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The algorithm as a differentiating factor in the big data analysis


18/05/2016

Que la cantidad de datos generada diariamente supera la capacidad del ser humano de recopilar y analizar es un hecho. Que hoy en día existen conocimientos informáticos y estadísticos para usar la tecnología para recopilar, gestionar y medir dicha cantidad de datos también lo es.

Para ello, a lo largo de la historia, matemáticos, estadísticos e informáticos han ido desarrollando diferentes métodos matemáticos para facilitar el tratamiento de la información. En la actualidad, los elementos más potentes para analizar la información de manera óptima son los algoritmos.

Un algoritmo es básicamente una regla abstracta que permite encontrar y expresar aquello que buscamos (en el mundo del big data, generalmente la búsqueda de patrones y relaciones entre variables). Estos algoritmos son desarrollados con el único objetivo de automatizar un camino óptimo que ayude al ser humano a tratar la ingente cantidad de datos que se genera diariamente. De hecho, los algoritmos, junto con el hardware y las redes constituyen los tres pilares sobre los que sustenta la transformación digital de muchas industrias.

Uno de los aspectos más importantes de estos algoritmos es su reingeniería. Es decir, la intencionalidad que motivó al creador de cada algoritmo a desarrollarlo. Por supuesto, siempre pueden darse casos en los que desconozcamos el objetivo primitivo de la creación de un algoritmo; en este caso lo catalogaremos como algoritmo de caja negra.

Pasquale (2015) postula que debemos huir de algoritmos de caja negra, cuyo origen no conozcamos con exactitud, y debemos priorizar el trabajo con algoritmos conocidos. Para ello destaca la necesidad de generar una ética de la tecnología, basando la creación de algoritmos en tres críticas bien definidas:

Igualmente, Pasquale (2015) defiende que para el desarrollo del algoritmo hay ciertos aspectos concretos que se han de tener en cuenta para desarrollar de manera responsable un algoritmo. Así, se ha de hacer hincapié en su disponibilidad, facilidad de mantenimiento, inteligibilidad, integridad (del algoritmo y de los datos), idoneidad en cuanto a modelo, e intentando priorizar que no se produzca un sesgo en la selección.

La ética del algoritmo vendrá predefinida por los parámetros anteriormente descritos, y el grado de conocimiento del mismo determinará ya no solo la capacidad de su usuario de extraer de manera óptima la información deseada, sino la fiabilidad de la información extraída.

Al fin y al cabo, son simples herramientas, y el potencial que podamos extraer de dichas herramientas vendrá definido por el conocimiento sobre las mismas.

Referencias bibliográficas:

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