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)).
[—][…]
¿Es el principio de un libro-flujo?.
Página 4 de 160
Joi Ito es un tipo extraordinario. Tanto que dirige el MIT Media Lab (uno de los centros de innovación más prestigiosos del mundo) sin haberse graduado en la universidad. Lo que vendría a ser algo similar a llegar a ejercer como director de un colegio sin haber acabado los estudios de primaria. En el caso de Ito, sin embargo, lo inusual es normal. Si se conoce su historia y sus logros, no resulta descabellado afirmar que se trata de uno de los constructores más influyentes de la cultura digital en las últimas décadas. Y frente a eso, los títulos académicos palidecen.
Como director del MIT Media Lab, Joi Ito anticipa algunas de las novedades tecnológicas que veremos en un futuro muy cercano y cambiarán nuestra vida cotidiana: ciudades eficientes y conectadas, casas en las que el mobiliario y los muros se mueven para adaptarse a nuestras necesidades, robots sociales que se relacionan con humanos o medicina a molecular capaz de modificar las neuronas del cerebro.
Joi Ito dice de las Smart cities en este vídeo:
Nosotros utilizamos las palabras “originalidad”, “impacto” y “magia”. Si alguien más lo está haciendo, no lo hacemos nosotros. Debe de tener un impacto positivo en el mundo real. Y debe de ser algo mágico: tiene que ser la pasión de alguien y detrás tiene que haber una historia interesante. Diseñar ciudades mejores requiere mucho trabajo. Tenemos un programa llamado City Science, en el que utilizamos piezas de Lego para crear modelos de ciudades. De esta manera, los usuarios pueden interactuar con ellos y jugar con el diseño. Y proyecta cosas como la evolución del tráfico y el paso de los peatones. De modo que crea una interfaz accesible a la gente.
También estamos trabajando en vehículos eléctricos y en vehículos autónomos. Queremos hacer ciudades para los peatones, donde la gente pueda ir andando y no necesite conducir tantos coches. En la Escuela de Arquitectura hay un interesante proyecto que consiste en mover muebles y paredes mediante elementos robóticos. Una pequeña habitación puede convertirse en un dormitorio, en un salón para dar una fiesta o en una cocina. El objetivo es sacar todo el partido al espacio.
Habla de mucho más. Lo mejor es ver el vídeo:
Fuente: http://one.elmundo.es/cuales-son-las-tendencias-tecnologicas-del-futuro-segun-el-mit/
Lo que determina nuestra vida no es lo que nos pasa sino lo que hacemos con lo que sucede (El Elemento. Ken Robinson)
Interesante entrevista realizada por Steven Wozniak a Tony Wagner, Director del Laboratorio de Innovación (Harvard Innovation Lab) de la universidad de Harvard. Wagner es consejero de numerosas instituciones educativas y organismos públicos.
En este vídeo entrevista sobre la pregunta compromiso de ¿Qué educación necesitan nuestros hijos para afrontar el futuro? realizado por One. Resumiendo: se requiere de un cambio de la educación y poder desarrollar unas competencias claves para que sea una educación efectiva, y para poder vivir en este mundo complejo.
Para que la sociedad funcione necesitamos todo tipo de disciplinas y habilidades; ¿Cuáles crees que serán las [habilidades] más importantes para que las aprendan nuestros hijos en el futuro?
Las habilidades necesarias para trabajar, aprender y ser ciudadano del siglo XXI se han unificado: son las mismas habilidades. Verás, hay gente que hace largas listas, pero yo creo que al final se reduce a un par de cosas (lo que se llama las 3 Cs: crítico, colaboración y creación):
- un estudiante debe aprender a pensar de manera crítica. Esto significa, según mis investigaciones, que los estudiantes deben saber hacer muy buenas preguntas. Hoy en día, saber hacer buenas preguntas es mucho más importante que memorizar respuestas fáciles.
- La segunda habilidad necesaria es la capacidad de colaborar. Cada vez más, todo el trabajo se realiza de forma colaborativa.
- La tercera es tener buenas habilidades comunicativas, tanto orales como escritas, y también para escuchar.
- Por último, deben resolver problemas de forma creativa. Descubrí con mi investigación que hay dos tipos de innovaciones: las que crean nuevas posibilidades, y eso es cuestión de juntar tiempo y talento, como Steve Jobs; y las innovaciones que son el resultado de soluciones creativas a problemas. He descubierto que solucionar problemas de forma creativa es cada vez más clave. Es la habilidad más demandada. Esas son las cuatro habilidades importantes, pero además, creo que hay un par de disposiciones importantes: los hábitos de la mente, los del corazón también, la capacidad de ser empático (creo que es muy importante en el mundo actual, esencial para el buen trabajo en equipo), perseverancia, tenacidad, autodisciplina, por supuesto, pero también es necesaria una fuerte visión moral de la vida, una noción de lo que está inherentemente bien o mal. Creo que estas son las cualidades y habilidades más demandadas en el mundo laboral, y son las mismas que se necesitan para el aprendizaje y como ciudadano.
