Las técnicas de IA para el tratamiento de Big Data permiten la delegación de tareas complejas de reconocimiento de patrones, aprendizaje y otras tareas basadas en enfoques computacionales, la IA contribuye a la velocidad en la manipulación de los datos, facilitando la toma de decisiones rápidas. Por ejemplo, muchas operaciones de la bolsa son hechas por sistemas basados en IA en lugar de personas, la velocidad de las operaciones puede aumentar y una transacción puede conducir a otras. Existen varios problemas emergentes asociados a la IA y Big Data, en primer lugar, la naturaleza de algunos de los algoritmos de machine-learning son difícilmente usados en ambientes como MapReduce, por lo cual se requiere de su adaptación. En segundo lugar, Big Data trae consigo datos “sucios”, con errores potenciales, incompletos o de diferente precisión, la IA puede ser usada para identificar y limpiar estos datos sucios.
Hoy en día es posible examinar las actividades del ser humano a escalas inimaginables a partir de las “huellas digitales”, las cuales tienen el potencial de ayudar a comprender mejor las complejidades del comportamiento humano (Lin 2015, 34). El nuevo tipo de información derivado del big data ha originado un campo de investigación completamente diferente; a la vez, las ciencias informáticas han generado otras formas de crear y recopilar datos, han desarrollado técnicas analíticas y estadísticas, y han proporcionado formas inéditas de visualizar y presentar la información. En pocas palabras, estas técnicas y fuentes de información tienen el potencial de transformar las metodologías de las ciencias sociales (Foster et al. 2016, 1). De hecho, a partir de las contribuciones de la ciencia de datos han surgido aproximaciones que están cambiando los objetos del conocimiento, al mismo tiempo que generan nuevas narrativas sobre la manera en la que comprendemos las interacciones sociales y las relaciones de los seres humanos con su entorno (Boyd y Crawford 2012, 665). Así, es factible suponer que, si somos capaces de mejorar la estructura de la información previa sobre la cual se basan nuestras estimaciones, se podrá reducir las incertidumbres sobre el conocimiento obtenido (Hilbert 2016, 140).
Las 10 mejores herramientas de Big Data 2023
Estos instrumentos internacionales incluyen las convenciones y declaraciones adoptadas bajo los auspicios de las Naciones Unidas, así como los instrumentos a cargo de agencias especializadas de esta organización. De igual manera, estos instrumentos regionales e internacionales incluyen derechos civiles y políticos, económicos, sociales y culturales, derechos de las minorías y de los pueblos que juntos conforman el derecho internacional de los derechos humanos (2012, pp. 2-3). En primer lugar, a la gran cantidad de datos disponibles, es decir a la existencia de un masivo volumen de datos que pueden ser utilizados con diversos fines y están al alcance de empresas, estados y particulares. En segundo lugar, con la expresión Big Data se alude también al conjunto de tecnologías cuyo objetivo es tratar grandes cantidades de información, de datos, empleando complejos algoritmos y estadística con la finalidad de hacer predicciones, extraer información oculta o correlaciones imprevistas y, en último término, favorecer la toma de decisiones. En el sector de la educación algunas plataformas informáticas están recolectando a gran escala datos sobre las actividades de enseñanza-aprendizaje, de las cuales no se tenían antecedentes, aplicando técnicas de Minería de Datos e IA para mejorar la calidad educativa por medio del análisis de datos (Raffaghelli, 2020). De esa forma se ha dado lugar a una nueva disciplina denominada Learning Analytics (LA), cuyos objetivos fundamentales son la reflexión y la predicción sobre los datos masivos (estructurados y no-estructurados), a través del procesamiento social con instrumentos analíticos como ML o análisis estadístico clásico (Rojas-Castro, 2017).
- Tecnologías 4.0 como el internet de las cosas, la computación inteligente y la computación en la nube aportarán lo suyo en cuanto al monitoreo permanente de las ciudades en busca de anomalías biológicas y químicas que impliquen algún riesgo para la sociedad o el medio ambiente.
- Pero es importante tener en cuenta que estos promisorios avances también conllevan situaciones de conflicto o de riesgos potenciales, algunas de las cuales se discuti rán a continuación.
