Big Data-Análisis informétrico de documentos indexados en Scopus y Web of Science

Este artículo presenta un marco conceptual que define las ideas principales tras Big Data y la Ciencia de Datos y permite identificar los criterios para evaluar el potencial impacto de estos métodos en la investigación y práctica clínica. Además, con este marco discutimos los resultados de algunos estudios importantes que han captado la atención en la prensa y finalizamos con los principales desafíos que presenta la adopción de estos métodos en medicina. En este sentido, también hay que considerar el uso de los datos y la información procesada no necesariamente es comercial, pero sí puede estar sujeto a otro tipo de usos privados. Pues bien sabemos que el levantamiento y procesamiento de información con fines electorales es tan antiguo como las campañas electorales mismas. Sin embargo, el vertiginoso desarrollo de las tecnologías de la información parece avanzar más rápido que el desarrollo de las capacidades institucionales para regular y controlar las consecuencias no intencionadas del uso de redes sociales.

  • El problema que se desprende del uso del análisis de macrodatos es que, actualmente, las normas jurídicas no impiden que se dé un manejo poco ético e inclusive ilícito en la captación, gestión y procesamiento de los datos de los individuos que utilizan los medios digitales (2018, p. 848).
  • A la par con el incremento de registros de datos de pacientes, se está generando una gran cantidad de ban co de datos, mayoritariamente de acceso público, los cuales están facilitando la investigación a nivel molécular34,35.
  • Y ya ha logrado incentivar en la comunidad académica y comercial el desarrollo de tecnologías de apoyo que toman los paradigmas base y los emplean en la construcción de soluciones particularizadas a problemas de entornos de investigación y producción reales.
  • 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.

Así, mientras que los estudios sobre la globalización tienen como punto de partida los Estados nación y son normativamente eurocéntricos en sus narrativas, los estudios globales aspiran a superar estas limitaciones y buscan incorporar múltiples conocimientos sobre aquellos grupos que han sido históricamente excluidos de las narrativas disciplinarias dominantes (Appelbaum 2013, 546). El concepto de lo global se ha convertido en un término utilizado ampliamente en el análisis de múltiples matices de la realidad contemporánea. Las transformaciones de gran alcance que se experimentan mundialmente plantean la necesidad de nuevos paradigmas que permitan comprender mejor las dinámicas de dichas transformaciones. Es en este contexto en el que se origina la disciplina de los estudios globales con el propósito de comprender mejor el impacto que las tendencias de la globalización tienen sobre las distintas facetas de nuestro entorno. Es importante notar que la manera en que se da la protección a la transferencia de datos y, si es posible, muchas veces al tratamiento que se hace de los mismos, difiere entre un Estado y otro como en el caso de la Unión Europea y los Estados Unidos, que, sin embargo, han accedido a tener un marco regulatorio común para el manejo de los datos (2017, p. 852).

Datos digitales para complementar las bases de datos del INE

Esta técnica permite examinar una gran cantidad de datos e identificar patrones o tendencias con la ayuda de gráficas o representaciones, empleando diferentes métodos y técnicas (Ware 2012, 1-9). Si bien es cierto que la visualización de la información ha estado presente en el desarrollo de la humanidad, solo recientemente su uso se ha extendido gracias al software de mayor capacidad de procesamiento y al desarrollo de las llamadas librerías que permiten graficar y representar de forma fácil datos en mapas y tableros de control. 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.

  • Debido al volumen y la velocidad es necesario desarrollar una infraestructura computacional que permita almacenar y administrar los datos adquiridos de manera segura.
  • Cabe señalar que Joyanes expone que el uso del concepto de big data se remonta al año 1984 en el ámbito académico y a 1987 fuera de este (2013, p. 3).
  • La segunda estrategia comprende el análisis de algunos trabajos particulares referentes al soporte y estructura conceptual de la temática abordada.
  • En este contexto, este artículo tiene como objetivo discutir las contribuciones y desafíos metodológicos que la ciencia de datos puede aportar a la disciplina de los estudios globales.