El rol del profesor
El papel del profesor tiene que cambiar. Ya no es lo que enseñamos ni cómo lo enseñamos, es quién somos en el aula. Hasta ahora, los profesores trabajaban en un contexto de escasez de conocimiento. Pero hoy ya no es así. El conocimiento es un producto, es gratis, está en cualquier dispositivo con acceso a Internet. No hacen falta un colegio ni un profesor para adquirir conocimientos. ¿Qué es entonces un profesor en el siglo veintiuno? Yo defiendo que un buen profesor es un instructor de resultados: instruye a los alumnos para alcanzar sus mejores resultados.
Un buen profesor entiende el mundo del que vienen los alumnos y el mundo para el que debe prepararlos. Instruye constantemente al alumno para lograr estándares mayores. A mí me gustaría que todos los colegios tuvieran un fondo de innovación accesible para equipos de profesores que quieran probar cosas nuevas. Pero ¿cuánto presupuesto de I+D hay para nuestros colegios? Es broma, no hay presupuesto.
Cuando investigué a algunos innovadores jóvenes, descubrí que tanto sus padres como sus profesores habían animado de manera explícita su motivación intrínseca y su potencial con tres cosas: juego, pasión y propósito. Nacemos siendo curiosos, creativos e imaginativos. Es el ADN humano. Un niño de cuatro años hace una media de cien preguntas al día y casi cualquier niño de párvulos se considera a sí mismo un artista. Pero luego sucede algo. Algo a lo que llamamos “colegio”. Porque los niños, cuando tienen diez, once o doce, dejan de hacer preguntas y empiezan a preocuparse por acertar las respuestas del examen. Y casi ninguno se considera a sí mismo un artista (Es el discurso que se ha planteado constantemente y que una serie de autores han mostrado más detalladamente: Ken Robinson, también Cobo y Moravec en “El aprendizaje invisible”)
Si entendemos que para el mundo es más importante lo que puedes hacer que lo que simplemente sabes y que nos estamos alejando de la falsa credencial (títulos y acreditaciones falsas y alejadas de lo que verdaderamente se necesita en este siglo XXI) que es el tiempo que hemos pasado sentados en clases para aproximarnos a las competencias reales que se exigen en el siglo veintiuno, ¿cómo van a saber las empresas y universidades qué talentos tienen los estudiantes? La mejor forma para ello es ver el trabajo del estudiante (lo que llamamos la evidencia de lo que hace y práctica), así que cada vez más, se ve una tendencia hacia los porfolios digitales, hay muchas plataformas para ello. De hecho, cada vez más empresas dicen: “Quiero ver una muestra de tu trabajo, quiero ver lo que puedes hacer. No me digas lo que has hecho, enséñamelo”.
A los padres de hoy en día los veo muy intranquilos. Ven un mundo mucho más competitivo que el que ellos vivieron. Así que es normal que quieran entrenar a sus hijos para ser niños perfectos, que vayan al colegio perfecto y luego a la universidad perfecta y al trabajo perfecto. ¿Cómo? Eso no funciona. Ir a una universidad de prestigio ya no es una ventaja competitiva como lo era antes. Como he dicho: el mundo quiere saber qué puedes hacer con lo que sabes, no dónde estudiaste (por eso la importancia de crear disparadores para que esto ocurra y no basta con tener los centros educativos, por eso debemos crear centros para la acción y la innovación, (co)laboratorios vivientes (Living Labs), crowdsourcing, diseños coparticipatorios, investigación ciudadana, etc.)
Entonces, ¿qué pueden hacer los padres? Creo que una de las cosas más importantes que pueden hacer es motivar a los jóvenes para que encuentren inquietudes reales y las persigan. Inquietudes que puedan convertirse en pasiones.
Se habla mucho de la determinación, la tenacidad, la perseverancia, la autodisciplina, pero ¿cómo se aprenden estas cosas? No será teniendo a una madre encima, gritando: “¡Vete a hacer los deberes!”. No. Uno aprende perseverancia persiguiendo inquietudes reales, inquietudes que se convierten en pasiones (Ver El Elemento de Kevin Robinson). Un joven que persigue un interés real, el cual puede convertirse en pasión y luego en objetivo, está creando su propio mundo.