- En este sentido, reconocen que los problemas, dinámicas y tendencias globales se aprecian de manera diferente desde distintas partes del mundo y, dentro de un mismo país o región, desde diversas ubicaciones, dependiendo del lugar social y económico que ocupen quienes perciban estos fenómenos.
- Así, en la siguiente sección se analizarán las posibilidades de una relación promisoria entre los estudios globales y la ciencia de datos.
De nuevo, al igual que Elvis con su come back, Google Flu Trends fue resucitado por la comunidad científica para reparar sus errores y renovar su credibilidad. Este caso es emblemático para Sosa puesto que ilustra la historia de éxitos y fracasos que está entorno al auge del big data y sus constantes innovaciones en técnicas de análisis. El libro invita a reflexionar acerca de sí la lluvia de datos en nuestros días “será capaz de cambiar radicalmente nuestra forma de ver el mundo y cómo convivirá con los métodos tradicionales de la ciencia” (p. 20). Se propone una aproximación asequible al mundo de los datos y sus técnicas utilizadas para traducirlos en conocimiento relevante. El concepto de big data fue empleado por primera vez por (Cox y Ellsworth 1997, 5-7), quienes lo definieron como el proceso de graficar, para su correcta visualización, grandes cantidades de información, dadas las limitaciones técnicas de las computadoras. (Lafrate 2018, 77-82) señala que big data son datos que contienen una mayor variedad que los comunes, que se presentan en volúmenes crecientes, a una gran velocidad y que poseen valor al ser inteligentes.
¿Qué es el minado de Datos o Data Mininig? Técnicas y pasos a seguir
Por una parte, “el territorio” que intentamos reflejar en un mapa se ha modificado en las últimas décadas como resultado de que el mundo es cada día más estrecho y está más interconectado social, política y económicamente. Por otra parte, la cantidad de información a nuestro alcance para elaborar dicho mapa ha crecido exponencialmente. De este modo, dichos cambios están modificando al mismo tiempo la esencia de la realidad y la manera en que se obtiene la información. Bajo esta perspectiva, este artículo explora curso de ciencia de datos los alcances y límites de las nuevas herramientas metodológicas basadas en la ciencia de datos y su posible impacto en la disciplina de los estudios globales. El reto para los investigadores es en principio visualizar a Internet como un espacio social en el que personas, instituciones, organizaciones e incluso sistemas informáticos generan y comporten datos; y además, conocer los métodos de investigación novedosos e innovadores que existen en la actualidad para realizar el análisis formal de dichos datos.
- Eco vascular, una investigación de la CSA (Agencia Espacial Canadiense), examinó los cambios que se producen en los vasos sanguíneos y el corazón durante y después de los vuelos espaciales, utilizando ultrasonido y otros métodos de obtención de medidas.
- El objetivo de este trabajo es la descripción de lo que supone el big data para la documentación en el contexto de los medios de comunicación y del periodismo.
- Por último, la visualización de los datos, cuyo propósito es facilitar la comprensión de la información de manera clara y propiciar su socialización.
- En algunos casos, los gobiernos han mejorado su investigación criminal con ayuda de herramientas de análisis de datos que examinan diversidad de variables para identificar áreas donde el crimen tiene mayor porcentaje de reincidencia (BID, 2017).
Doctor en Ciencias Políticas y Sociales con Orientación en Comunicación por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Maestro en Comunicación (UNAM) y Licenciado en Ciencias de la Comunicación (UNAM). Estancia posdoctoral en Big Data y Comunicación Política en el Observatorio de los Contenidos Audiovisuales (OCA), Universidad de Salamanca, https://aquinoticias.mx/conviertete-en-un-cientifico-de-datos-exitoso-con-el-bootcamp-de-ciencia-de-datos-de-tripleten/ España. Revista científica del Centro de Investigación para la Comunicación Aplicada© se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional. Según un estudio reciente, el mercado latinoamericano de Big Data and Analytics (BDA) alcanzó ingresos por valor de US$2.992,5 millones en 2017.
