sábado, 23 de agosto de 2014

La difusión del #IceBucketChallenge


Así explotó en Twitter el #IceBucketChallenge
TN
El baldazo con agua fría es furor. Por eso te presentamos el resumen actualizado de las personas que participaron y un increíble mapa con la viralidad de esta movida solidaria en el mundo.

FUROR. Así explotó el #IceBucketChallenge en el mundo.

Sin repetir y sin soplar: ¿quiénes participaron del #IceBucketChallenge? En TN tenemos a todos estos: Mark Zuckerberg, Bill Gates (y en esa nota también están Mickey Rourke y Satya Nadella, de Microsoft), Steve Ballmer (y pueden ver a Jeff Bezos, Larry Page y Sergey Brin), Charlie Sheen, Dave Grohl, Jimena Barón, Kun Agüero, los noticieros de El Trece, Mourinho, Su Giménez, Marcos Rojo y Liam Gallagher. Uff, un montón. Ah, también hay7 casos donde el baldazo de agua fría terminó mal... y OTROS 7 casos en los que la gente sigue fallando.

Además, la cuenta @Twitterdata armó un mapa con la evolución del #iceBucketChallenge, con especial enfásis en cómo estalló en todo el mundo el 17 de agosto.


¿QUÉ ES LA ELA?


La esclerosis lateral amiotrófica es una enfermedad de la que aún se desconocen las causas y para la que no hay tratamiento. En las últimas semanas, diferentes personalidades se sumaron a la campaña y se tiraron un balde de agua fría para concientizar y recaudar plata contra la ELA.
La enfermedad afecta a las células nerviosas del cerebro y de la médula espinal. Debido al efecto progresivo sobre la acción de los músculos voluntarios, los pacientes en las etapas finales de la enfermedad pueden quedar totalmente paralizados y sienten "un frío en diferentes partes del cuerpo".

Para conocer más sobre la esclerosis lateral amiotrófica podés hacerlo en www.asociacionela.org.ar, por correo electrónico al info@asociacionela.org.ar o telefónicamente 4334-4844 y 4334-4343 y 4334-2706

Si queres colaborar, podes hacer una transferencia bancaria:


BANCO DE LA NACIÓN ARGENTINA / CUENTA CORRIENTE ESPECIAL : SUC 0010 NÚMERO: 10523931 / CBU: 0110001340000105239312 / CUIT: 30712161201

viernes, 22 de agosto de 2014

Redes de comercio marítimo

Dos mapas que muestran la evolución del transporte marítimo mundial 
Por Lily Kuolilkuo - Quartz


Un profesor asistente de historia en la Universidad de Northeastern, Ben Schmidt, ha elaborado unos mapas bien interesantes-que mira que muestran modernas rutas marítimas del mundo. Lo que es interesante es que, vistos en conjunto, las rutas crean un mapa invertido del mundo-un recordatorio del amplio alcance del comercio global.

El mapa de arriba muestra las rutas de transporte 1980-1997, con base en datos de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica. Por el contrario, el siguiente mapa se basa en las rutas de navegación desde el siglo 19. Muestra rutas principalmente alrededor de Norte y Sur América, Europa y África. Sólo algunas rutas, representados por líneas débiles, corren a Asia.

martes, 12 de agosto de 2014

Cuarentena para acosadores virtuales para restringir la difusión

Cuarentena para acosadores cibernéticos: la última estrategia en la lucha contra medios sociales con contenido ofensivo 
Si la gente publica contenidos ofensivos, cortando su contacto a la red puede impedir que sus mensajes se propague, dicen los teóricos de la red. 




Cyberbullying y cartas de odio es una de las lacras de la era moderna. Hay numerosos casos bien documentados en los que este tipo de comportamiento ha hecho vida de las personas una miseria e incluso condujeron a cometer suicidio a la víctima.

