Una de las herramientas que se utilizan para prevenir y contrarrestar los efectos adversos del uso de las tecnologías es el derecho nacional, pero este se ve influenciado por los avances y lineamientos que se dictan en el contexto internacional, entre ellos los documentos emitidos por organismos internacionales, o bien las sentencias dictadas por tribunales nacionales, regionales o internacionales como las presentadas en el apartado anterior. Por un lado, tenemos a los Estados que tienen la capacidad para https://www.kniterate.com/community/users/oliver25f4rr/ ser creadores y proveedores de tecnologías; y, por otro, a los Estados que se limitan a la importación de dichos avances tecnológicos. Sin embargo, el uso de las tecnologías puede afectar por igual a los individuos, por lo que al momento de regular el uso de las tecnologías los Estados deben participar en conjunto. El 70% del universo digital es generado por nosotros mismos a través de nuestra interacción con los diferentes servicios de la red (e-mail, redes sociales, buscadores, Smartphone, etc.).
En cuanto a técnicas de Big Data, se dará una breve introducción, cabe aclarar que existen diferentes clasificaciones y que muchas de estas técnicas se aplican tanto en soluciones Big Data como en otros enfoques. En [34] se presenta una clasificación de las técnicas de Big data en técnicas estadísticas, métodos de optimización, minería de datos, técnicas de machine learning (aprendizaje máquina), técnicas de clasificación y Clustering y técnicas de análisis y regresión. Para efectos de este documento se describen, sin entrar en detalle, la minería de datos, el aprendizaje máquina, el reconocimiento de patrones, los algoritmos genéticos y las reglas de asociación. Mahout es un proyecto de Apache que tiene como objetivo ofrecer un ambiente para la creación rápida de aplicaciones de aprendizaje máquina escalables y eficientes [31]. Mahout ofrece una suite de algoritmos para clustering, categorización, filtrado colaborativo, clasificación y programación evolutiva.
El uso de la inteligencia artificial en el diagnóstico precoz del cáncer de piel
Como se puede apreciar, son variados los campos de dominio y problemáticas que pueden ser abordadas mediante la adopción de MapReduce para la simplificación de complejos. En cuanto al transporte, la Ciudad de Rosario, en Argentina, estudió la movilidad de los ciclistas utilizando dispositivos de georreferenciación y análisis de datos, e identificó puntos de accidentes sin ciclovías, pero con alta presencia de ciclistas. En Fortaleza (Brasil), el proyecto “Fortaleza Inteligente” utiliza información del GPS de los buses de transporte público para analizar el comportamiento del sistema y evitar retrasos y sobrecupo (Rodríguez et al., 2017). Por su parte, en México la plataforma Mapatón, un proyecto del gobierno de la Ciudad de México realizado en alianza con otros organismos, generó una base de datos de las 1500 rutas de autobuses de la ciudad por medio de algoritmos que procesaron los macrodatos con el objetivo de brindar un servicio más eficiente (DNP, 2017).
- Como cabe esperar, parte importante de las aproximaciones y técnicas antes señaladas no se han desarrollado necesariamente en el campo de las ciencias sociales.
- Cabe aclarar que existen un mayor número de tecnologías que soportan Big Data, tanto libres como propietarias, pero para efectos de este documento se ha acotado de acuerdo con lo anteriormente expuesto y tomando las tecnologías que dieron las bases iniciales al ecosistema Big Data.
- Sosa dialoga con lo que el historiador de la estadística, Stephen Stigler, dijo respecto que “Funes es big data sin estadística” haciendo analogía al personaje de Ireneo Funes en un cuento de Jorge Luis Borges, donde Funes con una memoria prodigiosa lograba recordar todos los detalles a tal punto que podía “reproducir los eventos de un día” en 24 horas.
- Si bien, explica, no todo depende de la tecnología, pues el factor humano puede llevar a que se capture mal la información, lo que afectaría el resultado.
- Por su parte, la Corte Constitucional argumento que el tratamiento de datos sensibles sin autorización del titular debe adaptarse según los criterios de habeas data, en relación al almacenamiento, propósito, gestión y divulgación (Castañeda et al, 2016).
Los autores presentan desde diferentes perspectivas el significado y las oportunidades que nos brinda el ecosistema Big Data y dan una serie de condiciones necesarias para que un proyecto de Big Data sea exitoso. En segundo lugar, para trabajar de forma eficiente con Big Data se requiere explorar y encontrar la estructura central o el kernel de los datos a ser procesados, ya que al tener esto se puede caracterizar el comportamiento y las propiedades subyacentes a Big Data. En tercer lugar, se debe adoptar un modelo de administración top-down, se puede considerar también un modelo bottom-up, sin embargo, solo serviría cuando se trata de problemas específicos, https://gravatar.com/ademikbprpryiiprye y luego tratar de unirlos para formar una solución completa es complejo. Por último, los autores exponen la necesidad de abordar desde los proyectos Big Data soluciones integradas, no con esfuerzos aislados [15]. Una de las principales preocupaciones en el uso de estas nuevas formas de análisis es la privacidad de las personas, como lo advierten Paterson y McDonagh (2018, p. 1); no obstante, hay que considerar que la privacidad no es el único derecho que se puede vulnerar con el uso de la técnica de análisis de big data y sería una equivocación no considerar otras violaciones a los derechos humanos, como lo señala Nersessian (2018, p. 848).
