Walter Sosa Escudero

• Walter es de orígen germánico, proviene del alemán antiguo, de la combinación de palabras “wald-hari”, y cuya traducción significaría algo parecido a “Líder del ejército”, “Aquel que lidera al ejército”.

EL LIBRO BORGES, BIG DATA Y YO

PREÁMBULO, PREFACIO- PRÓLOGO- INTRUDUCCIÓN: Teo Palacios. Se utilizan como sinónimos. El prólogo o prefacio se coloca al principio de la obra; su objeto es el de presentar al lector el autor del libro o de la obra que va a consultar. Por lo común, el autor no prologa su propia obra PREÁMBULO: una explicación o advertencia antes de un discurso o texto, o un rodeo para no entrar de manera directa en el tema a desarrollar. PREFACIO: la introducción al tema principal que se tratará.Se expone algo que tiene que ver directamente con el asunto principal. PRÓLOGO: Dos vertientes una como sinónimo de prefacio o un comentario de la vida del autor o de las circunstancias que dieron orígen al libro, lo más habitual es un texto preliminar, el propio autor u otra persona que explican de qué se trata lo que se va a leer. Se habla

• Diego Andrés Golombek es un doctor en Ciencias Biológicas y divulgador científico argentino, especialista en cronobiología. Se desempeña como profesor titular regular de la Universidad Nacional de Quilmes y como investigador superior del CONICET. Wikipedia

• TED-https://www.youtube.com/watch?v=hODwSUX0kT4 Las estadísticas nos rodean, están por todas partes. La econometría es una disciplina que se encarga del uso de métodos estadísticos, numéricos, computacionales y matemáticos en la economía pero en general en las ciencias sociales. En la estadística se hace hablar a la parte por el todo. Compara la estadística con el censo. El censo abarca toda la población, es decir el total del universo a medir lo cual es muy esforzado y caro. La estadística plantea un balance entre aquello que es útil pero impreciso y aquello que es preciso pero inabarcable. Hay estadísticas enormes, que manejan infirnidad de datos y otras que son sutiles. Una custionario estadístico bien diseñado tiene que poder iluminar aquello que por sus características no es evidente, como el delito, por ejemplo, o acciones que son perfectamente legales no tienen porqué pasar por las encuestas. Se tiene que poder medir la economía oculta en Argentina. El 24% de la economía argentina es oculta. Si no tuvieramos tolerancia al error no tendríamos información sobre el desempleo en Argentina. Ya que el desempleo se mide bien cada diez años. Comenta lo que describe Borges es su texto sobre el rigor en la ciencia, desarrollaron tal grado de pericia que llegaron a que el mapa tuviera el mismo tamaño del imperio. Las impreciosiones. Es una imprecisión que sucede porque es una simplifcación conveniente. Una simplificación útil.

• ¿QUÉ ES EL BIG DATA? https://www.youtube.com/watch?v=xacxoydf5Z8 - Lo más trivial es decir que big data es muchos datos.

• Pablo Mira Docente e investigador de la UBA- Comentario sobre su libro: borges, big data y yo. https://eleconomista.com.ar/2020-12-borges-big-data-y-walter-sosa-escudero/ Mágico libro de Walter Sosa Escudero: “borges, big data y yo” (sin mayúsculas en el original).

• La tarea de decir algo atrayente sobre los involucrados no es sencilla. Jorge Luis Borges fue uno de los mejores escritores que hayan habitado el planeta, y un prologuista magistral. Walter Sosa Escudero, si bien algo más humano, es un prodigio intelectual que no para de incorporar nuevos intereses, y mejorar los que ya domina.
• Casi sin proponérselo, Walter transfunde en cada ensayo una clase consumada acerca del significado del conocimiento científico, y este ejercicio metodológico virtual supera un nuevo límite al referirse a la inmensa figura de Borges. Tras leer el libro, se hace difícil comprender cómo a Don Jorge Luis le ha sido negado un Premio Nobel, incluso en la más modesta categoría de Literatura

• https://www.youtube.com/watch?v=Qm-K1oZMYJc no somos tan inocentes brindamos datos, porque nos conviene. Están los algoritmos, la inteligencia artificial. También están las personas haciendo preguntas. Las personas que tienen la capacidad de hacer preguntas están contratadas por las compañias. Es cierto que los datos tienen dueño. Es cierto que hay alguien que tiene alguna ventaja pero posiblemente alguien con menos datos y más inteligencia puede tener un costado hacker que con inteligencia puede crear algo que el Estado no lo logra. Manuel Aristarain, creo un robot con preguntas que le permitían al ciudadano tener información útil. No se tiene claro quién tiene el poder.

