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Objetivo: En este artículo de investigación se aborda la comprensión de la resignificación del concepto del amor desde las transformaciones que generó la pandemia y el confinamiento por la Covid-19 en Medellín (Colombia) entre 2020 y 2023. Materiales y métodos: La investigación fue desarrollada a partir de un diseño cualitativo y un método fenomenológico a través de entrevistas semiestructuradas a población general, profesionales y expertos en relaciones interpersonales. La información fue procesada a través de matrices de análisis y, posteriormente, analizada a través del software Atlas.ti. La investigación fue desarrollada en la ciudad de Medellín desde enero de 2021 hasta mayo de 2023. Los informantes claves fueron seleccionados a través del modelo de muestreo intencional, el cual respondió a los criterios que orientaron el proceso investigativo. Resultados: Como resultados de esta investigación se ha evidenciado que la posmodernidad pandémica generó cambios con respecto a la significación del concepto del amor, en tanto exacerbó los elementos característicos de la posmodernidad, como la relativización de los vínculos. A esto se suma una realidad que tuvo una incidencia directa sobre tales vínculos como lo fue el confinamiento provocado por la pandemia del Covid-19, lo cual no solo afectó la salud de las personas, sino que provocó profundas transformaciones en los tejidos sociales, de forma particular en las dinámicas relacionales, en tanto propició el uso permanente de redes digitales y virtuales ante la obligatoriedad del distanciamiento social. Conclusiones: Se concluye que la pandemia por la Covid-19 exacerbó el uso de plataformas digitales y, en consecuencia, se consolidaron nuevos escenarios relacionales que siguen alimentando el relativismo y la fragilidad vincular de la posmodernidad. Al realizar el análisis de la información obtenida durante el trabajo de campo, es posible reconocer algunos discursos comunes entre las personas que participaron de la investigación. En esta lógica, podría hablarse de interpretaciones y conceptualizaciones que simplemente han empezado a hacer parte del constructo social, tal vez como una especie de imaginario en el que simplemente se empiezan a aceptar ideas que se vuelven cotidianas, mismas que son influenciadas, o en algunos casos hasta definidas, por el consumo masivo de contenidos en redes sociales. Ambas realidades, el amor y la pandemia, corren el riesgo de caer en la subjetividad, teniendo en cuenta que terminan siendo experiencias personales que pueden estar alejadas de construcciones basadas en una reflexión epistemológica y de las que se puede decir que las emociones, las sensaciones y los sentimientos prevalecen cuando se trata de abordar este tema.

One of the application fields for data analysis techniques and technologies gaining momentum is the area of social good or "common good", covering cases related to humanitarian crises, global health care, or ecology and environmental issues, among others. The promotion of data-driven projects in this field aims at increasing the efficacy and efficiency of social initiatives, improving the way these actions help humanity in general and people in need in particular. This application field, however, poses its own barriers and challenges when developing data-driven projects, lagging behind in comparison with other scenarios. These challenges derive from aspects such as the scope and scale of the social issue to solve, cultural and political barriers, the skills of main stakeholders and the technological resources available, the motivation to be engaged in such projects, or the ethical and legal issues related to sensitive data. This paper analyzes the application of data projects in the field of social good, reviewing its current state and noteworthy initiatives, and presenting a framework covering the key aspects to analyze in such projects. The goal is to provide guidelines to understand the main challenges and opportunities for this type of data project, as well as identifying the main differential issues compared to "classical" data projects in general. A case study is presented on the initial steps and stakeholder analysis of a data project for the inclusion of refugees in the city of Frankfurt, Germany, in order to empirically confront the framework with a real example.