Journal Big Data
11 Es un nuevo enfoque educativo que tiene como principal objetivo el llevar a cabo el desarrollo integral de las personas en cada una de las dimensiones de su vida cotidiana, estableciendo como medios para alcanzar dicha meta el proyecto ético de vida y la reflexión constante sobre los diversos problemas de contexto que caracterizan a las tecnologías de la información y la sociedad del conocimiento. Gran parte de nuestra atención se centra hoy en los problemas relativos a la libertad de expresión en Internet y en la incitación al odio y la violencia. El acoso en línea y las campañas de troleo e intimidación han contaminado algunas secciones de Internet y plantean amenazas muy reales fuera del mundo virtual, con efectos desproporcionados sobre las mujeres.
- En el sector del turismo las herramientas de análisis de datos como Big Data, unidas a la implementación de algoritmos de analítica de datos e IA, están marcando una nueva senda en la promoción y divulgación de centros turísticos en Latinoamérica.
- En el caso de Colombia, el documento CONPES 3920 sobre la Política Nacional de Explotación de Datos, establece la necesidad de anonimizar los datos recolectados por cualquier entidad, e informar quien puede disponer totalmente de la información (CONPES 3920, 2018).
- 11 Es un nuevo enfoque educativo que tiene como principal objetivo el llevar a cabo el desarrollo integral de las personas en cada una de las dimensiones de su vida cotidiana, estableciendo como medios para alcanzar dicha meta el proyecto ético de vida y la reflexión constante sobre los diversos problemas de contexto que caracterizan a las tecnologías de la información y la sociedad del conocimiento.
- En Gran Bretaña, por ejemplo, British Information Commissioner’s Office ha iniciado una investigación para determinar el rol que tuvieron estas empresas de análisis de datos en el referéndum del Brexit.
- El uso de grandes cantidades de datos es mucho más que una herramienta útil para la toma de decisiones, pues considera que el contar con esa metodología y esas técnicas de investigación del análisis de datos proporciona una visión única, dependiendo del contexto en el que se lleve a cabo, como en la política, la ciencia o los negocios.
Cabe resaltar, que los documentos considerados tronco, para este caso, corresponden a revisiones del estado del arte en Big Data. Seguidamente, se presenta un recuento de cinco de los documentos clasificados como raíz del enfoque, la selección de los documentos presentados en este escrito se hace después del análisis por parte de los autores de la totalidad de los documentos raíz e identificando los más relevantes. Si bien estos 10 puntos pueden considerarse controvertidos, solo se enuncian por ser parte de las propuestas que, como se indicó previamente, se hacen desde las Naciones Unidas con respecto a los beneficios que pueden resultar de los análisis de los metadatos, sin que sea la intención de este trabajo profundizar en cada uno de ellos. Otro aspecto importante para tener en cuenta es que estos datos corresponden a una muestra de sujetos u objetos de estudios que no han sido seleccionados aleatoriamente, por lo cual es susceptible que tengan sesgos de selección39. Por último, los Metadatos se refieren a aquella in formación que describe a otros datos, es decir, corres ponden al contenido informativo de algún recurso in formático.
Revista
Sin embargo, en esta contribución se quiso abrir el tema de la técnica de análisis de grandes cúmulos de datos en relación no solo a la protección de los datos personales y la privacidad de los individuos, sino también evidenciando que hay otros derechos humanos que pueden verse vulnerados con los análisis de grandes cúmulos de datos. Así, encontramos que la mayoría de la literatura que estudia esta temática centra su atención justamente en la protección de datos y la privacidad, dejando de lado temas como la discriminación, la segregación y la falta de prevención de posibles actos ilícitos como la incitación al odio, por citar algunos ejemplos. Lo relevante de esta técnica de análisis es que para poder utilizar este cúmulo de datos es necesario que un programador https://www.answers.com/u/sivaf14182 experto elabore algoritmos que permitan su interpretación, ya que «los datos no pueden hablar por sí mismos» (Frith, 2017, p. 173). Además, no importa qué tan grande sea el volumen de los datos que se va a analizar o que tan sofisticado sea el algoritmo para realizar ese análisis, los resultados aún necesitan de los seres humanos para ser interpretados (2017, p. 174). Un hecho significante que señalan Paterson y Maeve es que los programas de inteligencia artificial «aprenden de los datos para poder reconocer inteligentemente nuevos datos y adaptarlos de conformidad a lo aprendido» (2018, p. 3). Los algoritmos que se usan para hacer este análisis de big data generalmente no son transparentes y crean lo que Paterson y Maeve han descrito como el efecto black box.
- Entre estos proyectos destacan el uso de técnicas de extracción de datos para mejorar y predecir la empleabilidad (Saouabi y Ezzati, 2019, 412).
- La minería de datos nace de la necesidad de conocer información útil a partir de los bases de datos o Datawarehouse, con el crecimiento de los datos disponibles, la inteligencia de negocios tuvo que dar paso a la aplicación de la minería de datos en soluciones empresariales y comerciales, puesto que de esta manera se permite el descubrimiento automático o semiautomático de información relevante a partir de estos cúmulos de datos.
- Lo anterior deja ver que Big Data presenta oportunidades incalculables para la formulación de investigación científica, acelera la innovación y puede ayudar a mejorar ámbitos que van desde la salud hasta el Gobierno.
- Este caso involucra el uso de técnicas de big data para recabar información de personas sospechosas con la intención de prevenir y sancionar actos terroristas.
- Por último, los Metadatos se refieren a aquella in formación que describe a otros datos, es decir, corres ponden al contenido informativo de algún recurso in formático.