Esta ponencia ofrece reflexiones sobre la investigación en ciencias sociales y la articulación con metodologías emergentes, centrándose en experiencias que integran estrategias computacionales. Las ciencias sociales se encuentran ante una expansión sin precedentes de sus fronteras ante los procesos de digitalización. Por una parte, cada vez más prácticas y relaciones sociales comprenden un comportamiento digital que genera datos y deja huellas. Por otra parte, el volumen, la complejidad y la disponibilidad de datos ha crecido como nunca antes. En ese sentido, las tecnologías digitales han tenido y tienen un fuerte impacto cultural, social, epistémico e inauguran incluso áreas de estudio interdisciplinario como las llamadas ciencias sociales computacionales y las humanidades digitales. En este contexto, esta ponencia aborda específicamente herramientas y técnicas computacionales que facilitan el análisis de diversas fuentes y volúmenes de datos textuales complejos a través, por ejemplo, del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la aplicación de grandes modelos de lenguaje (LLMs). Se discuten los aspectos epistemológicos y metodológicos relacionados con el uso de estas estrategias en las ciencias sociales, evaluando su contexto de uso y aplicación, así como los alcances y limitaciones de técnicas específicas. Esto intenta aportar a la toma de decisiones en la investigación fundamentadas metodológicamente, alineadas con los intereses teórico-conceptuales y la construcción del objeto de investigación, proponiendo análisis que desde lo técnico puedan valerse de los problemas y preguntas más clásicas de la teoría social para generar respuestas y soluciones relevantes. El trabajo retoma aportes del estado del arte, aplicados en la ejecución de proyectos de investigación y en la enseñanza en seminarios y talleres de investigación en grado y posgrado sobre la temática en la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de Buenos Aires.