Big Data, Good Data, datos para el desarrollo humano

Big Data, Good Data, datos para el desarrollo humano
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Big Data, Good Data, datos para el desarrollo humano
Big Data, Good Data, datos para el desarrollo humano

Los días 12 y 13 de noviembre la Cátedra Orange en la UPM, comprometida con la innovación social, te invita a conocer, en el marco de la quinta edición de su curso sobre Ciencia de las Redes y bajo el título “Big Data, Good Data“, la dimensión más humana de este fenómeno.

Nuestras evoluciones en un nuevo, cambiante y acelerado escenario sociotécnico dejan un rastro cada vez más visible. Al igual que nuestra existencia no ha resultado inocua para el entorno medioambiental que nos sustenta físicamente, tampoco lo es en lo que se refiere al ecosistema sociotecnológico que se ha dado en llamar sociedad de la información. El anglicismo ‘Big Data’ nos ha servido para denominar un fenómeno que da cuenta tanto de la gran cantidad de datos generados en ese ecosistema, como de la complejidad de sus relaciones o de la velocidad a la que aparecen.

Su propio significado apunta a la gran oportunidad que nos ofrecen los instrumentos técnicos de que disponemos para explotar esos datos. Ya sea en forma de verdaderos “yacimientos” informativos o como rastros digitales que caracterizar y perfilar para predecir gustos, tendencias, necesidades, etc. la proliferación y accesibilidad crecientes de los conjuntos de datos asociados al fenómeno de marras hacen que nuestra privacidad e intimidad se vean considerablemente amenazadas, al menos tal y como las conocemos.

Los mismos instrumentos que nos permiten adelantarnos a las necesidades de nuestros potenciales clientes, planificar el trazado de complejos sistemas de transporte urbano o realizar recomendaciones de manera proactiva sobre dispositivos móviles, también resultan de utilidad para mejorar la efectividad de las campañas de vacunación contra determinadas enfermedades no erradicadas en países en desarrollo; o para planificar la distribución de recursos en situaciones de catástrofes naturales.

De esa vertiente del fenómeno vamos a ocuparnos en las jornadas “Big Data, Good Data” organizadas por la Cátedra Orange en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y que tendrán lugar en la E.T.S. de Ingenieros de Telecomunicación de la UPM los próximos días 12 y 13 de noviembre.

Contaremos con la participación de expertos e investigadores del ámbito internacional que nos mostrarán cómo es posible extraer información a partir de la visualización y la representación gráfica de conjuntos masivos de datos. Veremos también cómo es posible seguir el rastro digital del desempleo, caracterizando los cambios que tal situación provoca en las relaciones sociales de las personas afectadas, anticipando las actuaciones necesarias.

Conoceremos, de la mano de sus protagonistas, proyectos realmente comprometidos con la Tecnología para el Desarrollo Humano. Veremos casos como los de Global Pulse, una iniciativa de la ONU que busca disponer de mejor información, en tiempo y forma, para monitorizar, predecir y reaccionar ante las crisis socioeconómicas, tanto a nivel global como local; Data for Development (D4D), un desafío de Datos Abiertos lanzado desde Orange a partir de la liberación de una serie de conjuntos de datos anonimizados correspondientes a registros de llamadas locales seleccionados para su utilización en proyectos para la cooperación al desarrollo; o malariaspot.org, una iniciativa basada en ludificación (o introducción de técnicas de juego) para la asistencia en la identificación de muestras para centros de diagnóstico de la enfermedad.

Estas jornadas forman parte de un esfuerzo continuado a lo largo de los años para la consolidación de las líneas básicas de investigación de la Cátedra Orange en los ámbitos de la Ciencia de las Redes y los Sistemas Complejos. Su carácter divulgativo y abierto parte del convencimiento, en palabras de Fernando Sáez Vacas (primer director de la Cátedra), de que “la innovación tecnológica, si no es innovación social plena, puede quedarse en pura, estéril y hasta peligrosa maquinaria”.

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7 Comentarios

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