Hacer lo que nos gusta nos llena de energía y nos lleva de vitalidad. Se trata no sólo de una energía física, sino mental (El elemento de Ken Robinson).
Puede que no sea el que sus padres siempre quisieron para él, puede que no sea un mundo de fama y fortuna, pero será su mundo. Hay que reinventar la educación para la era de la innovación. Hay que reinventar la educación para el trabajo, el aprendizaje y la ciudadanía. Tenemos potencial e increíbles oportunidades para crear: nos enfrentamos como especie a este enorme desafío y tenemos que comprometernos todos. Esto [el fracaso de la educación y de la manera de conducirla] no es culpa de nadie. No es culpa de los educadores, ni de los líderes. Todos debemos entender la necesidad de una educación diferente y vamos a tener que unirnos y crearla juntos.
Resumiendo en un diagrama de Venn y en una imagen con las siete habilidades para el siglo XXI según Tony Wagner:
Vídeo de la entrevista:
Otro en el Global Education Forum:
Releyendo algunos de los elementos emergentes y -más bien- de tendencias que sucederán en este año que ha empezado, nos damos cuenta que se tratan de conceptos que ya han sido tratados discursivamente en anteriores años. Por ejemplo en eLearning Industry en el año 2015 sus previsiones y tendencias casi son muy idénticas a las de este año. Hay un concepto que se habla de manera crítica o está en la rampa de desilusión.
Hay una serie de artículos que merece la pena rescatar y ver. He intentado resumir en una tabla:
Tabla matrix sobre artículo de tendencias en 2016
Gamificación
El hecho de estar en boca de muchos y generar unas expectativas a la hora de un diseño con mecánicas del juego en ambientes de no juego hace posible que se mantenga en el top de tendencias. No es fácil y se necesita de un equipo interdisciplinario para hacer factible proyectos de gamificación. Se quieren resultados en estos lares de América para que sea «real y efectivo» el concepto. Diría que no hay recetas y que se debe investigar y hacer proyectos pilotos en empresas de e-learning e instituciones de educación (de cualquier nivel). Se necesita llevar a cabo proyectos de investigación para que se vean las cualidades intrínsecas de la gamificación.
Big Data
Es otro concepto emergente y sin resultados e investigaciones por ahora en muchas de las instituciones educativas por falta de recursos e infraestructura (estoy hablando de países de América Latina y no de los que escriben estos post o artículos que se mueven en un ambiente de un nivel bueno). Previo al «Educational Big Data Analytics» están los campos de investigación de Educational Data Mining y de Learning Analytics. La emergencia del dato para explicar los acontecimientos educativos, para dar sentido a este.
Las herramientas de grandes análisis de datos son cada vez más sofisticados, y también es más fácil y más barato de utilizar. El análisis de los datos de aprendizaje de una organización y la combinación con fuentes de datos de aprendizaje externa puede proporcionar información importante acerca de sus programas de e-learning y cómo hacer para mejorar el contenido del curso y la optimización de su estrategia de aprendizaje. También irá ligado a la optimización de recursos y de acciones de aprendizaje para obtener el mejor ROI.
Mediante el análisis de los patrones individuales y de aprendizaje en grupo, los cursos se pueden personalizar de una manera que da cuenta de los mejores resultados de aprendizaje, tanto para el individuo como para una organización en su conjunto.
Cuantos más datos se almacenan y las herramientas más avanzadas de análisis sean, el Big Data se convierta en más útil para el e-learning. Puede ser el momento adecuado para empezar a buscar en el uso de grandes volúmenes de datos para mejorar sus programas de e-learning. Las soluciones están el el cruce de esos datos y en la capacidad interpretativa de esos datos masivos. Su visualización ayudará. Veremos en plataformas para el aprendizaje módulos integrados para ese análisis de todos los datos.
La migración de los datos a plataformas de cloud computing.
El encontrar la plataforma adecuada para integrar los datos de un LMS o cualquier otra plataforma para el aprendizaje. Muchas de ellas se han cambiado a esto por temas de seguridad.
Las funcionalidades añadidas, la facilidad de uso y el mantenimiento sin complicaciones animan a muchas empresas de e-learning a conseguir ofertas de software convencerán incluso más organizaciones para hacer el cambio en el año 2016.
Automatización en el desarrollo del curso de eLearning
En este momento, el diseño y la creación de e-learning es todavía un proceso intensivo de mucho tiempo. Esto puede cambiar significativamente en los próximos años con procesos de automatización. Las soluciones de creación de contenido automatizado son cada vez más sofisticados, permitiendo a los proveedores de contenido para crear y conservar un gran contenido de e-learning con el mínimo esfuerzo.
