Una sociedad que tiene una superlativa información en su ecosistema tecno-ambiental, que opera en tiempo real y es instantánea no le queda otra otra que las grandes plataformas (planetarias) y cuya estructura/elemento de análisis sea el flujo.
Elemento clave y dinámica, en el que cada décima de segundo es distinto del otro, donde se pueden hacer retratos de un momento determinado, cámara lenta de flujos microscópicos en el que se descubre la aspectos hasta ahora no vistos (las interacciones en los sitios de redes sociales con técnicas analíticas y técnicas de descubrir aspectos por visualización de datos), la creación a partir de distintos espacios tiempo de flujo para recomponerlo de otra manera, explorando desde perspectivas macroscópicas o microscópicas. Deslocalizando en formas de microcopias.
Ese flujo va lleno de datos, marcadores temporales/espaciales (code/spaces) y medios.
Esto es otra cosa, nada que ver con la Teoría del flujo de Mihály Csiksgentmihalyi, ni con las medidas de flujo, ni con los movimientos migratorios y de ciudadanos, ni….
Es el flujo de nuestros entornos tecno-sociales que marcan una manera nueva de investigar y de “analizar” lo que vemos y hacemos. Aspectos y focalizaciones multimétodo y polivalente, de carácter global. [Que hable Lev Manovich]
Querer atrapar el flujo es osado muchas veces. Se nos escapa entre las manos. Seguimos en una sociedad líquida.
Los algoritmos y sus formas de aprendizaje máquina lo hacen más fácil. Aunque “lo que somos capaces de recopilar y procesar siempre será una fracción minúscula de la información que existe en el mundo.” (Big Data: la revolución de los datos masivos (Cita de Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier (2013)).
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¿Es el principio de un libro-flujo?.
Categoría: Big Data
La combinación de datos masivos (Big Data) y el intercambio de datos interconectados y en abierto (Linked Data) de diversas fuentes se ha convertido en un medio importante para innovar, crear la rendición de cuentas y / o mejorar las prácticas de las organizaciones públicas y asociaciones público-privadas.
La vinculación y el análisis de la información no sólo es compatible con una mejor aplicación, sino también puede ser utilizado para la creación de valores sociales como la prestación de una mayor transparencia, por lo que es muy útil en las plataformas de smart cities, la mejora de la competitividad de un país, la mejora de la toma de decisiones y la formulación de políticas y responder mejor en la gestión de crisis (Charalabidis, Janssen y Krcmar, 2015). Existe la creencia general de que a partir de datos puede dar lugar a la transformación dramática de los sistemas del sector público y dar lugar a beneficios sociales como menos contaminación, menos atascos de tráfico, mejorar el seguimiento de los brotes de enfermedades, una mayor eficiencia energética, los nuevos servicios de agricultura, y menores costos. Los datos grandes y abiertos pueden desempeñar un papel fundamental en esta transformación.
El significado de los grandes datos (Big Data) es amplio, refiriéndose a grandes conjuntos de datos, colecciones de datos que integran muchos conjuntos de datos de múltiples fuentes estructuradas y no estructuradas, y las técnicas utilizadas para gestionar y analizar los datos, al tiempo que incorpora los datos cada vez más disponibles a través de iniciativas de datos abiertos del gobierno. Los datos del Open Government es un territorio minúsculo en el ecosistema de los datos.
Los datos pueden ser descargados de portales de datos abiertos o utilizados por la transmisión de datos. Los datos abiertos (Open Data) pueden salvar la tradicional separación entre las organizaciones públicas, las empresas y los usuarios. Los gobiernos se han dado cuenta de que están operando dentro de los ecosistemas de los actores públicos y privados. Con la apertura de los datos, el público tiene acceso a los datos que ofrece un sinnúmero de oportunidades para las iniciativas y la innovación económicos, políticos, científicos y sociales. Al mismo tiempo, los gobiernos están tratando de aprovechar los datos más allá de sus fronteras tradicionales mediante el análisis de datos de una variedad de canales de los nuevos medios sociales, y de muchos de los datos generados por sensores (Dwivedi et al., 2015) . La necesidad de utilizar eficazmente los datos de una variedad de fuentes (es una de las cuestiones que merece la pena trabajar e invertir en ello ya que no es fácil), incluyendo la web social está impulsando el desarrollo de nuevas aplicaciones abiertas (apps) de gobierno-ciudadanos y gobierno de los empleados (el ciudadano se convierte en la base de crowdsourcing para el Gobierno) y la generación de nuevos conjuntos de herramientas de análisis de datos (el filón analítico).
En lugar de reforzar los procesos actuales, los datos grandes y abiertas deberían dar lugar a un gobierno abierto en el que el gobierno actúa como un sistema abierto e interactúa con su entorno. No sólo deben publicarse los datos como se está haciendo ahora en algunos Gobiernos, también se debe buscar activamente información (analizable) para mejorar el Gobierno. La publicación de datos del gobierno podría tener efectos de largo alcance en el sector público. Además, la disponibilidad de una gran cantidad de datos puede tener una profunda influencia en la base de la formulación de políticas y hasta en las mismas campañas políticas. Los datos pueden ser utilizados por el gobierno y el público para el modelado, la comprensión de las implicaciones políticas, y el apoyo a las decisiones políticas. La innovación de los gobiernos es probable que sea impulsado por entidades externas al Gobierno, como las empresas y los ciudadanos en combinación con mecanismo internos para generar esa nueva hélice de innovación. Sin embargo, creo que hay escasez de investigación sistemática y sistémica para proporcionar evidencia concreta el apoyo a la hipótesis de que la divulgación inmediata y generalizada de los resultados de los datos públicos de un gobierno responsable y transparente. Creo que no hay transparencia de ida y vuelta ciudadano-Gobierno-Administración.
