Con respecto a la «Velocidad», hace referencia a la cantidad de datos que se generan periódicamente y requieren de una infraestructura tecnológica escalable que permita su disponibilidad y acceso en cualquier momento. Sobre la «Veracidad» y «Valor», es imprescindible que los datos almacenados sean veraces, de lo contrario se estarían dilapidando recursos computacionales valiosos en información poco confiable o inservible, que derivan en resultados y toma de decisiones incorrectas. Sobre el «valor», se entiende en el sentido de extraer información relevante para definir estrategias y toma de decisiones. Para el caso particular del COVID-19, se genera gran cantidad de datos que, al emplear la IA para analizarlos permite diferenciar familias, tratamientos, riesgos, etc., que confluye a disminuir costos en el diagnóstico y tratamiento de un paciente, salvando en el proceso miles de vidas. Por consiguiente, el emplear de manera asertiva los cinco adjetivos mencionados deben garantizar información veraz y confiable para poderlas implementar en sistemas de IA de aprendizaje profundo, aprendizaje máquina o ambos.
- Por ejemplo, si los estudios sobre la globalización se llevaran a cabo exclusivamente dentro de las disciplinas ya establecidas, esto generaría que dichas aproximaciones fueran parciales, ya que estarían limitadas por los cánones teóricos y metodológicos tradicionales que dan sustento a dichas disciplinas y reflejan el tiempo y el lugar en que estas se originaron (Appelbaum 2013, 546).
- Por otro lado, una parte fundamental de los pronunciamientos jurisdiccionales son los casos específicamente llevados a los tribunales, como es el caso de la sentencia Schrems ante el Tribunal de Justicia de la Unión Europea.
- Y no solo respecto a la protección de los derechos, sino que también en lo que respecta a las reparaciones por aquellas violaciones que pudieran haberse cometido en contra de los mismos.
Entre los agentes causantes de las infecciones del tracto respiratorio humano se encuentran los coronavirus (CoV), que son virus de ARN de cadena positiva única envueltos, que pertenecen a la gran subfamilia Coronavirinae que infectan a aves y mamíferos (Raoult et al., 2020). En cuanto al nuevo coronavirus-2 del SARS (SARS-CoV-2) Guan et al. (2020) señalan que parece altamente transmisible de un patógeno humano a humano, lo que causa un amplio espectro de manifestaciones clínicas en pacientes con COVID-19. Cabe resaltar, que los documentos considerados tronco, para este caso, corresponden a revisiones del estado del arte en Big Data.
El uso de la inteligencia artificial en el diagnóstico precoz del cáncer de piel
Además, la validación que consideraría bases de datos adquiridas por distintos grupos de investigación debería reflejar de mejor forma la variabilidad natural que ocurre cuando estos métodos son adoptados en la práctica clínica. Estos “…sugieren que la validación cruzada estándar produce una sobreestimación de la precisión de discriminación para todos los algoritmos considerados, en comparación con la validación Cómo un bootcamp de tester de software te abre las puertas del sector tecnológico cruzada entre estudios”8. Las herramientas que permiten extraer esta información provienen de diversas disciplinas, tales como la Ciencia de la Computación, la Estadística y la Inteligencia Artificial, entre otras. La diversidad de fuentes de donde provienen estas herramientas ha dado origen a un nuevo campo científico interdisciplinario cuyo fin es desarrollar técnicas para extraer información a partir de datos.
De este modo, el mapa creado ayuda no solo a predecir accidentes, sino también a gestionar de forma óptima los recursos; por ejemplo, asignando ambulancias donde existe una mayor probabilidad de que se produzcan accidentes. Estados Unidos también ha asumido el potencial que tiene la inteligencia artificial (IA) en todos los sectores y su apuesta se ha concretado en un plan estratégico. De hecho, en el ámbito político, los Emiratos Árabes Unidos, como región puntera en tecnologías de datos y una de las mejores referencias a escala mundial de Esri, ha hecho público el nombramiento de su primer ministro de Inteligencia Artificial para aplicar estas herramientas a todos los servicios que gestiona el gobierno. La metodología que ha sido el foco de nuestra discusión se basa en el análisis de registros de datos existentes; en otras palabras, en el resultado de analizar lo que hemos observado hasta el presente.
Información legal
Por último, se encuentra el Internet of the locations (IoL), que comprende la información que cuenta con una dimensión espacial derivada de la adopción de dispositivos móviles; por ejemplo, los teléfonos inteligentes que generan cada vez más eventos con atributos geoespaciales. 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). Nouvet y Mégret exponen que el análisis de big data, como método cuantitativo para analizar las violaciones a los derechos humanos, es una contribución de gran envergadura para las ciencias sociales; y que a pesar de que este tipo de herramientas https://el-mexicano.com/cienciaytecnologia/curso-de-ciencia-de-datos-para-pulir-tu-profesion/2198980 tecnológicas no fue planeado precisamente con la finalidad de aportar a los derechos humanos, en la práctica son de gran utilidad (2016, pp. 1-2). Sarfaty explica que los esfuerzos del derecho internacional de los derechos humanos se han centrado en el cumplimiento de los tratados más que en la prevención de la vulneración estos derechos (2018, p. 76). Para realizar estudios de IA mediante aprendizaje automático (que incluye el aprendizaje profundo en algunos casos), se requieren de determinados algoritmos, como árboles de decisión, regresión para análisis estadístico y predictivo, redes adversarias generativas, Clustering basado en instancias, bayesianos, redes neuronales, etc. Estos algoritmos se valen de la ciencia de datos en la que se ejecutan diversos cálculos matemáticos, donde la densidad de información es amplia, compleja y variada.
¿Qué agenda de investigación surge del análisis de la relación entre política y redes sociales y qué herramientas disponen las ciencias sociales dar cuenta de estas nuevas realidades? Dada la naturaleza del objeto, este tipo de preguntas han sido abordadas de manera multidisciplinaria, conectando las ciencias de análisis de datos y programación, con ciencias del comportamiento humano como la sociología, la ciencia política y la psicología social. En Chile y Latinoamérica, sin embargo, esta agenda de investigación está en pleno desarrollo y los trabajos ensayísticos dan paso de a poco a los intentos por entender y sistematizar la relación entre política y redes sociales de manera empírica. 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).