{"id":3428,"date":"2020-12-09T08:10:00","date_gmt":"2020-12-09T06:10:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salusplay.com\/blog\/?p=3428"},"modified":"2025-01-02T16:52:30","modified_gmt":"2025-01-02T14:52:30","slug":"aplicaciones-actuales-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salusplay.com\/blog\/aplicaciones-actuales-big-data\/","title":{"rendered":"Aplicaciones actuales del Big Data"},"content":{"rendered":"\n\n
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Podemos hacernos una idea de qu\u00e9 es el Big Data y de las innumerables fuentes de donde pueden proceder los datos que recoge nos podemos hacer una idea de su envergadura. Pero \u00bfpara qu\u00e9 sirve?, \u00bfpor qu\u00e9 se le est\u00e1 dando tanta importancia en los \u00faltimos a\u00f1os? Te contamos las aplicaciones actuales del Big Data.<\/p>\n\n\n\n

A partir del Big Data podemos extraer perfiles de comportamiento, de consumo, de riesgo, de rendimiento f\u00edsico, de competitividad<\/strong>… o de cualquier otra caracter\u00edstica que podamos imaginar. Estos patrones los podemos relacionar con algunos comportamientos determinados. <\/p>\n\n\n\n

Cuando esta relaci\u00f3n ocurre en unas decenas o miles de casos puede ser explicada por el azar, \u00bfpero podremos decir lo mismo si este mismo patr\u00f3n se mantiene constante en trillones de ocasiones? O \u00bfser\u00e1 una relaci\u00f3n que ocurre por determinantes que pueden estar fuera de nuestro conocimiento pero que representan una realidad?<\/p>\n\n\n\n

Os reproduzco una entrada del blog del Grupo de Nuevas Tecnolog\u00edas de la SoMaMFyC<\/a><\/strong> que puede dar respuesta a estas preguntas:<\/p>\n\n\n\n

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\u201cEl Dr. Michal Kosinski es un reconocido experto en psicometr\u00eda, una rama de la psicolog\u00eda encargada de descubrir patrones de medida y cuantificaci\u00f3n de variables psicol\u00f3gicas.<\/em><\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Esta rama de la psicolog\u00eda nace en la d\u00e9cada de los 80 del a\u00f1o pasado con el desarrollo de OCEAN acr\u00f3nimo en ingl\u00e9s que agrupa las 5 dimensiones de la personalidad que eval\u00faan cada rasgo del ser humano: openness (disposici\u00f3n o capacidad de abrirse a nuevas experiencias), conscientiousness (conciencia o capacidad de perfeccionismo), extroversi\u00f3n (extraversi\u00f3n o sociabilizaci\u00f3n), agreeableness (amabilidad en el sentido de capacidad de colaborar) y neuroticism (neuroticismo o capacidad de enfadarse). A estos rasgos psicol\u00f3gicos se les denomin\u00f3 \u00abBig Five\u00bb.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Kosinski inicia su doctorado en Cambridge sobre psicometr\u00eda en el a\u00f1o 2008 y all\u00ed conoce a David Stillwell quien desarroll\u00f3 en el a\u00f1o 2007 una peque\u00f1a aplicaci\u00f3n en una red social que entonces estaba empezando y que se llamaba Facebook. Esta aplicaci\u00f3n que se llamaba MyPersonality ofrec\u00eda a los usuarios poder tener un estudio psicol\u00f3gico gratuito solamente con responder a una serie de preguntas, muchas de ellas del cuestionario del Big Five a cambio de compartir su perfil con los investigadores.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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De esta forma en pocos meses tuvieron la mayor base de datos de perfiles de Facebook asociados a los rasgos psicom\u00e9tricos del Big Five de sus propietarios.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Era la \u00e9poca de Facebook en la que todo estaba abierto y no hab\u00eda tantas restricciones de seguridad y en la, de forma inocente, todos est\u00e1bamos compartiendo mucha informaci\u00f3n personal.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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El proceso, de forma resumida y con unas pocas pinceladas, era el siguiente. Los investigadores, a trav\u00e9s del test, obten\u00edan los valores del cuestionario del BigFive y a trav\u00e9s del perfil de Facebook del entrevistado acced\u00edan a los \u00abme gusta\u00bb que este daba. De esta forma construyeron una gran base de datos (con millones de personas de todo el mundo) en la que pod\u00edan correlacionar perfiles de personalidad con \u00abme gusta\u00bb de Facebook.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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De los resultados de esta investigaci\u00f3n se pod\u00eda extrapolar el camino contrario, es decir, si yo conozco los \u00abme gusta\u00bb de una persona, puedo llegar a obtener, de forma inversa su perfil de personalidad.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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En unos pocos a\u00f1os la base de datos creci\u00f3 de forma exponencial y para 2012 con una media de 68 \u201cme gusta\u201d de un usuario cualquiera se pod\u00eda predecir su color de piel (con un 95 % de acierto) o su orientaci\u00f3n sexual (88 %) incluso se pod\u00eda predecir su nivel de inteligencia, religi\u00f3n, si era hijo de padres divorciados o si consum\u00eda alcohol o tabaco.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Se ha llegado a tal punto de exactitud que sabiendo 300 \u00abme gusta\u00bb de una persona, este modelo, puede llegar a tener datos m\u00e1s fiables que la pareja del sujeto en cuesti\u00f3n.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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La potencia de este modelo junto con las redes sociales de Internet hac\u00eda que el grado de conocimiento de una persona en concreto fuera tal que pod\u00eda utilizarse esta informaci\u00f3n para el beneficio de la humanidad o como la herramienta de manipulaci\u00f3n y opresi\u00f3n m\u00e1s importante desarrollada hasta ese momento.\u201d<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Viendo este repaso de la historia y c\u00f3mo a trav\u00e9s de una serie de rasgos o acciones se puede clasificar nuestro comportamiento o nuestras tendencias -aplicadas a la productividad laboral en la salud<\/a><\/strong>, nuestro comportamiento, nuestro consumo o nuestra capacidad de transgredir las leyes- es f\u00e1cil conocer los campos en los que el Big Data puede ser aplicable<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

