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 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. 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. Algunas de sus principales aplicaciones prácticas se enmarcan en la realización de clúster de documentos, recomendaciones y organización de contenidos [32].
Este artículo contribuye al debate sobre las aportaciones que los estudios globales pueden realizar a la comprensión de la complejidad y diversidad de un mundo globalizado, a partir de las oportunidades y limitaciones metodológicas que la ciencia de datos ofrece. Por último, en las conclusiones se destacan los límites y posibilidades de la ciencia de datos en la comprensión de las tendencias globales. El aprendizaje de reglas de asociación (Association rule learning), es un método para encontrar las relaciones entre variables en grandes bases de datos, su objetivo es identificar reglas usando algunas medidas de relación de intereses, por ejemplo, en el caso de las redes sociales, se trataría de revisar las personas que posiblemente le interesarían seguir a otras dependiendo de sus amistades o seguidores. En el caso de tiendas de productos, podría ser la revisión de los productos que se compran juntos con frecuencia para sugerirlos a un cliente que adquiera uno de los productos relacionados. Siguiendo los lineamientos para la construcción de artículos de revisión [5], este artículo tiene como objetivo presentar una visión general acerca de Big Data incluyendo un análisis cienciométrico de las publicaciones en este campo y haciendo una exploración cuidadosa de una serie de trabajos en el tema, que contemplan aplicaciones, oportunidades, desafíos y retos de Big Data. A su vez, se hace una breve introducción de algunas tecnologías y técnicas adoptadas para la implementación de soluciones a problemas de Big Data.
Los Premios SEIO-Fundación BBVA 2022 reconocen cinco contribuciones españolas de alto impacto en la ciencia de datos
Los análisis de big data son una herramienta que puede servir para impulsar la promoción y protección de los derechos humanos, como lo manifiestan las Naciones Unidas a través de su estudio Macrodatos para el desarrollo sostenible (ONU, s/f), pero que también puede ser utilizada para vulnerar esos mismos derechos, por lo que debe ser regulada de manera puntual. Por ello, resulta necesario generar información clara y suficiente https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html para que los individuos comprendan cómo el uso de ciertas tecnologías puede afectar sus derechos humanos. 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. En efecto, esta idea estaría relacionada con todos aquellos que apoyan el libre acceso al conocimiento, a los programas informáticos, etc.
Así, una de las temáticas a profundizar, por ejemplo, es la planteada por Ureña, quien comenta que la regulación de la toma de decisiones basada en algoritmos y el machine learning puede violentar derechos humanos por medio de la segregación, dependiendo de la persona que lleve a cabo la programación del algoritmo (2019, p. 114). El análisis de big data permite tener información real de los individuos y, a su vez, modelar los datos para un propósito específico como predecir las decisiones de los individuos (Paterson & Maeve, 2018, p. 18). Es necesario entender y dimensionar el hecho de que la técnica de análisis de grandes cúmulos de datos no solo afecta la privacidad de los individuos, sino que también hay otros derechos humanos que pueden verse afectados con un manejo irresponsable de esta información.
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Como primera estrategia, se hizo un acercamiento cienciométrico por medio de la herramienta bibliográfica SCOPUS, un índice bibliográfico que contiene una colección representativa, completa y multidisciplinar a nivel mundial. La segunda estrategia comprende el análisis de algunos trabajos particulares referentes al soporte y estructura conceptual de la ¿Qué es la ciencia de datos y cómo se relaciona con la inteligencia artificial? temática abordada. Estos fueron seleccionados y clasificados por medio de la herramienta ToS (Tree of Science), desarrollada en la Universidad Nacional de Colombia. De igual modo, se plantea para superar el obstáculo en
el proceso de selección de la información, puesto que su realización manual puede
ser ineficaz por la gran cantidad de datos.
