Big data, algoritmos y política: las ciencias sociales en la era de las redes digitales

Así, asistimos a la evolución del análisis y tratamiento de la información en sintonía con el surgimiento de nuevos instrumentos cuya utilización entraña importantes derivaciones documentales; entre ellas cabe reseñar cambios en la recopilación de datos para la elaboración de informaciones que implica, en la labor documental, una mejor contextualización de los temas tratados como noticias con el empleo de recursos que facilitan la interpretación. Como caso particular destacan los llamados content-curators y los lenguajes documentales a cuya construcción se incorporan técnicas SEO. Por un lado, al hablar de datos en abierto se conectaría con todas la opciones que existen para la recopilación, tratamiento, reutilización y difusión de los datos sin restricciones.

Otros tipos de desarrollo de aprendizaje profundo, basado en los sistemas de reconocimiento de rostro empleados comúnmente en seguridad física, han sido modificados para detectar si la comunidad está cumpliendo la distancia social reglamentaria. Este software emplea cámaras de video estándar o aquellas dispuestas en una ciudad para videovigilancia, permitiendo monitorear el flujo peatonal en zonas críticas, realizando un reconocimiento sobre la distancia mínima, indicando una alerta a las autoridades si alguien no cumple con la norma. En algunos casos este sistema se combina con cámaras de medición térmica con el fin Conviértete en un científico de datos exitoso con el bootcamp de ciencia de datos de TripleTen de establecer si alguna persona tiene fiebre y emitir una alerta para que sea aislada de inmediato por personal sanitario. El big data ha dado lugar a la creación de tecnologías como la inteligencia artificial o el machine learning, que consiguen capacidades sobrehumanas sin la intervención del hombre. Los Emiratos Árabes Unidos ya han nombrado a su primer ministro de Inteligencia Artificial y varias organizaciones han creado el nuevo perfil del chief artificial intelligence officer (CAIO). Estas tecnologías se usan en diferentes ámbitos, como el diseño de infraestructuras, minimizando el riesgo de accidentes.

Revista chilena de pediatría

En 2014, la firma de análisis de datos que trabajó en la campaña de Donald Trump y de Brexit, Cambridge Analytica, llevó a cabo un estudio en el cual utilizó la plataforma de Facebook para realizar pruebas de personalidad a cientos de miles de usuarios de la red social. Sin embargo, la empresa usó la ocasión -con fines supuestamente académicos- para extraer información https://aquinoticias.mx/conviertete-en-un-cientifico-de-datos-exitoso-con-el-bootcamp-de-ciencia-de-datos-de-tripleten/ de los contactos de los sujetos estudiados, produciendo una base de decenas de millones de personas. Como vendría a saberse unos años después, el objetivo de la minería de datos fue el de producir modelos predictivos que tenían el fin de influenciar la conducta de los votantes (en su mayoría registrados) por medio del envío de información selectiva.

Este artículo parte del análisis crítico de información sobre los fundamentos conceptuales de la ciencia de datos y lo contrasta con sus posibles aplicaciones en la disciplina de los estudios globales. De esta manera, se examinan los elementos conceptuales que definen la ciencia de datos, se establecen las concepciones paradigmáticas de los estudios globales, se analizan los vínculos posibles entre la ciencia de datos y los estudios globales y se discuten los límites y alcances que la ciencia de datos puede aportar como enfoque metodológico. La captura de datos a través de aplicaciones y teléfonos móviles produce cantidades ingentes de información sobre nuestro día a día online. Es por ello comprensible que dichos datos tengan cada vez más valor, ya que se utilizan para mejorar las relaciones con los ciudadanos o clientes, personalizar servicios y productos y automatizar todo tipo de procesos. Descubrir que estamos cediendo nuestra información personal despierta a menudo el pánico general, pero hasta las actividades más rutinarias —como consultar el tiempo o pasar el robot aspirador— suponen la apertura de una ventana a nuestra privacidad; la misma que también hace posible que una aplicación traduzca un texto sin mucho esfuerzo o que nuestro móvil nos resuelva una duda preguntándole a viva voz.

Big Data. La Era de los Datos

Así, estadísticamente, el tiempo que una mujer puede pasar pensando en temas laborales es mucho menor al de un hombre e, incluso, en vez de usar tiempo mental para asuntos laborales fuera de horario de trabajo, usamos tiempo mental durante las horas laborales para resolver asuntos domésticos, como cuando a mitad de una jornada laboral nos llaman de casa para preguntarnos cosas que podrían resolverse sin nuestra participación. La investigación Brain-DTI de la ESA (Agencia Espacial Europea) llevó a cabo pruebas para saber si el cerebro se adapta a la ingravidez mediante el uso de conexiones entre neuronas previamente desaprovechadas. Las resonancias magnéticas de los miembros de la tripulación antes y después de los vuelos espaciales demuestran cambios funcionales en regiones específicas del cerebro, lo que confirma la adaptabilidad y plasticidad del cerebro en condiciones extremas. Esta información sustenta el desarrollo de formas de monitorear las adaptaciones cerebrales y de las contramedidas para promover un funcionamiento cerebral saludable en el espacio y para las personas con trastornos relacionados con el cerebro en la Tierra. Para Walter Sosa “la nueva ciencia de datos ofrece una oportunidad única de interacción entre disciplinas aparentemente disímiles, que tienen en común la necesidad de lidiar con información masiva” (p. 44). A diferencia de la estadística tradicional donde “la idea era estimar el modelo (…) propuesto por una teoría o tal vez por la experiencia previa” (el modelo es externo), el machine learning “permite construir, estimar y reevaluar el modelo a medida que se lo usa.

No es excepcional el hallazgo de informaciones sin estructura y de una ingente cantidad de datos almacenados arbitrariamente, hecho que niega la comunicación y comprensión que se plantea desde la web semántica, aunque no es menos cierto que la aplicación de big data está cada día más desarrollada y organizada en los medios de comunicación, con importantes ejemplos de aplicación que han trascendido no sólo al propio trabajo periodístico. En efecto, con este fenómeno se puede desplegar datos contextualizados en informaciones cada vez más completas y documentadas, al mismo tiempo que se satisface la necesidad informativa de unas audiencias cada vez más exigentes y a las que se responden de modo personalizado, constantemente actualizado y automatizado. Independientemente de la denominación, una sociedad en la que aumenta la información y en la que crece la necesidad de transparencia se postula como el marco ideal para que los periodistas utilicen y expliquen los datos, aunque sean complejos, por técnicas como la visualización.

Revista Logos Ciencia & Tecnología

En primer lugar, las encuestas de opinión siguen la lógica de las estadísticas convencionales, mientras que el análisis de redes sociales persigue más bien la lógica de la minería de datos. Mientras que las estadísticas fueron desarrolladas y puestas en funcionamiento por los Estados intentando gobernar las poblaciones por medio de la creación de información y la cuantificación del comportamiento humano, la minería de datos fue desarrollada por compañías que ya registraban enormes volúmenes de datos sobre sus clientes, sin necesariamente saber qué hacer con ellos. Por eso, puede decirse que las estadísticas operan bajo el imperativo de “construir” el dato por medio de censos presenciales, que recién en los años 1930 se basaron en muestreos representativos.

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