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De la fotocopiadora a la base de datos: Ciencias Sociales y Data

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Todo es una construcción social. Esto incluye a los datos, a los algoritmos y la forma en que estos se usan.

En el capítulo de hoy vamos a hablar de la importancia de las ciencias sociales para la naciente disciplina de la ciencia de datos: lo específico (y muy buscado) del cientista social, el rol del pensamiento crítico, la (insuficiente/inexacta/innecesaria) formación académica para desempeñarse en el rubro, y la importancia de enmarcar un problema desde una mirada interdisciplinaria.

Los modelos de machine learning tienen impactos concretos en la vida real, y por eso integrar una mirada basada en las ciencias sociales es igual de necesario que la excelencia algorítmica y performance computacional.

Dejar de lado una de las dos esferas de la ciencia (humanística/exacta) fuera de la ecuación reduce la ciencia de datos a la programación. Y si bien haberlo hecho así hasta ahora tuvo consecuencias, todavía estamos a tiempo de cambiar la historia.

Además, cómo la OTAN está usando la IA para construir armas y humanos aumentados, pero también cómo se está usando para detectar trastornos del espectro autista en niñxs a edades cada vez más tempranas.

--

Hacemos Buena Data

Mothercaster Media: producción, edición, diseño sonoro y post producción sonora > https://www.mothercastermedia.com

Circular.lat: comunicación y dirección de arte > https://www.circular.lat

Hernán Escudero: idea y música original, producción, guión y grabación > https://www.linkedin.com/in/hernanescudero

La discusión por el uso responsable de los datos continúa en > https://www.buenadata.ai/
Seguinos en Instagram > https://www.instagram.com/buenadata.podcast

Invitades del episodio
Pedro Damián Orden > https://www.linkedin.com/in/pedroorden/
Juana Cervio > https://juanacervio.com/

Créditos musicales
“Buena Data Theme”, “CB Theme” y “GR Theme” by Hernán Escudero
Dark Matter” by Chasms
Till Let Go” by NEFFEX

Este episodio contiene material obtenido de programas de televisión con fines periodísticos.

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Los modelos de machine learning tienen impactos concretos en la vida real, y por eso integrar una mirada basada en las ciencias sociales es igual de necesario que la excelencia algorítmica y performance computacional.

Dejar de lado una de las dos esferas de la ciencia (humanística/exacta) fuera de la ecuación reduce la ciencia de datos a la programación. Y si bien haberlo hecho así hasta ahora tuvo consecuencias, todavía estamos a tiempo de cambiar la historia.

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