Datos que arrojan las redes sociales se tienen que ver sólo como una herramienta

La científica del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), Pilar Gómez Gil refirió que los datos que arrojan las redes sociales se tienen que ver sólo como una herramienta, pues es el juicio humano el que debe tener el control y la decisión sobre lo que se quiere o no hacer, y se debe legislar mucho al respecto.

Dijo que esos modelos aprenden de los ejemplos y es probable que se sesguen como nos sesgamos los humanos.

"Estos sistemas se basan en las características o patrones que están representados en la mayoría de los datos, no necesariamente en lo mejor de los datos, pero los humanos tenemos la última palabra, las máquinas sólo nos dan una recomendación", apuntó.

Y es que dijo, ahora que se habla mucho de la inteligencia computacional y de cómo las máquinas controlan nuestras vidas, por ello se debe tener claro que estos modelos aprenden de lo que se les muestra, por lo que explicó "si les das información errónea sacarán resultados incorrectos… Twitter y Facebook te ofrecen cierta información, pero eso lo deciden sus modelos con base en temas que en algún momento escogiste o les diste me gusta o los marcaste como favoritos".

Y es que la experta encabeza una investigación que fue publicada hace unos días por Mathworks en su portal como un ejemplo del uso de un software científico para aplicaciones de investigación.

El artículo se titula "Prediciendo el comportamiento a largo plazo de señales caóticas".

Ahí la investigadora explica qué hay señales caóticas en muchos sistemas y su predicción puede resultar útil en una gran variedad de aspectos de las sociedades modernas, ya que hay señales caóticas lo mismo en los sistemas de transporte público que en los mercados bursátiles y de divisas, las redes sociales y la producción de energía. Las aplicaciones son numerosas.

Asimismo, dijo que las señales caóticas son aquellas cuyo comportamiento parece al azar, pero que en realidad está basado en un sistema dinámico de ecuaciones que se desconoce.

"Estas señales son difíciles de modelar con los sistemas tradicionales como los basados en sistemas lineales... Nadie puede predecir señales caóticas, matemáticamente es imposible predecir el caos, pero tratamos de ver tendencias, cotas, y con esta predicción, aunque es punto a punto a lo largo de un periodo de tiempo, se puede tener una estimación de lo que podría pasar en la señal", concluyó.