{"id":809,"date":"2018-02-24T09:51:02","date_gmt":"2018-02-24T08:51:02","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=809"},"modified":"2018-02-24T09:51:02","modified_gmt":"2018-02-24T08:51:02","slug":"la-ciencia-de-los-datos-puede-llegar-a-ser-mas-un-arte-que-ciencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/la-ciencia-de-los-datos-puede-llegar-a-ser-mas-un-arte-que-ciencia\/","title":{"rendered":"\u201cLa ciencia de los datos puede llegar a ser m\u00e1s un arte que ciencia\u201d"},"content":{"rendered":"

Miren Guti\u00e9rrez*<\/p>\n

Me ha llamado la atenci\u00f3n estos d\u00edas un informe sobre el comportamiento de Donald Trump en Twitter titulado \u201cWho\u2019s Tweeting from the Oval Office?\u201d<\/a>, del polifac\u00e9tico Greg Rafferty (@raffg). Se trata de un estudio de los tweets de Trump para discernir, usando una variedad de m\u00e9todos, cu\u00e1les escribe el presidente de Estados Unidos y cu\u00e1les sus asistentes. Una de sus conclusiones es que \u201cla ciencia de los datos puede llegar a ser m\u00e1s un arte que ciencia\u201d.<\/p>\n

\"Sin<\/a><\/p>\n

Rafferty estudia un repositorio de 33.000 tweets difundidos desde la cuenta de Trump entre mediados de 2009 hasta el final de 2017. Y luego se embarca en un exhausto an\u00e1lisis, con una variedad de m\u00e9todos cualitativos y cuantitativos, de las \u201cpeculiaridades\u201d del discurso de Trump, y su estilo, sentimientos, emociones, vocabulario y estructura gramatical. Con ello llega a una serie de conclusiones que le permiten identificar cualquier mensaje del presidente estadounidense como suyo o ajeno. Recomiendo leer el informe. Es un todo estudio sicol\u00f3gico del personaje.<\/p>\n

Esta reflexi\u00f3n viene tambi\u00e9n a cuento de un art\u00edculo publicado en este blog<\/a> de la alumna del\u00a0Programa de Big Data y Business Intelligence<\/a>\u00a0de Deusto, Olatz Arrieta, quien habla de la herramienta de an\u00e1lisis R, que utiliza para analizar y comparar discursos de 2007 y 2017 pronunciados por los lehendakaris y reyes en esos a\u00f1os, con conclusiones muy interesantes.<\/p>\n

Tambi\u00e9n recurro a R para visualizar relaciones entre once atributos asignados a cuarenta iniciativas de datos en el \u00e1mbito del activismo y humanitarismo digital (i.e. data<\/em> crodwsourcing<\/em> y cartograf\u00eda digital de Ushahidi) en mi libro Data activism and social change<\/em>, que sale en mayo con Palgrave MacMillan. Los atributos (por ejemplo \u201ctiende a trabajar en colaboraci\u00f3n con otras organizaciones\u201d) fueron generados a trav\u00e9s de la observaci\u00f3n emp\u00edrica y entrevistas con creadores de herramientas y plataformas de datos, as\u00ed como activistas y periodistas de datos. La idea es ver cu\u00e1les eran m\u00e1s frecuentes y si hab\u00eda correlaciones entre ellos. A cada organizaci\u00f3n se le asignan los atributos que la caracterizan y a cada atributo, una intensidad seg\u00fan cu\u00e1n frecuente haya sido la actividad o intensa la cualidad atribuidas. Aunque hay un elemento de arbitrariedad en la selecci\u00f3n de casos y en la asignaci\u00f3n de intensidades, los resultados de esta mezcla de m\u00e9todos mostraban coherencia y ofrec\u00edan una capa de an\u00e1lisis m\u00e1s.<\/p>\n

\"Freq\"<\/a><\/p>\n

La Profesora de Deusto Pilar Rodr\u00edguez y yo nos apoyamos en el an\u00e1lisis de sentimientos en un reciente art\u00edculo sobre una nueva corriente en publicidad que se conoce en ingl\u00e9s como femvertising<\/em><\/a> y que pretende representar a las mujeres como realmente son. En nuestro art\u00edculo examinamos la reacci\u00f3n negativa en redes sociales y los sentimientos negativos hacia el anuncio publicitario \u201cT\u00fa decides\u201d de la marca Desigual,<\/a> que pretend\u00eda subirse a la ola del femvertising<\/em> con mensajes que en realidad nada ten\u00edan que ver con la igualdad ni la paridad. La reacci\u00f3n negativa un\u00e1nime en Tweeter, Facebook y Youtube \u2013y los sentimientos negativos despertados por la publicidad\u2014 hizo que la empresa se retractara.<\/p>\n

\"Sin<\/a><\/p>\n

El an\u00e1lisis de sentimientos puede servir para analizar las opiniones y actitudes expresadas en diversos canales (desde los discursos p\u00fablicos a los tweets) para examinar problemas de reputaci\u00f3n y para aventurar resultados (i.e. resultados electorales, ingresos de taquilla o comportamiento del mercado de valores). Este implica el procesamiento del lenguaje natural, an\u00e1lisis de texto y ling\u00fc\u00edstica computacional para rastrear el estado de \u00e1nimo e informaci\u00f3n subjetiva en cualquier contenido digital.<\/p>\n

El caso es que, aunque el an\u00e1lisis de datos se suele asociar con una mezcla de habilidades, conocimientos y t\u00e9cnicas cuantitativas, esto no es as\u00ed. Aunque en cada estudio hay que centrarse en aplicar el procedimiento m\u00e1s adecuado a la base de datos que se tenga entre manos, las preguntas de investigaci\u00f3n y los resultados que se desean obtener, a veces los mejores an\u00e1lisis llegan de la combinaci\u00f3n de m\u00e9todos.<\/p>\n

+Miren Guti\u00e9rrez es Directora del Programa \u00abAn\u00e1lisis, investigaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n de datos\u00bb<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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