El psicólogo Michal Kosinski desarrolló un método para analizar a la gente en minucioso detalle basado en su actividad en Facebook. Una herramienta similar pudo haber ayudado a impulsar a Donald Trump a la victoria. La compañía detrás de la campaña en línea de Trump -la misma empresa que había trabajado para "Leave.EU" en las primeras etapas de su campaña "Brexit "- fue una compañía de Big Data: Cambridge Analytica.

En un mundo hiperconectado, el concepto de privacidad es cada vez menos valioso, y no solamente por las decisiones de algunas compañías o agencias gubernamentales. La propia actividad diaria de los usuarios es un festival de exposición, y un sólido caso en favor de esta idea es el del fotógrafo ruso Egor Tsvetkov. Su proyecto bautizado «Tu Rostro es Big Data» le permitió identificar al 70 por ciento de las personas que fotografió en el metro, usando reconocimiento facial y redes neurales.

Es tres veces más probable que una mujer adopte una red social si es invitada por otra mujer, según un estudio de Big Data llevado a cabo por Eurecat.

En los últimos años estamos viviendo una gran explosión de aplicaciones y servicios que giran alrededor del big data y los sistemas predictivos. Estamos rodeados de sistemas que, apoyándose en algoritmos, son capaces de procesar grandes volúmenes de información, aprender y funcionar de manera autónoma hasta el punto de realizar predicciones o, directamente, indicarnos qué tenemos que hacer ante determinada situación.

Bayes está de vuelta. Y la utilización de su enfoque para un “mercado de predicciones” abre un mundo muy interesante y de utilidad para los próximos años. Y en todo ello, el Big Data, con sus técnicas de agregación de datos heterogéneos, juega un papel clave. Bayes y la inteligencia colectiva al servicio de la predicción en la era del Big Data. ¿A qué esperamos para seguir sacando provecho de ella?

No es ninguna novedad cuando digo que estamos en la era del boom de los datos. La información es poder, pero ¿los datos por sí solos son suficientes? Existen multitud de herramientas que nos permiten monitorizar los comentarios que reciben las marcas en internet, pero, ¿Son realmente efectivas para realizar un estudio de mercado de reputación online?

Redes sociales como Twitter pueden ser una plataforma viable para la evaluación rápida de daños inmediatamente después de un desastre natural. Además, pueden servir para la predicción de los daños económicos provocados por estos desastres, según un estudio internacional en el que la participado la Universidad Carlos III de Madrid.

Los ensayos clínicos se realizan en pequeños grupos para determinar si son efectivos o tienen efectos adversos. Si un ensayo se muestra prometedor, se amplia para incluir a grupos grandes de personas. Con el fin de salvaguardar los participantes y mejorar la fiabilidad, los ensayos clínicos tienen que cumplir con unos estándares científicos rigurosos. Una empresa de computación cognitiva trata de ampliar los estudios basándose en datos de atención médica para aprender de la evidencia basada en la práctica a la atención directa e individual. 2pg

Algoritmo alimentado con 37.000 imágenes de todos los anuarios escolares de la historia revela la evolución de la sonrisa y el peinado ¡Esto es el big data!

Si estás leyendo esto, probablemente estés conectado a la red con tu móvil, tablet o PC. Y más probable es que no sea la primera vez que te conectas, lo que hace también probable que sepas de Grumpy Cat, de Confused Travolta, o de si el vestido era blanco y dorado o azul y negro. Y bastante probable es a su vez que supieras de ellos a través del retweet de un amigo, un compañero del trabajo, o en algún blog que sueles visitar. ¿Qué hace que algo se convierta en viral? ¿Cómo ha llegado hasta ti?

La armonía que existe entre el Big Data y los SIG es más que evidente y se ve impulsada con proyectos o empresas como CartoDB. Un ejemplo que te atrapará delante de la pantalla del ordenador durante unos minutos.

A finales de los años noventa, John Mashey popularizaba en su “Big Data and the Next Wave of Infrastress” el término Big Data, haciendo referencia al ingente volumen de datos que podían llegar a ser analizados y tratados. Aquella idea hoy es una realidad, el análisis masivo de datos es empleado en diferentes ramas (científicas, empresariales, marketing, entre otras), con claros beneficios paras las empresas que lo realizan.

