Computational Social Science- Gibrann Morgado

BY DAVID LAZER, ALEX PENTLAND, LADA ADAMIC, SINAN ARAL, ALBERT-LÁSZLÓ BARABÁSI, DEVON BREWER, NICHOLAS CHRISTAKIS, NOSHIR CONTRACTOR, JAMES FOWLER, MYRON GUTMANN, TONY JEBARA, GARY KING, MICHAEL MACY, DEB ROY, MARSHALL VAN ALSTYNE
SCIENCE06 FEB 2009 : 721-723

Uno de los argumentos centrales del artículo que me llamó la atención es el de la desaceleración de la capacidad de procesamiento de los datos, incluso a pesar de la producción incesante de poder de cómputo con la popularización del cómputo paralelo de las GPUs. Esto es un indicador muy interesante de la asimetría entre la producción de datos y la capacidad para darles sentido. Por otro lado se mencionan los datos como el foco de atención en la explosión de las ciencias sociales computacionales y sus metodologías que se han construído sobre la marcha, pero quizá el factor determinante en cómo se ha configurado el mundo es quién y cómo se gestionan las infraestructuras que soportan el procesamiento de esos datos. Es allí donde el poder corporativo de la tecnología va muchos pasos adelante en referencia a la regulación, gobernanza y democratización. En este contexto se han desarrollado incentivos que podrían comprometer la democracia que les permitió surgir a estas entidades que administran infraestructuras y ofrecer sólo una apertura parcial que poco o nada tenga que ver con los fenómenos a los que trata de describir através del desarrollo de modelos.

Las iniciativas data-driven por su parte han generado una marcada tendencia al conductismo como método de dirección del pasado (datos) hacia la prospección y toma de decisiones futuras. Los métodos de estadística inferencial podrían tener un sesgo determinista que es de llamar la atención.
 Otro aspecto del debate que se desarrolla en el artículo y que es importante enfatizar es el del cifrado vs la máxima eficiencia en el flujo de los datos de origen social, aunque más que un interés por la velocidad y la eficiencia parece más una estrategia para mantener las fuentes generadoras de información lo más expuestas posibles para alimentar constantemente databases y mejorar los modelos de los que ya se toman ventajas políticas y financieras.