{"id":3418,"date":"2020-08-05T21:15:58","date_gmt":"2020-08-05T21:15:58","guid":{"rendered":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/?p=3418"},"modified":"2020-08-05T21:15:58","modified_gmt":"2020-08-05T21:15:58","slug":"big-data-y-thick-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/?p=3418","title":{"rendered":"Big Data y Thick Data"},"content":{"rendered":"<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-3178\" src=\"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/wp-content\/uploads\/75580403_10218026169558744_6137898888964603904_n.jpg\" alt=\"\" width=\"885\" height=\"505\" \/><\/p>\n<p>Todas las personas, alguna vez, hemos o\u00eddo hablar de Big Data, incluso cada vez que hablamos de internet, de datos o de almacenamiento online, nos estamos relacionando con este t\u00e9rmino. En la \u00faltima d\u00e9cada se observ\u00f3 un crecimiento exponencial en torno a <em>Big data<\/em>. Pero \u00bfc\u00f3mo lo podr\u00edamos definir? \u00bfQu\u00e9 es Big Data?<\/p>\n<p>Entre las definiciones existentes, podemos destacar dos ideas importantes: por un lado el almacenaje de un gran volumen de datos (hay quienes hablan de 500 terabytes semanales) y, por el otro, el an\u00e1lisis cuantitativo y visual de los datos con el objetivo de encontrar patrones, establecer leyes y predecir conductas.<\/p>\n<p>Les proporcionamos una forma f\u00e1cil de entender y memorizar lo que es Big Data que consta en <em>3 V:<\/em><\/p>\n<ul>\n<li>El volumen ( terabytes, petabytes, exabytes).<\/li>\n<li>La velocidad (datos, en continua generaci\u00f3n).<\/li>\n<li>La variedad (textos, im\u00e1genes, sonidos).<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-3177 size-full\" src=\"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/wp-content\/uploads\/74680675_10218026176558919_3104166580729151488_n.jpg\" alt=\"\" width=\"648\" height=\"407\" \/><\/p>\n<p>Posteriormente, algunos informes han a\u00f1adido a la definici\u00f3n una cuarta V correspondiente al t\u00e9rmino veracidad. Esta definici\u00f3n, anclada en el volumen, solo tiene sentido si tenemos en cuenta como principal fuente de datos los blogs, las redes sociales y los sensores. Existen dos intelectuales que se han destacado en sus estudios sobre Big Data: <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Tom_Boellstorff\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Tom Boellstorff<\/a> y <a href=\"https:\/\/faculty.sites.uci.edu\/wmmaurer\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Bill Maurer<\/a> (antrop\u00f3logos de la Universidad de California), quienes proponen las 3R para entender el fen\u00f3men de Big Data:<\/p>\n<ul>\n<li>Relaci\u00f3n<\/li>\n<li>Reconocimiento<\/li>\n<li>Descomposici\u00f3n (Rof)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estos autores apuestan por esta definici\u00f3n porque entienden que Big Data nace del significado que se extrae de las relaciones entre datos. Subrayan que los datos son reconocidos como tal porque siguen unas condiciones socioculturales.<\/p>\n<p><strong>Thick Data<\/strong><\/p>\n<p>Para poder entender mejor el concepto de thick Data hay que relacionarlo con Big Data. En la era digital, las empresas y organizaciones acumulan datos cuantitativos que, usados estad\u00edsticamente, han demostrado que son muy \u00fatiles y valiosos para detectar comportamientos, extraer patrones de conducta, etc. Las cifras, por m\u00e1s grandes que sean, no explican por qu\u00e9 las personas hacen lo que hacen, sus emociones ni sentimientos. Para cubrir este vac\u00edo aparecen los <a href=\"https:\/\/blog.antropologia2-0.com\/es\/que-es-thick-data\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Thick Data<\/a> (datos denso o informaci\u00f3n densa). T\u00e9rmino que acu\u00f1\u00f3 en 2013 la antrop\u00f3loga Tricia Wong en un gui\u00f1o al intelectual del mismo campo, Clifford Geetz, y su <em>descripci\u00f3n densa<\/em> como m\u00e9todo para analizar los fen\u00f3menos, las culturas y las relaciones entre personas.