La Cotidianidad Social en Big Data

La Cotidianidad Social en Big Data

1. Big Data y Transformación Social

   • La influencia en las decisiones de consumo
   • Participación política

2. Big Data y la Medición de la Pobreza en México

   • Indicadores de pobreza
     • Acceso a servicios de salud, alimentación, educación, vivienda
       • Uso de encuestas y datos de gran escala para identificar patrones de desigualdad social.
   • Contribuciones del Big Data
     • Optimización de recursos
     • Identificación de necesidades urgentes en comunidades marginadas.

3. Desafíos Éticos y de Privacidad en el Uso de Big Data

   • Riesgos:
     • Uso indebido de los datos masivos para vigilancia o control.
   • Privacidad
     • ¿Qué tan seguros están nuestros datos personales?
   • Marco legal
     • Necesidad de regulaciones más estrictas para proteger a los ciudadanos.

4. Conclusión

   • Big Data como herramienta de cambio socia
     • Cada vez más, el análisis de datos masivos se utiliza para mejorar la calidad de vida en diversas áreas, desde el entretenimiento hasta las políticas públicas.

5. Técnicas Analíticas en Big Data

   • Métodos de análisis
     • Análisis predictivo
       • Permite prever comportamientos sociales.
     • Machine Learning
       • Las máquinas aprenden de los patrones de datos masivos para mejorar su precisión.
   • Aplicación en la vida cotidiana
     • Sistemas de recomendación (ej. Netflix, Amazon).
     • Publicidad dirigida según el comportamiento de los usuarios en línea.

6. Introducción a Big Data y la Cotidianidad

   • Definición de Big Data
     • Datos masivos provenientes de múltiples fuentes como redes sociales, compras en línea, dispositivos móviles, etc.
   • Impacto en la vida diaria
     • Desde las interacciones en redes sociales hasta los patrones de consumo, todo se registra y analiza.

7. Datos Masivos en Políticas Públicas

   • Uso de Big Data en Latinoamérica y el Caribe
     • Diseño de políticas públicas basadas en datos masivos.
     • Aplicaciones prácticas
       • Mejora en la toma de decisiones gubernamentales (ej. transporte, salud pública).
     • Ventajas
       • Mayor precisión en el entendimiento de las necesidades ciudadanas.
     • Desafíos
       • Privacidad y protección de datos.

8. Fuentes de consulta

   • Rodríguez, Patricio, et. al. El uso de datos masivos y sus técnicas analíticas para el diseño e implementación de políticas públicas en Latinoamérica y el Caribe, Banco Interamericano de Desarrollo, 2017, pp. 17.
     • CONEVALVIDEO (Director). (2019, septiembre 9). ¿Cómo se mide la pobreza en México? https://www.youtube.com/watch?v=z2GC-XNbt-0

9. Estrada Guillén Valery Giselle Tarea

   • 19 de Agosto del 2024