{"id":2874,"date":"2020-06-15T15:23:00","date_gmt":"2020-06-15T15:23:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.ua.es\/faraonllorens\/?p=2874"},"modified":"2020-07-25T18:46:10","modified_gmt":"2020-07-25T18:46:10","slug":"armas-de-destruccion-matematica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.ua.es\/faraonllorens\/2020\/06\/15\/armas-de-destruccion-matematica\/","title":{"rendered":"Armas de destrucci\u00f3n matem\u00e1tica"},"content":{"rendered":"<p><strong>Armas de destrucci\u00f3n matem\u00e1tica.<br \/>\nC\u00f3mo el Big Data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia<\/strong><br \/>\n<em>Cathy O&#8217;Neil<\/em><br \/>\nCapit\u00e1n Swing (<a href=\"http:\/\/www.capitanswing.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">www.capitanswing.com<\/a>)<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/capitanswing.com\/libros\/armas-de-destruccion-matematica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\/\/capitanswing.com\/libros\/armas-de-destruccion-matematica\/<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/weaponsofmathdestructionbook.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\/\/weaponsofmathdestructionbook.com<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/capitanswing.com\/wp-content\/uploads\/CathyONeil_ArmasDeDestruccionMatematica.jpg\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/capitanswing.com\/wp-content\/uploads\/CathyONeil_ArmasDeDestruccionMatematica.jpg\" width=\"480\" \/><\/a><\/p>\n<p>Charla TED &#8220;La era de la fe ciega en los datos masivos ha de terminar&#8221; (<a href=\"https:\/\/www.ted.com\/talks\/cathy_o_neil_the_era_of_blind_faith_in_big_data_must_end?language=es\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">https:\/\/www.ted.com\/talks\/cathy_o_neil_the_era_of_blind_faith_in_big_data_must_end<\/a>).<\/p>\n<p>P\u00e1gina de la autora: <a href=\"https:\/\/mathbabe.org\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">mathbabe.org<\/a><\/p>\n<p>Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:<\/p>\n<p>(P\u00e1gina 16)<br \/>\n&#8220;hay muchas premisas perniciosas camufladas bajo las matem\u00e1ticas y se mantienen sin que nadie las verifique ni las cuestione.&#8221;<\/p>\n<p>(P\u00e1gina 17)<br \/>\n&#8220;Los privilegiados, como veremos una y otra vez, son analizados por personas; las masas, por m\u00e1quinas.&#8221;<\/p>\n<p>(P\u00e1gina 21)<br \/>\n&#8220;pretend\u00eda movilizar a otros matem\u00e1ticos contra el uso de estad\u00edsticas chapuceras y de modelos sesgados que crean sus propios bucles de retroalimentaci\u00f3n perniciosos&#8221;<\/p>\n<p>(P\u00e1gina 245)<br \/>\n&#8220;Con los mensajes pol\u00edticos, como con la mayor\u00eda de ADM, la clave del problema est\u00e1 casi siempre en la finalidad. Si modificamos su prop\u00f3sito y, en lugar de chuparle la sangre a la gente, el objetivo es ayudarla, desarmamos el ADM&#8230; y puede que incluso se convierta en una fuerza del bien.&#8221;<\/p>\n<p>(P\u00e1gina 254)<br \/>\n&#8220;\u00bfY c\u00f3mo empezar ahora a regular los modelos matem\u00e1ticos que dirigen cada vez m\u00e1s nuestras vidas? Yo sugerir\u00eda que el proceso comenzara con los programadores que crean los modelos. Al igual que los m\u00e9dicos, los cient\u00edficos de datos deber\u00edan hacer un juramento hipocr\u00e1tico centrado en los posibles abusos y malinterpretaciones de sus modelos.&#8221;<br \/>\n(Emanuel Derman y Paul Wilmott, &#8220;The Financial Modeler\u00b4s Manifesto&#8221;, 7 de enero de 2009)<br \/>\n&#8220;- Recordar\u00e9 que no he creado el mundo, y que este no satisface mis ecuaciones.<br \/>\n &#8211; Aunque emplee audazmente modelos para estimar valor, no me dejar\u00e9 impresionar excesivamente por las matem\u00e1ticas.<br \/>\n &#8211; Nunca sacrificar\u00e9 la realidad por elegancia sin explicar por qu\u00e9 lo he hecho.<br \/>\n &#8211; Tampoco proporcionar\u00e9 a quienes usen mis modelos una falsa sensaci\u00f3n de seguridad sobre su precisi\u00f3n, sino que har\u00e9 expl\u00edcitos los supuestos y omisiones.<br \/>\n &#8211; Reconozco que mi trabajo puede tener enormes efectos sobre la sociedad y la econom\u00eda, muchos de ellos m\u00e1s all\u00e1 de mi comprensi\u00f3n.&#8221;<br \/>\n&#8220;Se trata de una buena base filos\u00f3fica, pero la autorregulaci\u00f3n y unos valores s\u00f3lidos solo contendr\u00e1n a los escrupulosos.&#8221;<\/p>\n<p>(P\u00e1gina 266)<br \/>\n&#8220;Aunque el <em>big data<\/em>, si se maneja con prudencia, puede facilitar la comprensi\u00f3n profunda de muchos fen\u00f3menos, muchas de sus conclusiones ser\u00e1n disruptivas. Al fin y al cabo, el objetivo del <em>big data<\/em> es encontrar patrones que son invisibles al ojo humano. El reto al que se enfrentan los cient\u00edficos de datos es comprender los ecosistemas que investigan y presentar no solo los problemas, sino tambi\u00e9n sus posibles soluciones.&#8221;<\/p>\n<p>(P\u00e1gina 269)<br \/>\n&#8220;estos modelos no se construyen \u00fanicamente con datos, sino tambi\u00e9n con las decisiones que tomamos sobre cu\u00e1les son los datos a los que debemos prestar atenci\u00f3n &#8211; y qu\u00e9 datos dejaremos fuera -. Y esas decisiones no se refieren \u00fanicamente a cuestiones log\u00edsticas, de beneficios o eficiencia, sino que son fundamentalmente decisiones morales.&#8221;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Armas de destrucci\u00f3n matem\u00e1tica. 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