<\/p>\n<p>Para investigadores como Boellstorff, los datos tienen una naturaleza densa, interpretativa y contextual. Los datos deben tomarse como construcciones propias basadas en las construcciones de otras personas sobre objetos imaginados por una comunidad determinada. Sostiene que cada persona es un animal inserto en tramas de significaci\u00f3n que ella misma ha tejido.<\/p>\n<p><u>Algunas de sus caracter\u00edsticas<\/u>:<\/p>\n<ul>\n<li>Son interpretativos: interpretan el flujo de discursos sociales.<\/li>\n<li>Rescatan lo dicho por quienes intervienen (hechos, dichos, cosas).<\/li>\n<li>Son microsc\u00f3picos, en contextos peque\u00f1os.<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-3176 size-large\" src=\"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/wp-content\/uploads\/74824836_10218026178438966_8896913836133580800_o-1024x724.jpg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"495\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>\u00bfC\u00f3mo podr\u00edamos llevar a la pr\u00e1ctica este concepto?<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.lego.com\/es-ar\/themes\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Lego<\/a> es un ejemplo de una compa\u00f1\u00eda que apost\u00f3 por los Thick Data. A comienzos del siglo XXl la empresa pasaba por una importante crisis. Tras horas de trabajo observando c\u00f3mo ni\u00f1as y ni\u00f1os jugaban con productos Lego, el equipo investigador termin\u00f3 concluyendo que las infancias no estaban interesadas en mu\u00f1ecos articulados, sino que disfrutaban cuando pod\u00edan inventar, crear y construir sus propios juguetes. Como fruto de ese estudio, Lego decidi\u00f3 potenciar su l\u00ednea de bloques de construcci\u00f3n abandonando las otras.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-3175 size-full\" src=\"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/wp-content\/uploads\/75610640_10218026179919003_7788760261711626240_n.jpg\" alt=\"\" width=\"680\" height=\"510\" \/><\/p>\n<p><strong>Defensa de la teor\u00eda<\/strong><\/p>\n<p>Hay un descr\u00e9dito hacia la teor\u00eda, bajo el argumento de que si disponemos de grandes cantidades de datos y de m\u00e9todos estad\u00edsticos, no necesitamos teor\u00edas y modelos o hip\u00f3tesis que deban demostrarse o refutarse con experimentos. Desde el punto de vista human\u00edstico, <em>en la era de Big Data, las teor\u00edas y los modelos cobran a\u00fan mayor importancia<\/em> porque es necesario explicar y entender los fen\u00f3menos analizados mediante abstracciones. Y porque los datos son construcciones, no existen como entidades aut\u00f3nomas, responden a marcos interpretativos bien definidos.<\/p>\n<p><strong>Dentro del Pan\u00f3ptico: el lado oscuro de los datos<\/strong><\/p>\n<p>Uno de los aspectos que genera m\u00e1s preocupaci\u00f3n en torno a este tema es el uso y almacenamiento de los datos. El gobierno controla a la ciudadan\u00eda para garantizar su seguridad. Actualmente, cada persona es vigilada y tambi\u00e9n incitada a revelar sus m\u00e1s \u00edntimos secretos a trav\u00e9s de la confesi\u00f3n (como los estados de Facebook). Al consumir cultura, nuestros actos son registrados cada vez que usamos internet. Lo mismo pasa cuando visitamos un museo; la c\u00e1mara de vigilancia est\u00e1 ah\u00ed para proteger nuestro patrimonio de delitos y robos, pero tambi\u00e9n para controlar a quien vigila.<\/p>\n<p><em>Por Paloma Acosta, Mateo Bertello, Braian Comment, Juli\u00e1n Mautino, Tom\u00e1s Perinotto, estudiantes del Seminario Ciberculturas, ciclo 2019.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Todas las personas, alguna vez, hemos o\u00eddo hablar de Big Data, incluso cada vez que hablamos de internet, de datos o de almacenamiento online, nos estamos relacionando con este t\u00e9rmino. En la \u00faltima d\u00e9cada se observ\u00f3 un crecimiento exponencial en torno a Big data. 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