El Big Data aplicado a la salud<\/h2>\n\n\n\n

Big Data para aplicaciones empresariales<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Existen numerosos ejemplos de aplicaciones de Big Data <\/em>en el sector empresarial<\/a><\/strong> que se utilizan fundamentalmente para conocer a su p\u00fablico diana objetivo, para la selecci\u00f3n de personal o soluci\u00f3n de conflictos en una empresa. <\/p>\n\n\n\n

Conocer los patrones de consumo puede ser f\u00e1cil para una determinada empresa a trav\u00e9s de diferentes estrategias para conocer el comportamiento de consumo de un grupo determinado<\/strong> (grupo de edad, vecinos de un barrio o de una ciudad…) obteniendo, por ejemplo, los datos de compra a trav\u00e9s de tarjetas de fidelizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Con estas tarjetas, aparentemente inofensivas o incluso generadoras de beneficios (descuentos, promociones…) estamos ofreciendo de forma gratuita informaci\u00f3n tremendamente valiosa a la empresa<\/strong>, hay que recordar que normalmente no hay nada gratis y cuando nos ofrecen algo, siempre estamos dando algo a cambio (normalmente informaci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n

En relaci\u00f3n con la selecci\u00f3n de personal existen herramientas que son capaces de comparar las caracter\u00edsticas objetivas de desempe\u00f1o de un puesto de trabajo determinado con las actividades desarrolladas por todos los candidatos que se han rastreado en sus redes sociales de forma que se aceleran y simplifican mucho los canales de selecci\u00f3n de personal<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Si releemos el art\u00edculo reproducido sobre el \u201cBig Five<\/strong>\u201d podemos entender c\u00f3mo analizando nuestro comportamiento en redes sociales (con unas pocas decenas de interacciones que hayamos hecho) un departamento de recursos humanos puede determinar una serie de rasgos de nuestro comportamiento y ver si se adecuan a los requisitos de un puesto de trabajo determinado. Hay empresas que han utilizado herramientas de Big Data <\/em>para poder identificar problemas dentro de su organizaci\u00f3n y proponer soluciones eficaces<\/strong>.
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Big Data para<\/strong> la defensa y seguridad<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Se utiliza la tecnolog\u00eda Big Data para incrementar la seguridad frente a ciberataques de las organizaciones, en vigilancia y seguridad<\/strong> de fronteras, lucha contra el terrorismo y crimen organizado, contra el fraude, planes de seguridad ciudadana o planeamiento t\u00e1ctico de misiones e inteligencia militar.<\/p>\n\n\n\n

Ya hay sistemas predictivos de cr\u00edmenes utilizando Big Data como el proyecto Crime Hot Spots con una precisi\u00f3n del 70% o un proyecto DDS (Decision Support System<\/em>) del Cuerpo Nacional de Polic\u00eda<\/a><\/strong> y de la Universidad de Granada<\/a> <\/strong>que puede predecir cu\u00e1ntos delitos y de qu\u00e9 tipo se van a producir en el pr\u00f3ximo turno policial. \u00bfLlegaremos a la situaci\u00f3n, como una famosa pel\u00edcula que nos parec\u00eda de ciencia ficci\u00f3n, de poder hacer detenciones preventivas pre-crimen? <\/p>\n\n\n\n

