP
Sesiones intensivas de modelado de datos, preservación patrimonial y visualización narrativa con participación de instituciones aliadas.
Colaboraciones
Red de innovación
Instituciones
Nuestra alianza combina saberes humanísticos y cómputo científico para acelerar proyectos de conservación documental. Diseñamos pilotos compartidos, laboratorios vivos y prototipos que vinculan academia, preservación patrimonial y ciencia de datos.
Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, UNAM
Colaboramos en herramientas y metodologías para el análisis de datos complejos.
Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación
SECIHTI financia la investigación del laboratorio. Su respaldo sostiene la digitalización de acervos históricos y el desarrollo de nuestros métodos computacionales.
Instituto de Física, UASLP
Codiseñamos metodologías digitales para preservar acervos hemerográficos y ampliar su consulta a escala nacional.
Colaboración
Contáctanos
Escríbenos para saber más sobre el laboratorio, proyectos, colaboraciones o prensa.