Para ello creemos que se requieren ir un paso más allá y aplicar Big Data y Open Linked unidos (BOLD). Aunque los volúmenes grandes o grandes de datos en abiertos están publicados en formato electrónico es legible por máquina y se pueden compartir en línea y ser reutilizados, por sí solo los datos abiertos ofrece un potencial limitado para la toma de decisiones. Sin embargo, cuando los datos abiertos se vinculan (Big, Open y Linked Data – BOLD / los datos enlazados o datos vinculados describe un método de publicación de datos estructurados para que puedan ser interconectados y ser más útiles) con la información adicional entrelazada y en contexto (Linked Data), esto ofrece mayores oportunidades para que los interesados puedan explotar/explorar los datos con fines innovadores, por ejemplo a través de la colaboración y la co-creación (hasta ahora dado muy poco en contextos de Big Data). BOLD también podría aumentar el alcance de los análisis estadísticos y la información operativa, y más profundo sería para analizar los resultados e impactos como si se tratara de metadatos. De hecho, BOLD ofrece la oportunidad de descubrir nuevas formas de evaluar los resultados de políticas y de servicios, la salud y el bienestar, la medición del desarrollo y hacer intervenciones apropiadas a través de soluciones innovadoras cuando sea necesario.
Aunque el uso de BOLD hasta la fecha sigue siendo limitada (técnicamente y en investigaciones, ver algunos papers publicados al respecto en referencias) y en una etapa temprana, hay muchos ejemplos que muestran su potencial.
Para ello creemos que se requieren ir un paso más allá y aplicar Big Data y Open Linked unidos (BOLD). Aunque los volúmenes grandes o grandes de datos en abiertos están publicados en formato electrónico es legible por máquina y se pueden compartir en línea y ser reutilizados, por sí solo los datos abiertos ofrece un potencial limitado para la toma de decisiones. Sin embargo, cuando los datos abiertos se vinculan (Big, Open y Linked Data – BOLD / los datos enlazados o datos vinculados describe un método de publicación de datos estructurados para que puedan ser interconectados y ser más útiles) con la información adicional entrelazada y en contexto (Linked Data), esto ofrece mayores oportunidades para que los interesados puedan explotar/explorar los datos con fines innovadores, por ejemplo a través de la colaboración y la co-creación (hasta ahora dado muy poco en contextos de Big Data). BOLD también podría aumentar el alcance de los análisis estadísticos y la información operativa, y más profundo sería para analizar los resultados e impactos como si se tratara de metadatos. De hecho, BOLD ofrece la oportunidad de descubrir nuevas formas de evaluar los resultados de políticas y de servicios, la salud y el bienestar, la medición del desarrollo y hacer intervenciones apropiadas a través de soluciones innovadoras cuando sea necesario.
Aunque el uso de BOLD hasta la fecha sigue siendo limitada (técnicamente y en investigaciones, ver algunos papers publicados al respecto en referencias) y en una etapa temprana, hay muchos ejemplos que muestran su potencial.
Seguiremos analizando si nos dejan 😉
Referencias:
Charalabidis, Y., Janssen, M., & Krcmar, H. (2015). Introduction to the Big, Open, and Linked Data (BOLD), Analytics, and Interoperability Infrastructures in Government Minitrack. En T. X. Bui & R. H. S. Jr. (Eds.), HICSS (p. 2074). IEEE. Recuperado a partir de http://dblp.uni-trier.de/db/conf/hicss/hicss2015.html#CharalabidisJK15
Dwivedi, Y. K., Weerakkody, V., Janssen, M., Millard, J., Hidders, J., Snijders, D., … Slade, E. L. (2015). Driving Innovation Using Big Open Linked Data (BOLD) Panel. En M. Janssen, M. Mäntymäki, J. Hidders, B. Klievink, W. Lamersdorf, B. van Loenen, & A. Zuiderwijk (Eds.), Open and Big Data Management and Innovation (pp. 3-9). Springer International Publishing. Recuperado a partir de http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-25013-7_1
Janssen, M., Mäntymäki, M., Hidders, J., Klievink, B., Lamersdorf, W., van Loenen, B., & Zuiderwijk, A. (Eds.). (2015). Open and Big Data Management and Innovation (Vol. 9373). Cham: Springer International Publishing. Recuperado a partir de http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-25013-7
Janssen, P. dr M., & Kuk, P. dr G. (2015). Big and Open Linked Data (BOLD) in Research, Policy and Practice. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 0(ja), null. http://doi.org/10.1080/10919392.2015.1124005
Matheus, R., & Janssen, M. (2015). Transparency Dimensions of Big and Open Linked Data. En M. Janssen, M. Mäntymäki, J. Hidders, B. Klievink, W. Lamersdorf, B. van Loenen, & A. Zuiderwijk (Eds.), Open and Big Data Management and Innovation (pp. 236-246). Springer International Publishing. Recuperado a partir de http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-25013-7_19
Dejo la presentación «El Análisis de Redes Sociales en la era de los datos masivos» hecho para el III Congreso REDU (Quito, Educador) el 26 de noviembre de 2015.
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