Claramente, una pregunta importante es cómo hacer frente a este tipo de comportamiento. En muchas redes sociales, es posible la denuncia de material ofensivo y para bloquear los responsables del mismo. En Twitter, por ejemplo, es sencillo bloquear los tweets de otra persona. Pero eso no impide que estos mensajes lleguen a una comunidad más amplia.

Hoy, Krystal Blanco de la Universidad de Boston y algunos amigos dicen que hay otra manera. Estos chicos han desarrollado un modelo matemático de la forma en que los mensajes se propagan a través de redes como Twitter y dicen que una cuarentena, en la que los individuos ofensivos tienen prohibido el contacto con la comunidad, es una forma efectiva de evitar que sus mensajes se propague.

Blanco y colegas comienzan con la construcción de un modelo matemático de la propagación de mensajes vías basado en un modelo de 1965 de difusión de rumor. En este modelo, las personas son o ignorantes, difundidores, o interruptores de información. Además de estas categorías, Blanco y colegas introducen una categoría de usuarios en cuarentena que no pueden ponerse en contacto con otros miembros de la población y por lo tanto son incapaces de difundir sus mensajes.

Hay una serie de parámetros libres en este modelo, como el número de vínculos entre las personas, el porcentaje de personas que son interruptores para empezar junto con la probabilidad de que un usuario que no es un interruptor de información se convierta en uno.

Para medir estos parámetros están en el mundo real, el equipo buscó Twitter tweets homofóbicos ofensivos incluyendo las palabras "gay" y "repugnante". Luego extrajeron los parámetros de la red asociada con la difusión de estos mensajes.

Entonces simulan para mostrar que la tasa de retweet en una población de usuarios es menor cuando algunos están en cuarentena que cuando no lo están. "El tweet en promedio muere más rápidamente", dicen.

En cierto modo, eso es exactamente lo que cabría esperar. Un problema más difícil es cómo hacer cumplir la cuarentena efectiva en el primer lugar, algo que este estudio barre debajo de la alfombra.

Las posibilidades incluyen el uso de filtros de lenguaje natural para recoger tweets que puedan sean ofensivos y luego poner en cuarentena a los autores. Otro es un modelo de revisión por pares en el que las personas valoran el carácter ofensivo de los tweets y los responsables del contenido considerado más ofensivo están en cuarentena.

Pero estos enfoques plantean todo tipo de cuestiones prácticas: ¿dónde se sitúa de corte entre las personas que deben ser puestos en cuarentena frente a los que no debería; cuánto tiempo deben ser puestos en cuarentena para las personas, y así sucesivamente. ¿Y qué de los usuarios simplemente vuelva a registrar con otro nombre?

Sólo si tal sistema sería viable en la práctica no es en absoluto clara. Lo que está claro, sin embargo, es que las organizaciones que utilizan las redes sociales tienen que tomar medidas activas para minimizar e incluso prevenir el tipo de tweets que pueden conducir a algunos usuarios desafortunados que pagan el precio más alto.


lunes, 11 de agosto de 2014

Difusión de la cultura en Europa en 2000 años

Mire cómo los centros de la cultura occidental emigraron más de 2.000 años 
Por Jeanne Kim



Si desea asignar los centros culturales a través del tiempo, usted puede seguirlo en cifras-como más notables de la historia de Leonardo da Vinci, Jane Austen, y Steve Jobs-se Si desea asignar centros culturales durante todo el tiempo, usted puede seguir en la historia de nacieron y murieron . Ese fue el pensamiento del Dr. Maximilian Schich, profesor asociado de arte y tecnología de la Universidad de Texas en Dallas.


Mecas culturales aumentan y disminuyen con el tiempo.

Schich y su equipo tomaron los datos de más de 100.000 notables figuras-la gente lo suficientemente importantes para que sus nacimientos y muertes-catalogado desde el depósito de información de Google, Freebase, y digitalmente trazan en un mapa la visualización de cambios a lo largo de cientos de años. Los puntos azules significan nacimientos, los puntos rojos marcan las muertes. Cuantos más puntos en una ubicación dada, cuanto más grande es la visualización. El resultado es una fascinante, línea de tiempo animada seguimiento de la geografía de la cultura y los orígenes de los contribuyentes de cubo.



