Ahora bien, no existe consenso en la literatura sobre el impacto que tienen el número de seguidores o las redes sociales en la movilización de votantes. Muchas veces el debate se orienta (equivocadamente) a juzgar el hecho de que el número de seguidores en Twitter o RTs, por ejemplo, no implican una relación directa con los votos. Esta es una manera errónea de enfocar el problema, porque las redes sociales y la información que allí circula tiene la capacidad de incidir sobre el comportamiento de las personas a través de otros mecanismos más sutiles y no capturados por los métodos tradicionales como encuestas de opinión. De hecho, desde la teoría convencional de redes hay buenas razones para pensar que el uso de redes sociales digitales ejerce un efecto sobre el comportamiento político de las personas.
- Pero los tipos de datos han variado a lo largo del tiempo; antes eran datos estructurados, ahora son semiestructurados y no estructurados, como imágenes o correos electrónicos”, comenta la doctora María del Pilar Ángeles, coordinadora de la licenciatura en Ciencia de Datos, en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM.
- El objetivo de RMCLC es ofrecer una instancia de actualización de primer nivel para los profesionales de la salud, además de constituir una herramienta de apoyo para la docencia y de servir como material de estudio para los alumnos de medicina de pre- y postgrado y de todas las carreras de la salud.
- Tanto si está recopilando big data de clientes, de productos, de equipos o ambientales, el objetivo es añadir puntos de datos más relevantes a sus resúmenes maestros y analíticos, lo que le permitirá obtener mejores conclusiones.
- Esto debido a la baja exposición a los medicamentos que suelen tener los niños en comparación con los adultos29.
- En pocas palabras, señala Walter Sosa “big data le permite a la estadística liberarse de su mero rol de estimar los modelos que otra disciplina le propone, y pasa a asumir la tarea de construirlos, evaluarlos y rediseñarlos, a través de la conjunción de algoritmos y datos masivos” (p. 40).
Cabe destacar que el resultado obtenido por estos métodos es siempre un reflejo de la cantidad y la calidad de la información que pudo ser extraída de los datos. En el caso del problema de predicción, si denotamos Y a la variable de respuesta (variable dependiente) y X a las variables predictoras (variables independientes), entonces el método cuyo fin es realizar predicciones busca modelar matemáticamente la información sistemática que X proporciona acerca del valor de Y. La relación entre la respuesta y los predictores puede ser descrita a través de una función f para la cual se tiene Y ≈ f(X); de esta forma, podemos realizar una predicción simplemente evaluando esta función para nuevos valores de las variables predictoras.
«El Big Data en el entorno de la industria logística va a ser imprescindible y SEUR lo vimos hace años»
Dichos comités tienen la facultad de emitir decisiones sobre las temáticas que les competen, aunque estas no son legalmente vinculantes. Sin importar si se pertenece a uno u otro país, es una realidad que en sociedades como la nuestra se ha incorporado y aumentado el uso de teléfonos, relojes, refrigeradores y televisiones inteligentes, así como de laptops y tabletas. Gracias a estos dispositivos algunas regiones en donde no existía el uso de teléfonos y servicios de larga distancia han logrado tener acceso a la Internet, abriendo paso a las bondades y los riesgos que esta tecnología tiene aparejados. 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.
En el caso del COVID-19 se han desarrollado diferentes tipos de algoritmos tendientes a la detección temprana de problemas pulmonares, bien a través de imágenes de rayos X (Sánchez, Torres & Martínez, 2020), tomografías o ultrasonido (Fraile, 2020). Las investigaciones en curso basan su desarrollo en la ciencia de datos, debido a que esta proporciona herramientas de análisis que permiten plantear https://elheraldodesaltillo.mx/2023/12/18/quieres-conseguir-el-trabajo-de-tus-suenos-estudia-un-bootcamp-de-programacion-en-linea/ soluciones plausibles bien para lidiar con futuras pandemias como con tratamientos actuales de frente al COVID-19. Por ejemplo, en todo el mundo han surgido comunidades que han creado plataformas que trabajan bajo el modelo de inteligencia colectiva, donde desarrolladores, científicos de datos, investigadores, médicos, entre otros voluntarios, formulan proyectos relacionados con la COVID-19.
Información legal
Más allá de la obviedad literal de la palabra en “datos masivos”, Sosa menciona que hay una diferencia cualitativa en relación “al volumen y tipo de datos provenientes de la interacción con dispositivos interconectados (…) “capaz de producir información y enviarla electrónicamente a otra parte” (p. 31). Por eso, la captura ininterrumpida de la información no solo permite abordar el fenómeno de la opinión pública de manera compleja y fluida, sino también sortear situaciones que son tradicionalmente adversas a las metodologías de encuestas que representan una “toma instantánea” altamente influenciada por la contingencia. Un ejemplo de esto sería la bajada de un candidato presidencial bootcamp de programación en medio del levantamiento de una encuesta de opinión. Por eso, siguiendo la metáfora, si las encuestas de opinión pueden describirse como una “foto instantánea” de la realidad, el monitoreo de redes es un “video” que captura la opinión pública y las conductas en movimiento, distinguiendo entre tendencias instaladas, hechos coyunturales y temas emergentes. Ahora bien, el análisis de grandes volúmenes de datos es un tema que hoy por hoy interesa a la comunidad internacional. Por un lado, tenemos a los Estados que tienen la capacidad para ser creadores y proveedores de tecnologías; y, por otro, a los Estados que se limitan a la importación de dichos avances tecnológicos.
Estas 6 dimensiones proveen una completa caracterización del régimen de adquisición de datos que caracteriza Big Data en el contexto clínico y son las que consideraremos en este artículo. Hemos realizado unos hallazgos clínicos en los cuales correlacionamos la acústica (el llanto) con la actividad cerebral del bebé a través de electroencefalograma y de tecnología NIRS (siglas de espectroscopia del infrarrojo cercano). De las diferencias anteriores se puede observar que el concepto data science se engloba dentro del concepto de big data.