La era de “big data” artículo “Big data” Khan Academy

Para este tipo de desarrollo, el Big Data se vale de la IA a través de diversos algoritmos aplicados bien en el aprendizaje profundo como en el aprendizaje automático mencionados anteriormente. La inteligencia artificial o IA puede entenderse como una disciplina perteneciente a las ciencias de la computación, que plantea modelos computacionales de aprendizaje basado en redes neuronales biológicas humanas. En este sentido, se han planteado diversos modelos de IA, que gracias a los avances en la tecnología computacional ha permitido desarrollos de sistemas “inteligentes” que facilitan procesar mayor cantidad de datos en un tiempo menor, agilizando la toma de decisiones. A pesar de que la ciencia de datos como metodología de investigación social puede ofrecer ciertas contribuciones novedosas al campo de los estudios globales, ya que permite obtener mayores cantidades de información y establecer correlaciones y patrones más robustos con respecto a las dinámicas globalizantes de nuestras sociedades, no está exenta de riesgos.

  • El problema surge en el procedimiento de recolección de las pruebas que se realiza manualmente, a lo que se suma la ingente cantidad de información que se requiere procesar, tales como datos relacionados con la rápida trasmisión, dinámica molecular y celular del virus, trazabilidad acerca de la susceptibilidad poblacional y étnica asociadas con la pandemia, incluso el monitoreo del nivel de riesgo de empleados en una empresa, entre otros aspectos.
  • Un Estado, sea creador o mero importador de tecnologías, está inmerso en un mundo globalizado en el que las repercusiones en positivo o negativo del uso de estas tecnologías es generalizado.
  • A partir del análisis de este grupo de artículos y de las referencias citadas en los mismos, la herramienta ToS hizo el respectivo refinamiento y retornó diez artículos considerados raíz, en el tronco se clasificaron otros diez y setenta artículos fueron ubicados en las ramas, como se aprecia en la Fig.
  • Los artículos científicos muestran 4.824 resultados, mientras que los capítulos de libro y los libros solo despliegan 388 y 88 resultados respectivamente, lo anterior ratifica la etapa naciente en que se encuentra este campo de estudio, puesto que sus bases teóricas apenas se están consolidando.

A ello se añade un cambio en las
rutinas profesionales que desembocan, según Paulussen y Harder (2014), en la navegación diaria de los periodistas
por las redes sociales en la búsqueda de informaciones o para no quedarse rezagados
en la difusión de los hechos. De hecho, un estudio de Pew Research (2012) concluye que el 39 % de los videos sobre
acontecimientos inesperados que fueron difundidos por medios de comunicación habían
sido grabados por los ciudadanos. Esta realidad afecta directamente las tareas de los gobiernos, las empresas o los
investigadores y reafirma la importancia de las operaciones de recopilación,
análisis y representación de la información, asociadas con técnicas basadas en el
cálculo y la cuantificación, y en donde adquieren mayor trascendencia la
intersección entre medios de comunicación, tecnología y sociedad.

IBM anuncia su primer centro de datos cuánticos en Europa, el segundo del mundo

De ahí que los datos masivos y las complejas estrategias de análisis antes descritas han permitido buscar patrones de personas, ya sea para clasificarlas con fines diagnósticos o terapéuticos, así como tam bién para la elaboración de fármacos dirigido a estos patrones únicos. Así, por ejemplo, en el ámbito de la genómica, se realizó el estudio de caracterización de los genes conductores de cáncer y mutaciones, donde se identificaron 299 genes conductores con sus respec tivos sitios anatómicos y tipos de cánceres involucrados36. En cáncer infantil, y al alero del proyecto Pancancer, se han analizado 961 tumores de niños, ado lescentes curso de ciencia de datos y adultos jóvenes que comprenden 24 tipos moleculares distintos de cáncer. En este estudio, se ha podido determinar que casi el 50% de las neoplasias pediátricas tienen un evento potencialmente farmaco lógico, lo que plantea una oportunidad para avanzar en el conocimiento a través de ensayos clínicos37. En los últimos diez años han proliferado los regis tros de pacientes gracias a la implementación de FCE, los que inicialmente se almacenaban como Microdatos. Pero la incorporación de toda la información dis ponible, en grandes volúmenes y de variados formatos, hizo que, en algunos casos, estos datos se convirtieran en macrodatos.