Aunque tal vez no sea de extrañar que Roma y París eran grandes centros de actividad cultural en los siglos 16 y 17, y que Hollywood está tomando en ese centro de atención, es interesante ver cómo se desarrolló la progresión y que alimentado lo-todo en un cinco Clip -Minuto.

Quartz

viernes, 8 de agosto de 2014

Hacia superdialectos globales en Twitter

La lingüística computacional de Twitter revela la existencia de superdialectos globales 
El primer estudio de los dialectos en Twitter revela patrones globales que nunca se han observado antes.
MIT Technology Review




Un dialecto es una forma particular de lenguaje limitado a una región específica o a un grupo social. Los lingüistas están fascinados por los dialectos porque revelan las clases sociales, los patrones de inmigración y cómo los grupos han influenciado mutuamente en el pasado.

Pero el estudio de los dialectos es un trabajo duro. Tradicionalmente, los lingüistas hacen por entrevistar a un número relativamente pequeño de personas, por lo general unos pocos cientos, y pedirles que llenaran cuestionarios. Luego, los investigadores utilizan los resultados para crear los atlas lingüísticos, pero estos son, naturalmente, limitadas por la elección de los lugares y personas que han sido estudiados.

Hoy, Bruno Gonçalves en la Universidad de Toulon en Francia y David Sánchez en el Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos de la isla de Mallorca, España, dicen que han encontrado una nueva manera de estudiar los dialectos a escala mundial utilizando mensajes publicados en Twitter. Los resultados revelan una sorpresa importante sobre la forma en que los dialectos se distribuyen en todo el mundo y ofrecen una fascinante instantánea de cómo están evolucionando bajo varias nuevas presiones, como los mecanismos globales de comunicación como Twitter.

Gonçalves y Sánchez comienzan tomando muestras de todos los tuits escritos en español de más de dos años y que también contienen información de geolocalización. Eso les dio una base de datos de 50 millones de tweets geolocalizados, con la mayor parte de España, la América española, y los Estados Unidos.

Entonces buscaron estos tuits para variaciones de palabras que son indicativos de dialectos específicos. Por ejemplo, la palabra para coche en español puede ser auto, automovil, carro, hire, concho, o movi, con cada uno que es más común en los diferentes dialectos. Diferentes palabras para el sujetador incluyen ajustador, ajustadores, brasiel, sujetador, corpiño, portaseno, sostén, soutien, sutién, sujetador, y tallador mientras que las variaciones en el equipo incluyen computador, Computadora, microcomputador, microcomputadora, Ordenador, PC, y así sucesivamente.

Ellos representan a continuación en qué lugar del mundo se estaban utilizando estas palabras diferentes, produciendo un mapa de su distribución. Este mapa muestra claramente cómo diferentes palabras son de uso común en ciertas partes del mundo.

Sin embargo, también observaron los entornos en los que se utilizaron las palabras, ya sea en grandes ciudades o en zonas rurales. Y que reveló una gran sorpresa.

Resulta que los dialectos del español se divide en dos grandes grupos que superdialects llamadas Gonçalves y Sánchez. La primera de ellas se utiliza más o menos exclusivamente en las principales ciudades españolas y americanas. Esta es una variedad internacional de español que es similar en todos los continentes. Gonçalves y Sánchez especulan que esto es el resultado de una homogeneización creciente de la lengua causada por los sistemas globales de comunicación como Twitter.

El segundo superdialect se utiliza casi exclusivamente en las zonas rurales. Gonçalves y Sánchez utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para encontrar subclusters dentro de este grupo y descubrieron tres variaciones diferentes. Estos corresponden a un dialecto utilizado en España, un dialecto del Caribe y de América Latina y otra variante utilizada exclusivamente en América del Sur.