Los elementos de e-learning que solían tardar mucho tiempo en desarrollarse, tales como ejercicios, cuestionarios, pruebas y juegos, ahora se pueden generar utilizando soluciones automatizadas. Las herramientas más avanzadas escanean el contenido del curso y determinar cuáles son las partes más importantes que deben incluirse en las pruebas. Esto debe ir unido al aprendizaje personalizado para que tengan mayor sentido y a lo que últimamente se llama aprendizaje adaptativo
Estas soluciones están en sus primeras etapas de desarrollo. Como tal permitirán un ahorro de tiempo y costes en el desarrollo de cursos de e-learning. También pueden proporcionar una experiencia de aprendizaje más individualizado/personalizado como ya comenté, mediante el análisis de rendimiento y aprendizaje de preferencias del estudiante. Con base en esta información, el contenido del curso (incluyendo pruebas) se puede personalizar.
Realidad aumentada/Realidad Virtual
Es un concepto tecnológico que tendrá un recorrido e hibridación muy amplio. En los próximos años habrán nuevas vertientes de la realidad aumentada e hibridaciones con la realidad virtual.
Mientras que 2016 aún no puede ver una explosión de uso de realidad aumentada dentro de e-learning, es un área que se encuentra bajo intenso desarrollo. Dispositivos de realidad aumentada como Oculus Rift pueden llegar a ser parte de la vida cotidiana en el futuro y, sin duda, llegar a ser popular en el nuevo e-learning.
Estos dispositivos permiten a los ambientes que se adaptan (virtualmente) para mejorar la experiencia de aprendizaje. Por ejemplo, un curso en línea sobre astronomía podría usar gafas de realidad aumentada para dar un paseo por la luna sin el estudiante tenga que salir de su casa u oficina. Para una clase de francés, las gafas podrían mostrar un aula francés, mejor inmersión del estudiante en el proceso de aprendizaje de idiomas.
La realidad aumentada está, a mi modo de ver, todavía en pañales, pero los usos potenciales son fascinantes. Esta vertiente educativa girará entorno al concepto de Aprendizaje Aumentado.
Por otro lado hablar de tendencia con el tema de mobile learning, personalización del aprendizaje o aprendizaje social es ya muy reiterativo y ya casi del pasado.
No tengo muchas referencias y peso para poder hablar de los MOOC y su desinflamiento para estar en el top de los conceptos emergentes. Quizá hay una tendencia en verlo plenamente institucional y seguir manteniendo la acreditación y certificados como valor de estos cursos. Estos son los llamado MOC (Massive online course), sin la apertura por su concepto de lo abierto en toda su extensión (también MOC es un tipo de certificación para cursos de medicina en EE.UU. preferentemente).
La lista podría seguir pero queda listada y resumida a los distintos artículos que se han publicado durante estas semanas y que aparece al principio de este post.
Referencias:
Andy Hicken. (2015). 2016 eLearning Hype Curve Predictions. Recuperado 4 de enero de 2016, a partir de http://www.webcourseworks.com/2016-elearning-hype-curve-predictions/
Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technology Trends for 2016. (2015). Recuperado 4 de enero de 2016, a partir de http://www.gartner.com/newsroom/id/3143521
L&D Trends in 2016 and Their Impact on E-learning in Australia. (s. f.). Recuperado a partir de http://blog.commlabindia.com/elearning-design/australia-l-and-d-trends-2016
Nielson, B. (2015). Top 5 Learning Technology Trends for 2016 | Your Training Edge ®. Recuperado a partir de http://www.yourtrainingedge.com/top-5-learning-technology-trends-for-2016/
Thomas, S. (2015). 10 top strategic technology trends for 2016. Recuperado a partir de http://memeburn.com/2015/09/10-top-strategic-technology-trends-for-2016/
Webanywhere, I., USA, 564 W. Randolph Street 2nd Floor Chicago IL 60661, Street, 564 W. Randolph, Floor, 2nd, Chicago, 60661, I., & Usa. (s. f.). Planning eLearning in 2016: Trends in Online Training. Recuperado 4 de enero de 2016, a partir de http://www.webanywhere.com/our-blog/elearning-2016-online-training-trends/
Williams, I. (2015). 7 Key eLearning Trends For 2016. Recuperado a partir de http://elearningindustry.com/7-key-elearning-trends-for-2016
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
Este sitio está alojado en
Comentarios recientes