En este contexto, las redes sociales, al mismo tiempo que alimentan los algoritmos del big data, nutren al periodismo en tanto que potencial fuente de información. De hecho, las posibilidades que entrañan Internet y las redes sociales aportan, en opinión de Rubio-Lacoba (2005), una función verificadora o rectificadora en escasos minutos de la cual los periodistas, en su función de autodocumentalistas, han sabido aprovecharse de ello y cada vez con mayor profusión. La IA en conjunto con el Big Data han demostrado ser herramientas fundamentales para ayudar al sector salud a detectar y controlar este virus con cierto margen de éxito, permitiendo procesar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados con alto grado de complejidad, que al ser combinados con algoritmos propios de la IA permiten realizar predicciones basado en patrones históricos y bucles de retroalimentación, entre otros. También, con el aprendizaje que se está gestando permanentemente ya hay desarrollos de algoritmos predictivos que permiten identificar poblaciones que son o serán más propensas a ser infectadas por la COVID-19, incluso determinar en términos probabilísticos quienes podrán padecer complicaciones graves con base en parámetros como edad, género, historial clínico, masa corporal, entre otros.

Big DataSmartphones y Aplicaciones 1 artículos

Sin lugar a dudas, los cambios que experimentamos hoy en día están modificando el mapa que permite organizar nuestro conocimiento sobre la realidad. Al mismo tiempo, debido al acceso masivo de datos como nunca antes había ocurrido, se experimenta un profundo cambio https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html sobre las posibilidades de conocer. 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 otro lado, el aprendizaje de las máquinas -o machine learning, en inglés- es definido como «la programación de computadoras para optimizar su desempeño, usando un criterio con datos previos o experiencias pasadas» (Alpaydin, 2010, p. XXXV) para obtener grandes cantidades de datos personales en la toma de decisiones que están relacionadas con los individuos.
  • Dichos comités tienen la facultad de emitir decisiones sobre las temáticas que les competen, aunque estas no son legalmente vinculantes.
  • En este sentido, la pregunta fundamental refiere a qué puede aportar específicamente el análisis de datos masivos a la forma tradicional de obtener información con respecto a las tendencias globalizantes de nuestro mundo.

Se trata de una realidad importante que hemos de tener en cuenta y que debe hacernos reflexionar sobre la efectividad de alguna de las normas vigentes en materia de datos personales ENT#091;…ENT#093; (2016, p. 29). ENT#091;LENT#093;as nuevas tecnologías de la información y la comunicación han creado condiciones para la aparición de sociedades del conocimiento. La sociedad mundial de la información en gestación solo cobrará su verdadero sentido si se convierte en un medio al servicio de un fin más elevado y deseable; la construcción a nivel mundial de sociedades del conocimiento que sean fuentes de desarrollo para todo, sobre todo para los países menos adelantados (Unesco, 2005, p. 29). El horizonte de uso de la producción masiva de datos en salud es inconmensurable y, por ende, cada año se incrementa exponencialmente el número de ar tículos científicos que reportan estudios donde se usan Big Data en diferentes disciplinas relacionadas con la salud16,24. A continuación, se describirán algunas ex periencias de aplicación en pediatría de datos masivos y las estrategias de procesamiento y análisis descritas anteriormente en el acápite anterior. Esta doble incapacidad paradigmática puede ser una ocasión para explorar otras formas de conceptualizar, no solo la esencia del objeto de estudio al que llamamos lo global, sino también las propuestas metodológicas cuya finalidad es encontrar formas más precisas de aprehender este fenómeno y explicarlo de manera rigurosa, congruente y consistente.


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