La composición del fondo marino, que cubre 70% de la Tierra, no había sido mapeado en 40 años. El mapa más reciente fue dibujado a mano en los 70´s a partir de muestras de los sedimentos recogidas en varios lugares. "A fin de comprender los cambios ambientales en los océanos necesitamos entender mejor lo que se conserva en el registro geológico en el fondo del mar" dice Adriana Dutkiewicz de la Universidad de Sydney. El mapa y los datos de las 15.000 muestras están disponibles como recursos de acceso abierto. Rel.: menea.me/1gqo0

Los focos ya no se centran en lo que sucede en el escenario sino en las múltiples posibilidades de la viralidad de las redes sociales o en el futuro impacto del Big Data en la industria.

Científicos de la Universidad de Columbia han analizado la relación entre el mes de nacimiento y el riesgo de enfermedad. Usando el algoritmo con las bases de datos médicas de 1,7 millones de pacientes de Nueva York encontraron 55 enfermedades que se correlacionaron con la temporada de nacimiento. En general, los nacidos en mayo tenían el riesgo más bajo de enfermar, y los nacidos en octubre el más alto. Aunque es un factor menor que la dieta y el ejercicio estos análisis podrían ayudar a descubrir nuevos factores de riesgo de las enfermedades.

SKA, el mayor radiotelescopio del mundo, comenzará a construirse en 2018. Además de los avances científicos que proporcionará, afronta retos increíbles. Un millón de metros cuadrados. Ésa será la superficie ocupada por el mayor radiotelescopio del mundo, el Square Kilometre Array (SKA), cuando se complete su construcción definitiva. Desde esta particular ventana al resto del Universo, cuya base se localizará en Australia y Sudáfrica, se pretenden resolver algunos de los grandes interrogantes de la astronomía.

¿Qué relación tiene el Big Data con la psicología del consumidor? ¿Cuáles son sus aplicaciones en marketing? ¿Cómo lo están usando las grandes empresas?

Últimamente las grandes compañías de internet no dejan de cambiar su política de privacidad. ¿Por qué? Porque los Big Data son el nuevo Gran Hermano de nuestro mundo. Conocer lo que son y qué se puede hacer con ellos es fundamental para evitar que nos controlen. ¿Vas a dejarles hacerlo?

El satélite Gaia, que durante cinco años estará tomando instantáneas de la Vía Láctea, proporcionará un 'petabyte' de información a los científicos. Gracias a la astroestadística y a la inteligencia artificial, se podrán clasificar las mil millones de estrellas que observe, descubrir objetos celestes desconocidos hasta ahora e incluso entender la evolución de nuestra galaxia. La astronomía ha entrado en la fase del 'big data' y los astrónomos necesitan organizar la información para estudiar el universo.

Las redes sociales saben que lo que pasa dentro de ellas tiene valor para la ciencia, así que han abierto las puertas de sus bases de datos para que los investigadores entren a explorar. ¿Qué hay dentro? Si compartes tu información, la van a encontrar. Si no, te vas a quedar fuera de lo que el big data entiende por sociedad.

Al menos esas son las perspectivas que la consultora IDC tiene al respecto confirmando lo que muchos expertos ya anticipaban desde hace tiempo: que big data será un negocio multimillonario. No obstante, los analistas de IDC aseguran que, a pesar de este ingente crecimiento del mercado de big data en su totalidad, hay determinados segmentos de este nicho cuyo aumento se está ralentizando. “El hype que rodea a big data parece que se está atemperando”, indica Ashish Nazari.

Se trata del Grado en Ingeniería Informática con la especialidad de Computación, que se suma a los dos ‘tradicionales’ de Software y Tecnologías de la Información.

Se avecinan unas cuantas revoluciones tecnológicas. Pero hoy traigo la revolución de la IA en la práctica: Machine Learning o Aprendizaje Automático (AA) en nuestra lengua común. Ya no se trata de que las máquinas reproduzcan acciones que consideramos como inteligentes, ahora se trata de máquinas con capacidad de aprender. Es cierto que en AA cada problema tiene en el mejor de los casos una solución, pero también existen soluciones generales, aunque es cierto también que no son perfectas. Pero el camino está ahí, abriéndose ante nosotros.

El universo comenzó hace 13.800 millones de años con el Big Bang. En su primer momento, era más denso y caluroso de lo que sería de nuevo. El Big Bang a menudo se visualiza como un destello brillante de luz que aparece en un mar de oscuridad, pero esa no es una imagen precisa. El Big Bang no explotó en el espacio vacío. El Big Bang era un espacio en expansión lleno de energía. Al principio, las temperaturas eran tan altas que la luz no existía. El cosmos tuvo que enfriarse por una fracción de segundo antes de que pudieran aparecer los fotones.