Los investigadores dicen que estas regiones reflejan los patrones de asentamiento de inmigrantes españoles que datan de muchos siglos atrás. "Los conquistadores y los colonos ocuparon primero los territorios de México, Perú y el Caribe, y sólo mucho más tarde los colonos establecieron residencia permanente en [América del Sur], que se mantuvo alejada de las normas lingüísticas de prestigio", dicen.

El hecho de que los patrones de lenguaje han conservado esta historia es fascinante. "Esta fuerte herencia cultural que aún se puede observar, siglos más tarde, en nuestras bases de datos merece ser analizado con más detalle en futuros trabajos", dicen Gonçalves y Sánchez.

Es un trabajo importante que revela la existencia de superdialects a escala global por primera vez. También demuestra el poder de la lingüística computacional y la forma en que se puede aplicar a las formas modernas de comunicación como Twitter para revelar patrones en una escala sin precedentes.

Es evidente que hay un montón de fruta madura en esta área aunque Gonçalves y Sánchez advierten que algunos idiomas seguirán siendo difíciles de estudiar en esta forma, por ejemplo, porque los hablantes de mandarín no tienen fácil acceso a Twitter.

No obstante, se espera ver mucho más de este tipo de técnicas lingüísticas computacionales en un futuro no muy lejano.

domingo, 3 de agosto de 2014

Hacia una antropología cultural computacional

Sobre cómo Yahoo Research Labs estudia la cultura como un concepto computacional formal 
El objetivo final: una comprensión verdaderamente computacional de la sociedad humana, dicen los antropólogos computacionales de Yahoo. 




El estudio de las redes sociales en Internet ha revolucionado la forma en que los científicos sociales a entender la interacción humana a gran escala. Se basa en la suposición de que la unidad fundamental de interacción es el lazo social que existe entre dos individuos. Este lazo puede ser un mensaje de que una persona ha enviado a otros, para que una persona sigue a otra, que una persona le gusta 'otro y así sucesivamente.

Estos lazos sociales son los átomos de la estructura de red social. Y gran parte de la investigación sobre las redes sociales se ha centrado en cómo estos átomos se unen para crear complejas redes de interacción.

Mucho menos se ha pensado que los átomos mismos, ya sea que se dividen en categorías a sí mismos, si los diferentes átomos tienen diferentes propiedades sociales y cómo la combinación de átomos de diferentes tipos pueden ser indicativos de relaciones totalmente diferentes.

Hoy en día, Luca Maria Aiello en Yahoo Labs en Barcelona, ​​España, y un par de amigos, cambian eso. Ellos toman aparte de la naturaleza de los vínculos que se forman en las redes sociales y dicen que estos átomos se dividen en tres categorías diferentes. También muestran cómo extraer esta información automáticamente y, a continuación caracterizan las relaciones de acuerdo a la combinación de átomos que existen entre individuos. Su objetivo final: convertir a la antropología en una sub-disciplina de pura sangre de la informática.

Aiello y colegas utilizan dos conjuntos de datos a partir de un par de grandes redes sociales. La primera consta de más de 1 millón de mensajes enviados entre 500.000 pares de los usuarios de la red social aNobii, que usa la gente para hablar de libros que han leído. El segundo es un conjunto de 100.000 pares de usuarios anónimos que hicieron comentarios sobre las fotos del otro en Flickr, el envío de alrededor de 2 millones de mensajes en total.

El equipo de análisis de estos mensajes en función del tipo de información que transmiten, que se dividen en tres grupos. El primer tipo de información está relacionada con el estatus social; mensajes de mostrar aprecio o el anuncio de la creación del vínculo social, tales como seguimiento o desea. Por ejemplo, un usuario podría decir una fotografía es "una excelente oportunidad", o dicen que han seguido a alguien o la atención que tienen dándoles las gracias por visitar un sitio reconocido.

La segunda categoría de información implica el apoyo social de algún tipo. El objetivo principal de un mensaje que entra en esta categoría es para saludar y dar la bienvenida a alguien a un sitio web, para expresar de manera explícita el afecto o para transmitir deseos, bromas y risas.