A trav\u00e9s de algoritmos en nuestras redes sociales, como hemos visto anteriormente, se puede predecir nuestra religi\u00f3n o nuestra tendencia sexual sin que hayamos hecho referencia expl\u00edcita a estos datos. En nuestros perfiles sociales est\u00e1 nuestra fotograf\u00eda y en numerosas fronteras existen sistemas de reconocimiento facial. <\/p>\n\n\n\n

Es decir que actualmente ya existen mecanismos para que, en los puestos fronterizos, simplemente con nuestra imagen, puedan impedirnos la entrada a un pa\u00eds por cuestiones religiosas o por nuestras tendencias sexuales.<\/p>\n\n\n\n

Big data para el deporte<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

AMISCO es un sistema aplicado por equipos de las ligas de f\u00fatbol espa\u00f1ola, francesa, alemana e inglesa desde el a\u00f1o 2001 que est\u00e1 formado de 8 c\u00e1maras y diversos ordenadores instalados en los estadios, que registran los movimientos de los jugadores y luego env\u00edan los datos a una central donde hacen un an\u00e1lisis masivo de los mismos. <\/p>\n\n\n\n

La informaci\u00f3n que se devuelve como resultado incluye una reproducci\u00f3n del partido, datos t\u00e9cnicos y estad\u00edsticos, y datos f\u00edsicos de cada jugador con informes para el entrenador, los preparadores f\u00edsicos y para los propios jugadores<\/strong>. Esta herramienta pertenece a STATS que recopila datos de numerosos deportes<\/strong> (f\u00fatbol, rugby, beisbol, hockey hielo o baloncesto) de numerosas ligas pudiendo generar tendencias de comportamiento de los grandes deportes profesionales.<\/p>\n\n\n\n

Hay empresas de material deportivo que generan productos (aplicaciones para m\u00f3viles y wearables) para deportistas aficionados que devuelven al deportista informaci\u00f3n de su actividad (recorrido, tiempo de ejercicio, algunos datos biom\u00e9tricos, calor\u00edas consumidas). <\/p>\n\n\n\n

Pero todos esos datos de millones de usuarios son recogidos por la marca de manera que puede, a trav\u00e9s de t\u00e9cnicas de Big Data, obtener informaci\u00f3n importante para sus productos o sus campa\u00f1as de mercado. Por ejemplo, la aplicaci\u00f3n de Nike ofrece una gran informaci\u00f3n de vuelta a la empresa que genera cl\u00fasteres con los patrones de comportamiento de sus m\u00e1s de 7 millones de usuarios <\/p>\n\n\n\n

Big data para la econom\u00eda<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Los datos macroecon\u00f3micos, los comportamientos de las bolsas, las grandes inversiones tambi\u00e9n pueden ser estudiadas por t\u00e9cnicas de Big Data<\/strong> pudi\u00e9ndose predecir tendencias de futuro que pueden afectar a toda la sociedad.<\/p>\n\n\n\n

El objetivo del Big data, al igual que los sistemas anal\u00edticos convencionales, es convertir los datos en informaci\u00f3n que facilite la toma de decisiones. Las empresas ya est\u00e1n utilizando Big Data para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y\/o servicios vendidos. Esto adquiere especial relevancia ya que permite adecuar la forma en la que interact\u00faa la empresa con sus clientes y en c\u00f3mo les prestan servicio<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

El objetivo del Big data, al igual que los sistemas anal\u00edticos convencionales, es convertir los datos en informaci\u00f3n que facilite la toma de decisiones. Las empresas ya est\u00e1n utilizando Big Data para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y\/o servicios vendidos. Esto adquiere especial relevancia ya que permite adecuar la forma en la que interact\u00faa la empresa con sus clientes y en c\u00f3mo les prestan servicio<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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Podemos hacernos una idea de qu\u00e9 es el Big Data y de las innumerables fuentes de donde pueden proceder los datos que recoge nos podemos hacer una idea de su envergadura. Pero \u00bfpara qu\u00e9 sirve?, \u00bfpor qu\u00e9 se le est\u00e1 dando tanta importancia en los \u00faltimos a\u00f1os? Te contamos las aplicaciones actuales del Big Data.<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":3429,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[29],"tags":[66,174,62],"class_list":["post-3428","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-salud-digital","tag-big-data","tag-datos-salud","tag-esalud"],"yoast_head":"\nAplicaciones actuales del Big Data | Blog enfermer\u00eda SalusPlay<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Podemos hacernos una idea de qu\u00e9 es el Big Data y de las innumerables fuentes de donde pueden proceder los datos. 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