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Big data china y coronavirus

Después de unas semanas de contenerme a hablar sobre el coronavirus, ahora ha llegado el momento. En primer lugar hay que mencionar el parón económico y la transformación e innovación productiva que se está dando en Asia.

Cuando hablo de transformación e innovación productiva me refiero a muchas empresas chinas productoras de teléfonos y coches que están virando su producción a la de mascarillas y productos desinfectantes, y plataformas de e-commerce que ofrecen servicios gratis. Incluso las empresas del mundo del lujo están donando a la cruz roja china.

Pero al lado de esta explosión filantrópica o de CRS, también hay una tensión en relación al modelo político de cómo gestionar la epidemia y a sus ciudadanos. En China el peaje es la restricción de libertades y un mayor control social gracias a apps que identifican, analizan y

clasifican a sus ciudadanos. Unas medidas que no habrían sido posibles en una democracia:

  • Cámaras térmicas.
  • App que clasifica a las personas en 3 colores: verde, amarillo y rojo.
  • App de rastreo de los movimientos de las personas “Una aplicación de móvil que explota así el big data en manos del gobierno y que es accesible apenas con escanear un código QR en las populares plataformas chinas WeChat o Alipay. El único requisito es enviar el nombre, el número de teléfono y el número de identificación y, tras cruzar los diferentes datos a los que tiene acceso, ya puede advertir si se camina por un lugar con peligro de ser infectado, o si se ha viajado cerca de personas infectadas, también si se trata de miembros de la familia o de pasajeros y tripulación de un mismo tren o avión. Es más, incluso permite buscar números de identificación diferentes y saber si son un riesgo de salud. La extrapolación de estas app de control sanitario al incipiente sistema de crédito social puede provocar, además, que algunos colectivos sean marginados y aislados socialmente”.

Dependiendo de cómo se maneje la crisis del coronavirus por estos lares, el mensaje que promoverá el gobierno chino será las bondades de su sistema sobre el de los modelos occidentales.

 

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Achís, Sr. Google ya no hace falta que vaya al médico?

Últimamente big data es una de esas buzzwords que cuando la gente la nombra, se les llena la boca; y hablan de la revolución del modo de ver y analizar los negocios, y también de la transformación de nuestras vidas cotidianas, por ejemplo la forma en que cocinamos o cómo nos resfriamos.

Google Flu Trends (GFT) está diseñado para monitorizar en tiempo real los casos de gripe en el mundo basándose en las búsquedas en Google de términos relacionados con la gripe. Los ingenieros de Google dijeron que analizando los 500 millones de búsquedas diarias podían predecir las tendencias mejor que los métodos tradicionales, pero la realidad parece que difiere, que el big data está dando más del doble de casos de gripe que los existentes, y que esto parece que es debido a la influencia de la media (TV, periódicos…) en las búsquedas y al propio algoritmo de Google y la predicción en los términos de búsqueda.  Lo cual es un total catch-22!

Quizás el big data no es la solución a todos nuestros problemas, sino que hay que seguir combinándolos con métodos tradicionales, como modelos auto-regresivos e información de la competencia como Facebook, Twitter…

Gracias a Gábor Lugosi por sus siempre valiosas aportaciones.

FluTrendhttp://searchenginewatch.com/article/2335251/New-Study-Diagnoses-Why-Googles-Flu-Trends-Are-Always-Wrong

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04/04/2014 · 10:18 AM

Big Data análisis de las noticias y los contenidos de los social media. Patrones de contenido en la media

Muy interesante artículo científico de Ilias Flaounas, Saatviga Sudhahar, Thomas Lansdall-Welfare, Elena Hensiger y Nello Cristianini (incluyo aquí la versión video de este último).

El análisis de contenido de los medios ha sido central en las ciencias sociales, debido al papel fundamental que desempeñan los medios de comunicación en la formación de la opinión pública. Este tipo de análisis normalmente se basa la codificación de los textos. Pero la magnitud que han alcanzado los medios tradicionales y sobre todo los social media, ha hecho necesario el uso de modernas tecnologías de inteligencia artificial que permiten a los investigadores automatizar el proceso de aplicación de códigos diferentes a un mismo texto. Las tecnologías computacionales también permiten la automatización de la recopilación de datos, preparación, gestión y visualización. Esto ofrece la oportunidad de realizar investigaciones a escala masiva, monitorización en tiempo real y de nivelación del sistema de los medios de comunicación.
El presente artículo examina la labor realizada por el Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Universidad de Bristol en esta dirección. Se describe cómo el análisis de contenido de Twitter puede revelar cambios del estado anímico de poblaciones enteras, cómo las relaciones políticas entre los líderes de Estados Unidos se pueden extraer a partir de grandes cantidades de textos, cómo podemos determinar las noticias que la gente quiere leer realmente, cómo el género del escritor y estilo de escritura cambia en diferentes medios y puede parcializar la noticia, y qué nos puede decir los medios de comunicación de la UE acerca de las similitudes culturales en Europa. Más importante aún, este estudio tiene como objetivo demostrar algunos de los pasos que se pueden automatizar, lo que permite a los investigadores acceder a los patrones macroscópicos que de otro modo serían inalcanzables.

Gracias a Gábor Lugosi por su aportación

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