La última categoría de información es un intercambio de conocimientos. Los mensajes que entran en esta categoría de acciones de información y de experiencia personal, o piden opiniones y sugerencias, o pantalla conocimiento de un campo en particular.

Aiello y colegas a continuación, desarrollan un algoritmo que clasifica automáticamente los mensajes enviados entre los individuos de acuerdo con el contenido que contienen y su similitud con los mensajes del mismo tipo.

Por último, se evalúan los resultados del algoritmo preguntando editores humanos para evaluar una muestra de 1.000 mensajes seleccionados al azar de cada sitio web y etiquetarlos de acuerdo a las tres categorías. Luego compararon las decisiones humanas con el algoritmo de y encontró buen acuerdo.

Los resultados de este análisis que les permita trabajar con qué frecuencia las personas usan los diferentes medios de comunicación y también la forma en que la transición de uno a otro durante una conversación.

Ellos encuentran que en aNobii, las interacciones más comunes están relacionados con las donaciones de estado donde el mensaje arquetípico es "buena biblioteca", en referencia a la colección del usuario de los libros.

Por el contrario, los usuarios de Flickr se comunican de una manera diferente. "En Flickr la proporción es muy equilibrado en su lugar, con ser ningún dominio predominante en promedio", dicen Aiello y colegas.

Más interesante es la forma en que las relaciones sociales evolucionan con el tiempo. Aiello y sus colegas dicen que el intercambio de estado es particularmente común en conversaciones breves y al comienzo de las más largas. Sin embargo, las conversaciones se desarrollan rápidamente en una mezcla de los intercambios de conocimientos y el apoyo social. "Por tanto, parece que el intercambio de estado sirve para establecer las bases para la futura relación, alimentando a un segundo plano interactivo después de la etapa tie-formación", dicen Aiello y colegas.

Eso es un estudio fascinante que ofrece una nueva forma de ver las relaciones sociales como cadenas de interacciones. En cierto modo, cambia la teoría atómica de los lazos sociales en una especie de teoría de cuerdas.

Aiello y colegas pensar con claridad esto debería dar lugar a un montón de nuevos conocimientos y que son optimistas sobre el futuro. "El objetivo final de este tipo de análisis es el desembalaje de la" cultura "como un concepto formal, computacional", dicen. Y que piensan de los patrones de secuencias de interacción como una especie de gramática de la sociedad. "Esperamos que nuestro trabajo proporciona un paso más hacia una comprensión verdaderamente computacional de las sociedades humanas."

Esa es una meta, un ambicioso comprensión verdaderamente computacional de la sociedad humana. Ambos fantástico y un poco de miedo al mismo tiempo.

sábado, 2 de agosto de 2014

Siguen los experimentos en redes sociales: OKCupid

¿Necesita OKCupid nuestro consentimiento? 
Necesitamos un debate mejor calidad acerca de los algoritmos que rigen nuestras vidas en línea 


¿Qué significa para consentir a las empresas llevar a cabo experimentos en nuestras vidas en línea?

The Guardian

"¡Experimentamos con seres humanos!" Exclamó el gurú de datos de OKCupid Christian Rudder, en una entrada de blog que se convirtió en uno de los principales títulos de la BBC de ayer, y probablemente no le dolía la promoción de su próximo libro.

El mensaje fue una respuesta a la reciente reacción contra la manipulación de Facebook de fuentes de noticias para investigar "contagio emocional", y describió algunos de los muchos experimentos OKCupid ha ejecutar en sus propios usuarios a través de los años. En un ejemplo, el personal manipula las puntuaciones de compatibilidad del sitio, dando deliberadamente malos partidos una calificación más alta para ver cuál sería el efecto. O como Dylan Matthews en Vox (o su sub-editor al menos) lo expresó, "¿Acaso OkCupid enviar un grupo de personas incompatibles en las fechas a propósito?"

