Respuestas
Completamos la pregunta:
¿Que es el Big data / Machine Learning / privacidad ?
¿Cuáles son sus características y aplicaciones en el marketing digital?
¿Cuáles son los puntos de controversia que surgieron con la recopilación y el análisis de data?
¿Como se relacionan estos tres elementos?
Se procede a dar respuesta a cada uno de los cuestionamientos:
¿Qué es el Big data, Machine Learning, privacidad?
Big data, es la recopilación de los datos de los internautas relativos a su origen étnico, ubicación geográfica, preferencias ideológicas, patrones de consumo, entre otros, con la finalidad de ofrecer a las empresas (y agencias de seguridad) datos sobre el comportamiento económico, social, factores culturales o predilecciones de una población o individuo.
Machine Learning, es una rama de la computación que estudia la forma en que las máquinas pueden enriquecer su conocimiento (inteligencia artificial) de manera que pueda "evolucionar" de manera dinámica y mejorar su desempeño ante nuevos requerimientos.
Privacidad, es el derecho humano a la preservación de su información personal, integridad moral y física ante la utilización no consentida o inescrupulosa de la misma.
¿Cuáles son sus características y aplicaciones en el marketing digital?
El marketing digital se caracteriza por la utilización de herramientas, recursos, medios y técnicas digitales para la penetración efectiva de publicidad electrónica. Su aplicación es sumamente diversa; desde el ámbito político propagandístico, comercial o formas de coordinación y organización social.
¿Cuáles son los puntos de controversia que surgieron con la recopilación y el análisis de data?
Los puntos de controversia impulsados por la utilización de data están básicamente relacionadas con el derecho (teórico) a la privacidad y a la ética en su utilización.
¿Cómo se relacionan estos tres elementos?
Los tres elementos, Big data, Machine Learning y privacidad se relacionan porque procesos consecuentes entre sí; el manejo cada vez más sofisticado del Big data es llevado a cabo por grandes servidores dotados de inteligencia artificial (Machine Learning) lo cual cada vez con más notoriedad menoscaba el derecho a la privacidad.
¿cuáles son los puntos de controversia que surgieron con la recopilación y el análisis de data?
Con la recopilación de información de una data, surgen muchos aceptos a analizar como:
- Registros: los registros y licencias son particularmente valiosos para los censos completos, pero se limitan a variables que cambian lentamente, como el número de embarcaciones pesqueras y sus características.
- Cuestionarios: formularios que los encuestados devuelven cumplimentados. Un método poco costoso que resulta útil cuando los índices de alfabetización son altos y los encuestados colaboran.
- Entrevistas: formularios que se cumplimentan a lo largo de una entrevista con el encuestado. Más caros que los cuestionarios, pero mejores para preguntas más complejas, y cuando se dan unos índices de alfabetización bajos o se encuentra menos colaboración.
- Observaciones directas: la realización de mediciones directas es el método más preciso para todas las variables, como las capturas, pero a menudo resulta caro. Muchos métodos, como los programas de observación, se limitan a la pesca industrial.
- Presentación de informes: la principal alternativa a la realización de mediciones directas consiste en pedir a los pescadores y a terceros que presenten informes de sus actividades. La preparación de informes presupone la alfabetización y requiere espíritu de colaboración, pero ello puede reforzarse mediante una obligación legal y mediciones directas.