Hacia las cuatro de la madrugada del 28 de marzo de 2017, un vigilante avisó a la policía desde el Bode Museum de Berlín para que acudiera rápidamente. No había saltado la alarma y por eso unos ladrones pudieron colarse por una ventana y llevar a cabo el robo… de una moneda. Dicho así parece una especie de broma, máxime teniendo en cuenta que no era antigua sino acuñada apenas diez años antes. Pero que es que en realidad no se trataba de una moneda cualquiera; su valor estaba tasado en aproximadamente un millón de dólares canadienses.

Desde el Big Bang, el espacio se expande progresivamente. La causa de este crecimiento, que se acelera, es la energía oscura, que supone el 68% del universo. Este elemento, cuya composición es aún un misterio para la ciencia, está en guerra con la materia. Una ejerce una fuerza gravitacional para separar las galaxias mientras que la otra intenta, en vano, contenerlas. Para desvelar las propiedades de esta extraña energía que desafía a la ciencia, los investigadores han desarrollado el nuevo instrumento Dark Energy Spectroscopic Instrument

Uno de los más útiles gráficos que disponemos en estadística, es el histograma. Indicando el nº de puntos de datos que permanecen dentro del rango de valores, el histograma interpreta los datos a analizar, entregando una clase o comportamiento de los mismos. La frecuencia de datos que cae en cada clase es representada mediante el uso de una barra. Pero, ¿sabemos como se utiliza con Microsoft Excel?

"Definimos los criterios a través de los cuales podemos impulsar una llama para autogenerar su propia turbulencia, acelerar espontáneamente y pasar a la detonación", explican Kareem Ahmed, profesor de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial de la UCF. Descubrió los criterios para crear una explosión de tipo Big Bang mientras exploraba métodos para la propulsión de chorro hipersónico. La clave es aplicar la cantidad correcta de turbulencia y mezclar a una llama no confinada hasta que se perpetúe por sí misma. En español: bit.ly/2CfF0Pz

En el momento del anuncio del fallo la Academia quiso incluir un guiño, por primera vez en su amplia historia, a la contribución al mundo de la física que ha hecho la serie The Big Bang Theory. El portavoz de la institución reprodujo en su discurso la letra de la canción principal de la serie, que puso su punto final definitivo en mayo con un último episodio en el que los personajes de Sheldon y Amy precisamente ganaban el Nobel de física.

Harold Shipman fue el homicida convicto más prolífico de Gran Bretaña, aunque no se ajusta al perfil típico de asesino en serie. Como médico de cabecera, entre los años 1975 y 1998 inyectó sobredosis masivas de opiáceos a por lo menos 215 de sus pacientes. Finalmente cometió el error de falsificar las últimas voluntades de una de sus víctimas para aprovecharse de su dinero, despertando las sospechas de la hija abogada de la fallecida y tras la denuncia, se descubrió que había estado alterando a posteriori los historiales médicos (...)

La investigación científica no es un mundo sencillo. Requiere de largas horas en el laboratorio o en el exterior tomando muestras, periodos de concienzudo estudio y quebraderos de cabeza que solo se compensan con hallazgos relevantes. Cuando un experto hace un descubrimiento importante tiene que mostrárselo al mundo, y para ello, como ocurre con un recién nacido, es necesario ponerle un nombre. Pero, ¿cómo llamarías a un tiburón que nunca has visto? ¿Y a un gusano que vive en el rincón más remoto de la selva amazónica? En ciencia no está permi

Los Museos Vaticanos son conocidos por su amplio número de visitantes diarios y su alta concentración de público en determinados lugares. Una empresa ha implementado sistemas de control de flujo y sensores para poder observar los momentos en los que las grandes obras (por ejemplo, la Capilla Sixtina) tienen menos visitantes y trasladar esta información al público, para hacer las esperas más cortas y la visita más agradable. Esta introducción de tecnologías del big data van camino de construir un museo inteligente

Hace tan solo dos décadas que se descubrió que la expansión del universo es acelerada, y esto, junto con el hecho de que el universo se va diluyendo según se expande, se traduce en que la 'constante' de Hubble va modificándose ligeramente según va avanzando el tiempo... ...De manera similar a lo que sucede con la dilatación de un metal, es adecuado describir la dilatación del espacio con un coeficiente, la constante de Hubble, que en cierta medida juega el papel de ese coeficiente de dilatación.

Un nuevo estudio de la Universidad Johns Hopkins ahora sugiere que la materia oscura pudo haber existido antes del Big Bang, utilizando para esta hipótesis un marco matemático simple.El estudio, publicado el 7 de agosto en Physical Review Letters, presenta una nueva idea de cómo nació la materia oscura y cómo identificarla con observaciones astronómicas."El estudio reveló una nueva conexión entre la física de partículas y la astronomía.

