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El futuro es percibido por los humanos como un espacio de incertidumbre y por tanto como un espacio de desear con el que el presente puede dar sentido al pasado. La constante incertidumbre del mañana caracteriza la realidad social en la que vivimos y, a pesar de que planificamos conscientemente nuestras acciones futuras, hay eventos externos que son impredecibles y que no podemos controlar.

Esta constante necesidad de anticiparse a los eventos con la intención de minimizar o maximizar sus consecuencias futuras ha llevado a las personas a evolucionar. métodos matemáticos y de estrategia prospectiva, no solo para predecir la ocurrencia de un evento (de manera óptima o mala), sino para reducir significativamente la incertidumbre sobre su ocurrencia.

La tecnología actualmente disponible proporciona herramientas que pueden analizar grandes cantidades de información con el fin de identificar patrones de comportamiento que se pueden utilizar para predecir acciones cíclicas futuras con el fin de prevenir sus consecuencias a medio o largo plazo. Como ya hemos visto en el blog, las técnicas de análisis masivo de datos son gracias al algoritmo de Big data Han despertado el interés de los investigadores en el desarrollo de técnicas para predecir científicamente eventos en áreas como la medicina, la meteorología, la sociología o la economía.

En este sentido, son muchas las iniciativas que intentan extraer información útil del análisis extenso de la información que circula por ellas. Internet. Futuro grabadoPor ejemplo, las noticias, los artículos de blogs y los mensajes de las redes sociales se analizan utilizando algoritmos de análisis de datos para extraer información útil que se puede utilizar para determinar estrategias comerciales para empresas e industrias basadas en predicciones de preferencias y hábitos de los consumidores. En el campo de la medicina, Tendencias de la gripe de Google ha desarrollado un sistema que monitorea las búsquedas de palabras clave en las redes sociales en tiempo real para rastrear los brotes de gripe en todo el mundo.

La última investigación en el campo muestra que un equipo de investigadores de Microsoft y el Technion Institute of Technology en Israel está desarrollando software para analizar los archivos que se han recopilado durante 22 años. Los New York Timesque han favorecido los archivos de Wikipedia y 90 sitios web diseñados para predecir eventos como futuros brotes de enfermedades, disturbios civiles o accidentes fatales.

Eric Horvitz, Científico y subdirector del Centro de investigación de Microsoft y Kira Radinsky describir su trabajo del Technion Institute of Technology en un artículos recién publicado: “Exploración de la Web para predecir eventos futuros”. En él, explican, por ejemplo, cómo se pueden utilizar desastres naturales como tormentas y sequías para predecir futuros brotes de cólera en Angola con el fin de encontrar los medios para minimizar sus consecuencias con alguna antelación.

Como se explica Horvitz Y. RadinskyEl software que han desarrollado ofrece importantes ventajas sobre los métodos tradicionales de previsión realizados por expertos. Pero, ¿qué ventajas ofrece este software frente a los métodos convencionales?

  • Aprender– El software puede crear patrones a partir del análisis de grandes cantidades de datos y numerosas fuentes de información. Incluye la capacidad de construir nuevas relaciones probabilísticas a lo largo del tiempo y continuar monitoreando en tiempo real, además de predecir y advertir el aumento en la probabilidad de un evento en particular.
  • Investigación constante: Gracias a su capacidad de analizar el programa a lo largo del corpus histórico y en tiempo real, puede establecer relaciones y conclusiones que una persona no podría obtener, ya que los expertos se centran en el conocimiento en lugar de descubrir nuevos conocimientos a partir del estudio de los recursos disponibles.
  • objetividad: Debido a que el software analiza automáticamente los eventos y los datos que han ocurrido en el pasado en tiempo real, puede determinar objetivamente las probabilidades de un evento futuro, sin importar cuán lejos estén, incluso si los expertos los excluyen cuando se utilizan de forma remota para fines imposibles. mantener.
  • Acceso a la información: El sistema puede monitorear eventos futuros, lo que permite el acceso a mensajes que, a pesar de su baja relevancia, pueden brindar información crucial sobre el desarrollo de los próximos eventos.

Uno de los problemas a los que se han enfrentado los investigadores al desarrollar el software es el acceso a los eventos que son poco informados en los medios y que pueden ser relevantes para el análisis. Como resultado, tuvieron que rediseñar el software para que aprenda a generalizar los elementos de búsqueda y tener en cuenta los mensajes que se pasarían por alto debido a su baja relevancia mediática.

Otra desventaja del software es la capacidad de discretizar conceptos que se remontan a diferentes hechos. En este sentido, Horvitz Y. Radinsky Tenías que enseñarle al software a asociar hecho Y. episodio de la manera correcta para no dar lugar a errores. Por ejemplo, el sistema pudo determinar que la sequía de marzo de 1989 en la ciudad de Nueva York, publicada en el New York Times con el título “Declaración de emergencia debido a la sequía”, no se asoció con un brote de enfermedad debido a la probabilidad de Brotes de cólera La sequía ocurre en poblaciones densas en países subdesarrollados y no cerca de grandes masas de agua.

Haciendo Revisión de tecnología del MITEric Horvitz explicó el proyecto y hasta qué punto es posible anticipar el futuro gracias al uso de nuevas tecnologías y al desarrollo de sistemas de software específicos. “Esto es solo un presagio de lo que está por venir”, dijo, asegurando que este tipo de trabajo tendrá algún impacto en la vida cotidiana de las personas a lo largo del tiempo. “

Imagen | sobre Pixabay

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