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--- esalud:privacidad:nuevos-actores-bigdata-ia-bots [2016/07/07 22:52]
jherrero
+++ esalud:privacidad:nuevos-actores-bigdata-ia-bots [2017/03/26 14:12] (actual)
jherrero
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 ====== Nuevos actores: Big Data, IA y Bots ======
+===== Big Data, un concepto agridulce =====
-===== Empieza la era Post-App =====
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-{{gallery>:esalud:privacidad:postapp:?0&50x35&crop&lightbox}}
+Para conocer lo que Google sabe sobre ti
+https://myactivity.google.com/myactivity
+Sandy Pental, en la revista Investigación y Ciencia de Octubre de 2014 en el artículo [[http://www.investigacionyciencia.es/revistas/investigacion-y-ciencia/numero/457/el-buen-uso-de-los-macrodatos-12445|El buen uso de los macrodatos]] propone el método de "**//dividir el pajar//**" para evitar la concentración de bases de datos:
+//Los distintos tipos de datos deberían gaurdarse separados: los financieros en una base de datos, los relativos a la salud en otra, etcétera. [...] ¿Cómo ayuda la distribución de datos a los individuos? La respuesta es que permite seguir el rastro a las pautas de comunicación entra las bases de datos y los agentes humanos que las usan. Estas huellas pueden usarse para vigilar el uso que se está haciendo de las comunicaciones por otra lado privadas".//
+¿Cuál es el problema del argumento de Pental? Que los datos desagregados no pueden usarse en entornos Big data avanzados (tales como entrenar a una inteligencia artificial). Esto tendrá como consecuencia previsible que, lejos de separar los datos y encriptarlos y custodiarlos por separado, la tendencia será a la agregación, algo que hará prácticamente imposible la anonimización del dato.
+El artículo [[http://blogs.cccb.org/lab/es/article_llibertat-i-privacitat-a-la-web/|Libertad y privacidad en la web]] indica lo agridulce que resulta el concepto Big Data.
+//Los avances en desarrollos electrónicos, la multiplicación de la velocidad de procesadores, el abaratamiento del coste de sensores y la posibilidad de procesar grandes bases de datos han hecho que abunden los registros de casi cualquier tipo de datos, y que analizarlos con software ya no sea privativo de grandes corporaciones o gobiernos, sino que esté al alcance de casi cualquier persona o institución.//
+//Los corpus de datos crecen rápidamente porque los datos son recolectados por un número creciente de dispositivos, que son cada vez más baratos y numerosos: móviles con sensores, dispositivos aéreos, registros automáticos de programas de computación (logs), cámaras, micrófonos, lectores de identificación de radiofrecuencias (RFID) y redes inalámbricas de sensores, entre otros. La capacidad mundial per capita de guardar información se ha multiplicado por dos aproximadamente cada 40 meses desde los años ochenta. En 2013 se estima que la cantidad total de información almacenada en el mundo es de alrededor de 1200 exabytes, de los que menos del 2% es no digital.//
+//Cuando hablamos de lo que se puede hacer con estos datos, la escala es tan grande que los análisis permiten resultados que de ninguna manera podríamos obtener con muestras más pequeñas. Podríamos establecer una analogía con la nanotecnología: cuando se alcanza el nivel molecular, las propiedades físicas pueden alterarse. A la inversa, cuando aumentamos la escala de datos con los que trabajamos podemos hacer cosas nuevas que no eran posibles cuando trabajábamos con cantidades más pequeñas o con muestras que podían estar sesgadas.//
+//Gracias al procesamiento de datos masivos hemos logrado decodificar el genoma humano. Algo que originalmente tomó 13 años y más de 3 mil millones de dólares para procesarlo, ahora puede ser logrado en menos de un día por menos de 1000 dólares. Estos avances permiten diagnosticar enfermedades incluso antes del nacimiento y abren nuevas puertas a la investigación del cáncer y otras enfermedades.//
+//Hay otros casos de análisis de datos que nos hacen sentir un poco incómodos, sobre todo cuando vemos implicados nuestros datos personales. Un estudio presentado en marzo de este año por científicos de datos de Stanford mostró cómo solo los metadatos telefónicos podían arrojar una cantidad sorprendente de información sensible (como datos sobre la salud) de las personas. Se analizaron los registros de más de 250.000 llamadas y 1,2 millones de mensajes de texto de 800 voluntarios. Los investigadores pudieron inferir, por ejemplo, que una persona padecía una arritmia cardíaca, o que otra tenía en su casa un rifle semiautomático.//
-===== Big Data =====
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 scary things Big Data knows about you\\
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 http://www.datasciencecentral.com/m/blogpost?id=6448529:BlogPost:379010
-Para conocer lo que Google sabe sobre ti
+Google DeepMind: la lucha contra la ceguera y los datos de 1,6 millones de pacientes\\
-https://myactivity.google.com/myactivity
+http://m.xataka.com/medicina-y-salud/google-deepmind-y-nuestras-retinas-un-escaner-inteligente-sin-pasarse-de-cotilla
 ===== IA (Inteligencia artificial) =====
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 ===== Bots: ¿salvar la web y asegurar privacidad? =====
+==== Empieza la era Post-App ====
+{{gallery>:esalud:privacidad:postapp:?0&50x35&crop&lightbox}}
+==== Escenarios de bots con privacidad ====
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+{{youtube>bH4-Mu8xqLM?small}}
+\\
+===== ¡El bot del curso! =====
+Está disponible en Telegram un bot llamado [[http://telegram.me/esaludbot|@esaludBot]] que puedes agregar como contacto en Telegram y con el que puedes buscar la información contenida en el wiki de este curso y aceptar que el bot te haga pensar en lo que has aprendido mostrándote una imagen o un documento al azar.
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