La inteligencia artificial de la que se dota a la máquina le transfiere potencialmente la decisión. Pero el asunto se complica porque la ciencia de los datos (el dataísmo del que Yuval Noah Harari en Homo Deus y Byung-Chul Han en Psicopolítica han escrito) se puede enfrentar a situaciones en las que entran en juego no ya hechos objetivos sino implicaciones morales. La máquina, con su capacidad de procesamiento, pudiera tener que decidir si atropello a unas personas o a otras.

El precio rondará los 15 euros en la barra y los 50 en la sala, pero irá oscilando gracias al 'big data'. El futuro de la hostelería está a la vuelta de la esquina. Una esquina del madrileño Barrio de las Letras, concretamente. Allí es donde la empresa Food by Robots tiene previsto abrir el primer restaurante robótico de España. Será a principios de 2020 y ocupará un local de 300 m2.

Los datos están de moda, son tendencia, molan. Si preguntas a cualquier directivo si sus decisiones se basan en datos, seguramente te contestará que sí (¿qué te va a decir?¿que se guía por su intuición?), pero para afirmar que trabajas en una Data Driven Company no basta con revisar un reporte trimestral al planificar la próxima estrategia. Una Data Driven Company es una empresa que utiliza Data Science como estrategia central de su negocio.

Si un trabajador puede elegir el mejor momento, lugar y dispositivo para realizar cada tarea, aumenta su motivación. Esta flexibilidad también ayuda a ser más eficiente.

Este luchador por los derechos del colectivo LGTBI, comprometido con los más débiles –los refugiados, la clase trabajadora marginada y sin voz–, acaba de publicar el ensayo Aprendizajes globales. Descolonizar, desmercantilizar y despatriarcalizar desde epistemologías del Sur (2019), en el que reflexiona sobre los “tiempos de oscuridad” en los que vivimos, una época caracterizada por el avance de la ultraderecha, la degradación de la democracia, el neocolonialismo, la explosión de la desigualdad, la mercantilización del saber...

Hay ocasiones en que la ficción supera la realidad y otras más, en que la realidad se apoya de la ficción para descubrir nuevos panoramas. Así pasó recién con la serie televisiva The Big Bang Theory, misma que está por concluir, pero antes, dejó al descubierto una nueva propiedad de los números primos. A esta conclusión llegaron los matemáticos de la Universidad Dartmouth, Carl Pomerance y Chris Spicer...

“Dado mi actual estado emocional tras el final del rodaje, creo que estoy suficientemente blando como para publicar una foto con Todd en una fiesta en casa de Johnny [Galecki, Leonard] después de grabar el piloto, sin emitir, en 2006. También estoy suficientemente blando como para mandarle un mensaje de agradecimiento a Todd, que ha sido mi verdadera fuente de cordura en este maravillo y loco viaje de los últimos 12 años. No hubiera podido hacerlo sin él. No exagero. Te quiero, Todd ❤️”, dice el actor en su cuenta de Instagram.

El adiós definitivo de The Big Bang Theory está cada vez más cerca, de ahí que los actores de la famosa serie se muestren cada vez más emotivos a la hora de rodar los últimos capítulos, dejando constancia de ello en las redes sociales. El pasado miércoles, el elenco de la serie leyó el guion del último capítulo de la sitcom, tal y como indicó el actor Kunal Nayyar (Raj) en Instagram. Todos han querido compartir ese momento en la red social y dedicar unas palabras a sus compañeros sobre cómo la serie les cambió la vida.

Los expertos no se ponen de acuerdo en cuáles podrían ser las razones por las que podría acabase el universo, pero lo que sí parece claro es que existen tres grandes teorías para explicar el fin de la humanidad, todas ellas basadas en las fuerzas de atracción y de repulsión. Buena parte de los científicos se encasillan en una de ellas, que servirán para explicar a grandes rasgos la desaparición del Universo: un 'Big Freeze', un 'Big Crunch' o un 'Big Rip'. ¿En qué consisten cada una de ellas?

Cuando el universo se formó durante el Big Bang hace 13,8 mil millones de años, las reacciones químicas posteriores formaron las primeras moléculas. Esas primeras moléculas fueron cruciales para ayudar a formar todo lo que sabemos, pero también están ausentes. Y aunque el ion hidruro de helio (HeH+) se ha propuesto durante años como esa primera molécula, los científicos no pudieron encontrar ninguna evidencia de su existencia en el espacio, hasta ahora. Los hallazgos fueron publicados el miércoles en la revista Nature.