• Capitalismo de la vigilancia - Hay mercado de los comportamientos futuros. la profesora de Harvard Soshana Zuboff es considerada el Carlos Marx de nuestra época. https://www.youtube.com/watch?v=V1iKDuYhXn8 porqué hablar de vigilancia, porque son operaciones, herramientas y dispositivos que han sido diseñados para que sean indetectables, indescifrables que se ocultan en la retórica (el futuro es privado/ Queremos empoderar al individuo) con la intención de que sean incomprensibles. La persona que contesta no me importa que tomen mis datos, yo no tengo nada que ocultar, incurren en un error conceptual.. .los rastros digitales que dejamos, datos residuales que dejamos sin darnos cuenta. Es cierto que algunos los utilizan para mejorar los servicios. Pero, se utilizan realmente para comprender las pautas de comportamiento y una vez comprendidos esos modelos ver cómo se van modificando a lo largo del tiempo y predecir tu comportamiento futuro. Excedentes conductales, ellos piden más datos de los que necesitan para mejorar sus servicios. Y una vez que tenés toda esa información podés comenzar a descubrir cuáles son las preferencias de determinados grupos.Lo que importa no son las fotos sino los signos predictos que se consigen. Esta información residual y su utilización predictiva es vendida y se provee a las empresas y países. Por ejemplo, la profesora Soshana Zuboff afirma que se le han vendido con fines militares a países como China que los utiliza para controlar a la minoría de los vigures (un grupo musulman minoritario) en lo que se llaman cárceles al aire libre o prisiones a cielo abierto porque no los tienen que poner detrás de las rejas, ya que los tienen controlados electrónicamente a través del reconocimiento facial. O que ayudan a detectar a los defensores de la democracia en Hong Kong No especulan con nuestras fotos familiares sino con la información residual que ellas proveen.

• No estás dando algo gratis porque tenés beneficies. No estamos dando algo sin recibir. A veces se piensa que los datos que circulan hoy en día parecen poco relevantes, hay una masa de datos que importa conocer la relevancia. Hay ciertas cuestiones y datos, mediciones que vienen con ruído. La pregunta si esta tecnología se la tecnología de big data va a mejorar algo de lo que hacemos. El conocimiento relevante puede producirse pero yo no sería muy optimista. Si una se deja guiar por los telefonos celulares es información que está sesgada, se mide algo que no se sabe qué universo está representando. La información de big data es completamente espontánea. La información no es ni nada ni todo. No se puede interpretar los datos linealmente. El algoritmo va detrás de los datos, si aparecen los sesgos el algoritmo los detecta y los reproduce, son máquinas de buscar patrones, repeticiones.
• El futuro es de los matemáticos, desarrolladores de softwear e ingenieros o de sociólogos y políticologos, en realidad es de quienes sean capaces de hacer preguntas correctas porque si no los datos te dicen lo que querés escuchar. Son importantes el estudio de la matemática, del derecho, es importante tener posturas filosóficas profundas, Porque ante el aluvión de datos y algoritmo el próximo desafío es hacer las preguntas correctas.

• Charla de auot-ayuda estadística. Innovación Sin Humo Vol. 7 - Big Data: Walter Sosa Escudero https://www.youtube.com/watch?v=AYEFo4uNyCU Contarles una historia. Una chica que se llama Alice Wu, se vio envuelta en un escándalo mayor. Era estudiante de la universidad de Berkeley en California. Quería ver una manera de medir la discriminación contra las mujeres, es difícil de medir porque suele mimetizarse bastante bien. Cuando uno mira los espacios de la academia no es evidente la discriminación. Hizo algo bastante parecido a meterse en el baño y escuchar las conversaciones que tiene la gente cuando cree que no la están escuchando. Son chismes laborales. El primer ejercicio clasificar post: referido a hombres, referido a mujeres, sin referencia a un género, neutral. Ella entrenó un algoritmo para que ordene los post con este criterio. Luego preparó otro algoritmo aplicó un método predictivo¨cuáles son las tres palabras que mejor predicen que el aviso trata de un hombre: macro economía, tesis, director. Las tres palabras que mejor predice que el post se referira a una economista mujer: las tres palabras, histérica, embarazada, tetas. Un periodista lo tomó y se armó un escándalo. Harvard la tomó a Alice Wu. ¿Por que todos los componentes de big data están presentes en esta historia? Datos es cualquier cosa que es pasible de ser estudiada sistemáticamente. Son espontáneos, uno se mete en un blog a chusmear.

• Entonces, tomar en cuenta los datos, los algoritmos, una idea, una forma de reproducirla, replicable, que no dependa de una opinión. La gran contribución de Alice Wu, fue que no dijo si hay o no discriminación, dijo hay discriminación y yo puedo medirla, reproducirla y monitorearla. No fue data, no fue algoritmo, fue una idea. Y el otro componente es que esto explota porque alguien comunica bien.
• El tema de la visualización, el lenguaje escrito, forma parte de la ciencia de los datos. Tema de barbas y chupines, me parece una analogía un poco sesgada que por lo de la barba deja afuera a las mujeres.
• primero hay dato, luego hay un algoritmo que predice, luego hay dos cosas que son importantes: a alguien se le ocurrió que se puede medir, y la puede comparar, que sea replicable.
• Google Earth es un experimento que comenzó y financió la CIA