"No" es la respuesta pedante, porque OKCupid no envía a nadie en las fechas. Los usuarios eligen qué aplastante decepción reunirse el próximo mediante una combinación generalmente ineficaces para evaluar los perfiles de los candidatos, adivinando lo que se ha recortado en la salida de las imágenes, y por su propia voluntad. Ellos tienen acceso a una gran cantidad de información que se extiende mucho más allá de un solo número, el crudo con un hábito extraño de ti a juego para gente que ya conoce a quien no quiere tener relaciones sexuales.

Dejando eso de lado, Matthews describe el experimento, en el que "los usuarios se les dijo que tenían diferentes puntuaciones de compatibilidad (en una escala de 0 a 100) de lo que, de hecho, lo hicieron", como "referente". Luego hace una pregunta superficialmente razonable: "si el daño potencial de las intervenciones justifica la falta de consentimiento informado fuera de los términos y condiciones normales de OkCupid." Él da un ejemplo hipotético: "Los usuarios se les dijo a sus resultados de los partidos verdaderos después se concluyó el experimento . ¿Qué pasa si una pareja real, cuya relación comenzó cuando ellos pensaban que eran un partido de 90%, se informó entonces que eran un partido de 30%? "

Es un punto bastante decente, pero no tiene en cuenta un hecho fundamental - que los resultados fueron un experimento arbitrario en el primer lugar. Lo que Matthews se refiere como una "puntuación de partido verdadero" no existe. No hay una sola. Hay apenas cualquier sitio escupe en un momento dado en el tiempo, sobre la base de los datos disponibles y de un algoritmo que ha estado en continuo desarrollo desde hace varios años.

Si usted acepta que seamos permite tener sitios web de citas, entonces usted tiene que aceptar que tiene algún tipo de algoritmo para ayudar a los usuarios filtrar los candidatos, y por lo tanto hay que aceptar que la empresa tiene que ser capaz de construir, probar y ajustar que algoritmo. Ese proceso consiste en la experimentación desde el primer día. En otras palabras, si usted piensa que hay problemas éticos con los ajustes, usted tiene un problema con la ética de estar allí un algoritmo en el primer lugar.

¿Qué Rudder dice sobre esto en su entrada de blog sería considerado como el sentido común por parte de cualquier ingeniero de software utilizado para el desarrollo de experiencias de usuario: "OkCupid no sabe realmente lo que está haciendo. Tampoco ningún otro sitio web. No es que la gente ha sido la construcción de estas cosas por mucho tiempo, o usted puede ir a buscar un plan o algo así. La mayoría de las ideas son malas. Incluso las buenas ideas podría ser mejor. Los experimentos son cómo ordenar todo esto. "

Estos experimentos son absolutamente omnipresente en la industria, ya que sin ellos la mayor parte de la web tal como la vemos no existiría. Los algoritmos de OkCupid es sólo uno de una vasta clase de sistemas de recomendación que se utilizan para filtrar el contenido y ofrecer sugerencias a los usuarios de prácticamente todos los principales sitio web y servicios en línea que se pueda imaginar. Conducen sugerencias de productos de Amazon, el sistema de descubrimiento en Spotify, y eligen los programas de televisión Netflix piensa que deberías ver a continuación.

Y estos algoritmos no son sólo características; ellos son la razón por la cual pueden existir sitios como Netflix o Facebook en el primer lugar. Como Rudder dice: "¿adivinen qué, todo el mundo: si usted usa el Internet, usted es el objeto de cientos de experimentos en un momento dado, en todos los sitios. Así es como funcionan los sitios web. "

El problema es que la mayoría de las personas no se dan cuenta de eso. En un post preguntando por qué la historia OKCupid no ha tenido más tracción dada la respuesta a "experimentos humanos" de Facebook, Tim Carmody señala que: "algoritmo de coincidencia de OKC puede ser al menos tan opaca como feed de noticias de Facebook, pero es más claro a los usuarios que partidos de sitio y vistas se generan mediante un algoritmo. Según se informa, el 62% de los usuarios de Facebook no eran conscientes de que la alimentación de noticias de Facebook se filtró por un algoritmo en absoluto. "

Los expertos no les va mucho mejor. "Facebook juega con las emociones de más de medio millón de usuarios en el nombre de la investigación, sin su consentimiento," un escritor afirmó en el New Statesman, "Pero una cosa clave a recordar aquí - y lo que queda claro al leer a través de la mitad de una década de el valor de las noticias - es que Facebook ha estado haciendo esto durante años ".

