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Del big data al right data

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Conocer mejor a los usuarios de bibliotecas y archivos requiere de la investigación permanente de los usuarios y no-usuarios, sobre todo estos últimos: ¿dónde están? ¿cuáles son sus hábitos de búsqueda de información? ¿cómo servir mejor a cada comunidad?

Conocer mejor a los usuarios de bibliotecas y archivos requiere de la investigación permanente de los usuarios y no-usuarios, sobre todo estos últimos: ¿dónde están? ¿cuáles son sus hábitos de búsqueda de información? ¿cómo servir mejor a cada comunidad?

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Del big data al right data

  1. 1. Del Big Data al Right Data: cuando los datos hablan y la investigación escucha Lourdes Feria Basurto Agosto 2018
  2. 2. ¿Por qué reflexionar sobre los datos?
  3. 3. Big Data
  4. 4. Perfil DSI
  5. 5. Producción social de los datos
  6. 6. Todos generamos datos http://www.internetlivestats.com
  7. 7. Seguridad de los datos
  8. 8. Formas culturales Siglo XIX Siglo XX Siglo XXI
  9. 9. INFOXICACIÓN Datificación
  10. 10. ¿Quiénes necesitan datos?
  11. 11. Lo que Big Data aún no puede contar: lo más humano
  12. 12. Lo que no ven los datos cuantitativos
  13. 13. - Focus group - Observación participante - Investigación/acción - Entrevista a profundidad
  14. 14. Para… • Minería de datos (vocabularios Y narrativas) • Word embedding (integración de corpus de texto) • Mapas semánticos
  15. 15. Cada palabra es un vector, una representación matemática
  16. 16. ¿25? 0-------------------------------------------100 ¿felicidad? amor -------------------------------------------comida
  17. 17. Metodología
  18. 18. • Extracción de características (data mining) • Traducción de palabras a números en función de su importancia • Word embeddings para promediar significados • Medidas psicolingüísticas • Calcular • Análisis de sentimientos +o – • Análisis de emociones (EM) • Grado de control • Autoreferencias (uso de pronombres) • Complejidad léxica • Coherencia semántica • Tabular integración de porcentajes • Análisis de sentimientos +o – • Análisis de emociones (EM) • Grado de control • Autoreferencias (uso de pronombres) • Complejidad léxica • Coherencia semántica • Clasificación por expertos • Peso específico de keywords + contexto • Análisis de lenguaje verbal y no verbal • Cuáles son los sectores más significativos (unidades de valor) • Miles de párrafos seleccionados “a mano” por expertos • Siguiente paso: Machine Learning
  19. 19. Por la Ciencia en Colima
  20. 20. Estructura
  21. 21. Word embeddings • Corpus de texto • Matemáticas • Vectores • Ontologías • Calcular matemáticamente qué tan cerca están las palabras entre sí • A partir de las entrevistas generamos los índices de los temas que se habrán de analizar • ¿Cuántas veces se nombran contextos + o –?
  22. 22. Árboles semánticos
  23. 23. Cultura de Datos 1
  24. 24. Cultura de Datos 2
  25. 25. De los datos a las historias
  26. 26. ¿Cuál es tu base de datos?
  27. 27. Ilustraciones Portada. Luján, J. http://blogs.lanacion.com.ar/data/ Objetivo. Howell, Peter. http://www.abc.net.au/religion/articles/2016/11/30/4584324.htm ¿Por qué reflexionar sobre los datos? https://espacio.fundaciontelefonica.com/noticia/big-bang-data-abecedario-palabras-clave/?ide=27028 Big Data. http://revistaingenieria.deusto.es/tag/big-data/ Perfil DSI. www.amazon.com; www.netflix.com; www.google.com; https://www.gadgetdaily.xyz/my-first-six-months-with-itunes-genius/ Todos generamos datos. https://newsroom.fb.com/company-info/?_ga=2.153168831.604460649.1499382815-2062885164.1499382815 Seguridad de datos. https://www.google.com.mx/search?q=seguridad+de+los+datos&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwiG55fT4PbUAhWIJiYKHbCGBjQQ_AUIBigB&biw=1200&bih=584#tbm=i sch&q=protege+tus+datos+inai&imgrc=O_yhfAaehz4aIM:&spf=1499416211823 Formas culturales. https://www.google.com.mx/search?q=big+data&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwju2aXL7vXUAhUCOiYKHYwmD- kQ_AUIBigB&biw=1200&bih=584#tbm=isch&q=trinity+library+&imgrc=J4P0wbWZlZLySM:&spf=1499385591862 Datificación. http://www.fact.co.uk/projects/ronan-devlin-veillance-prototype.aspx ¿Dónde viven los datos? https://www.youtube.com/watch?v=aOQ06WXc5pA Producción total de los datos. https://www.techinasia.com/talk/step-mobile-app-game-competition-big-data Lo que haces: tu confesión. https://www.bing.com/images/search?view=detailV2&ccid=kJMhQgK0&id=3246BC552A1D05BE162D8BEF50F3B759D1A7E58A&thid=OIP.kJMhQgK0KEWx_V3iCLgsPQEsDI&q=subray ar+libros&simid=608004947939624007&selectedIndex=0&ajaxhist=0 Post Snowden. https://elpais.com/elpais/2014/05/12/inenglish/1399904567_344886.html Lo que los datos no pueden contar. http://aunclicdelastic.blogthinkbig.com/salud-dinero-y-ahora-amor-utilidades-de-big-data/ ¿Quiénes necesitan datos? www.ihatestatistics.com Cultura de datos 1 y 2. Original de la autora De los datos a las historias. 222.ihatestatistics.com Datos con consciencia y ¿Cuál es tu base de datos? http://www.allcitycanvas.com/bing-bang-data/

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