La diferenciación, la concentración de ciertas publicaciones o la
ausencia de publicaciones en journals especializados nos permiten
valorar los vacíos y por lo tanto detectar las oportunidades investigativas o
destinos para publicar. De este modo, el giro colectivo de diversas disciplinas para involucrarse en la comprensión de los procesos de la globalización y sus problemas inherentes representa algo más que una preocupación sustantiva compartida entre múltiples disciplinas; más bien, se trata de un cambio fundamental en la perspectiva analítica que requiere una actualización exhaustiva del modo de análisis dominante de las disciplinas (Darian-Smith y McCarty 2017, 2). 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).

Nace una IA que exprime los datos industriales para predecir fallos

Posteriormente, con la industrialización y la concentración de la
población en las ciudades, los habitantes alfabetizados requerían de datos e
información expresados en los diarios, e incluso periódicos de doble tiraje
(matutinos y vespertinos). Recientemente, debido a las dos grandes guerras, la
ciencia y la tecnología catapultaron la medición y publicación de resultados de
investigación, tanto en boletines, revistas (magazines) y journals,
principalmente en formatos impresos, originando así una “explosión de información”. Finalmente, existe el riesgo de la falsificación de imágenes de la realidad, a partir de la reducción de lo real a aquello que se expresa en los flujos masivos de información que en la era de las tecnologías de la información generamos a través de las interacciones digitales o de nuestras pautas de consumo. No se debe olvidar que las dinámicas de exclusión de nuestro mundo ahora también están generando un nuevo tipo de descartados, los descartados digitales cuyas “huellas” de datos en las nubes son limitadas o inexistentes. Este riesgo es aún mayor que el analfabetismo digital, ya que se trata de una nueva forma de invisibilidad, exclusión y segregación. 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.

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. Sin embargo, se presenta aún una marcada tendencia curso de ciencia de datos hacia los aportes de tipo conceptual, son pocos los resultados y hallazgos que permitan realmente vislumbrar de forma tangible sus beneficios frente a otras tendencias o tecnologías tradicionales. Los trabajos se concentran, en su gran mayoría, en asociar Big Data a grandes volúmenes de datos o a la distribución de procesamiento.

La influencia del Big Data en el ámbito deportivo

Por lo tanto, se sugiere que las incapacidades paradigmáticas son una oportunidad para imaginar cómo se pueden ampliar las fuentes de información a nuestro alcance y cómo podemos llevar a cabo otros procedimientos que permitan capturar nueva información, procesarla, analizarla e interpretarla. Bajo este supuesto, es posible reflexionar sobre si hay algo novedoso que pueda ofrecer la ciencia de datos a la disciplina de los estudios globales y si puede enriquecer o complementar los enfoques metodológicos dominantes desde los que tradicionalmente https://el-mexicano.com/cienciaytecnologia/curso-de-ciencia-de-datos-para-pulir-tu-profesion/2198980 se han analizado la globalización y sus implicaciones. La segunda es la minería de datos, cuya finalidad es encontrar patrones, incluso sin que estos fueran antes imaginados. Por último, la visualización de los datos, cuyo propósito es facilitar la comprensión de la información de manera clara y propiciar su socialización. Este artículo parte del análisis crítico de información sobre los fundamentos conceptuales de la ciencia de datos y lo contrasta con sus posibles aplicaciones en la disciplina de los estudios globales.

  • Más bien, provienen de múltiples disciplinas tales como las matemáticas, la programación e informática, y más recientemente la llamada “ciencia de datos”.
  • A partir de esta conceptualización
    encontramos la vinculación y la justificación de nuestra investigación, donde se
    observa que los datos son componente esencial de la información, y ésta a su vez
    objeto de análisis de la CI.
  • Sin embargo, el desarrollo de nuevos tipos de sensores remotos como telescopios, videocámaras, monitores de tráfico, máquinas de resonancia magnética, sensores químicos y biológicos y sensores de monitoreo ambiental, se han generado nuevos flujos de datos digitales.
  • Con base en lo anterior, el estudio del COVID-19 empleando Big Data puede valerse de la analítica retrospectiva y descriptiva avanzadas (Mohamed et al., 2019) expresas en la inteligencia de negocios (Business intelligence) (Chahal, Jyoti y Wirtz, 2019); ya que esta permite focalizar el estudio mediante indicadores y tendencias en el tiempo, lo que incluye predicciones a futuro.
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