Bueno, duh - de lo contrario no existiría el servicio, o de hecho la mayoría de los sitios web que utilizamos diariamente. Los escritores que abordan este tema no deberían tener que leer cinco años de informes de prensa que entender eso.

Cada redactor, editor y escritor - dentro o fuera de Internet - se dedica a un proceso permanente de "jugar con las emociones de la gente", porque eso es lo que averiguar la mejor manera de publicar contenidos significa inevitablemente. No hay ninguna diferencia funcional, práctico o ético entre Facebook elección de qué le viene a la fuente de noticias, y el Guardián de decidir si este artículo aparece en la primera página. Ambos sitios están tratando de las cosas - "experimentar" - en los usuarios, y la recogida de los resultados.

Eso no significa que debamos ignorar cualquier preocupación al respecto, pero es muy difícil tener un debate público significativo sobre una industria que ni los periodistas ni los usuarios tienen alguna idea de cómo funciona. Del mismo modo, la discusión de "consentimiento informado" en torno a estos algoritmos es bastante discutible si la gente no tiene idea de lo que son - no se puede consentir en algo de una manera significativa, si usted no entiende lo que es.

Eso es apenas el comienzo de los vastos problemas intratables, alrededor de la idea del consentimiento del usuario. Vamos a intentar un experimento mental. Imagina que una ley se promulgaron requiriendo que todos los editores en línea que lleva a cabo experimentos similares a OKCupid y Facebook para obtener el consentimiento explícito de sus usuarios. Ahora tener en cuenta que, dada la ubicuidad de estos algoritmos y las prácticas de recolección de datos, en esa norma se aplica a Facebook tendría que aplicar a casi todos los sitios de medios sociales, los sitios web de noticias, todos los servicios de vídeo en línea, todos los motores de búsqueda.

La "elección" en la medida en que se merece el nombre, sería hacer clic en "sí", o volver a 2003 Día uno podría presenciar una ejecución en masa de ventanas emergentes.; breves impresiones de consentimiento borrada por los apenas conscientes clics del ratón de mil millones de usuarios ligeramente frustrado. Como una bandada de pájaros que intentan aterrizar en una ametralladora de muy poca capacidad de atención. Usted también puede pedir a la despreocupación de la electricidad.

Tal vez otros tienen mejores ideas - una especie de código de las mejores prácticas voluntarias tal vez - pero lo más frustrante de todo esto es que el debate público sobre los algoritmos es alrededor de una década detrás de la tecnología. Pocos columnistas o bloggers tienen aún el entendimiento más rudimentario de los algoritmos modernos de análisis de datos, las prácticas de ingeniería de software, o los aspectos prácticos de la ejecución de un servicio web, y que el analfabetismo se extendió a lo largo y ancho, con cada nuevo susto.

Eso es un problema, porque ahora más que nunca necesitamos periodistas equipados para examinar las implicaciones del renacimiento "grandes datos", y los algoritmos aplicados a la misma. Una de las grandes ironías de la industria del software en 2014 es que los avances en el software de análisis de datos están superando la oferta de los científicos de datos necesarios para dar sentido a todo. El peligro es que nos enfrentamos a un futuro cercano de herramientas cada vez más sofisticadas en manos de la gente cada vez menos equipados para entenderlos.

No es que vamos a saber mucho al respecto, por un tiempo al menos. Ha tomado los periodistas tradicionales 10 años para detectar las implicaciones de los modelos de negocio y prácticas de ingeniería concebidas a principios de los 00s, y empezar a discutirlas de una manera significativa. ¿Qué van a notar en el 2024?