En Chile existen varias leyes y normativas que regulan el uso de datos clínicos y se ha determinado que toda información de procedimientos y tratamientos médicos debe ser considerada como “dato sensible”, por lo cual solo pueden ser utilizados con el consentimiento de los pacientes (Zepeda, 2019). En cuanto a la protección de datos, es importante mencionar que hace falta promover una cultura de seguridad que incluya a grupos heterogéneos de la población, por ejemplo para el caso de Colombia se han observado antecedes interesantes sobre prácticas de seguridad informática a nivel universitario y policial (Estrada et al., 2019 y Estrada et al., 2021). En este sentido, también hay que considerar el uso de los datos y la información procesada no necesariamente es comercial, pero sí puede estar sujeto a otro tipo de usos privados. Pues bien sabemos que el levantamiento y procesamiento de información con fines electorales es tan antiguo como las campañas electorales mismas. Sin embargo, el vertiginoso desarrollo de las tecnologías de la información parece avanzar más rápido que el desarrollo de las capacidades institucionales para regular y controlar las consecuencias no intencionadas del uso de redes sociales. En Gran Bretaña, por ejemplo, British Information Commissioner’s Office ha iniciado una investigación para determinar el rol que tuvieron estas empresas de análisis de datos en el referéndum del Brexit.

• En este caso, el señor Schrems -ciudadano europeo- hizo el señalamiento de que sus datos estaban siendo tratados en los Estados Unidos a consecuencia de un acuerdo de puerto seguro, pero que en realidad tal no existía, por lo cual acude al Tribunal para que cesara el tratamiento de datos por parte del país norteamericano.
• Asimismo, la ciencia de datos puede conducir a un falso dilema, entre la causalidad y la correlación como la mejor manera para comprender la realidad contemporánea (Cowls y Schroeder 2015, 448).
• Existen aportes de autores como Ureña (2019, p. 100) y Sarfaty (2018, p. 76), quienes opinan que las técnicas de análisis de big data pueden ser utilizadas de manera que ayuden a prevenir las posibles violaciones a los derechos humanos.
• En estos tres últimos países se abrieron investigaciones por presunta manipulación de datos personales de usuarios de redes sociales (García, 2018).

Se trata de una realidad importante que hemos de tener en cuenta y que debe hacernos reflexionar sobre la efectividad de alguna de las normas vigentes en materia de datos personales ENT#091;…ENT#093; (2016, p. 29). Por otra parte, en las normas dictadas por el Con sejo de Organizaciones Internacionales de las Ciencias Médicas (CIOMS) de 2016, se da la posibilidad de re colectar y almacenar datos con fines de investigación, haciendo uso de un consentimiento informado amplio43. En consecuencia, ya se han emprendido iniciati vas como para generar registros de datos médicos que puedan servir para investigaciones futuras, donde en el presente no se tiene claridad de la pregunta de in vestigación a la que pueden dar respuesta. Esto se está haciendo mediante un consentimiento informado am plio, protocolos y documentos regulatorios44 Esto, por cierto, https://www.scoop.it/u/david123jdh abre la puerta a la utilización de datos masivos con fines de investigación, pero no resuelve las apre hensiones que existen con relación al resguardo de la privacidad, discriminación, intencionado o no, de los algoritmos, la manipulación de los datos como para obtener respuestas que favorezcan interés corporati vas, entre otras39,40,45,46. A la par con el incremento de registros de datos de pacientes, se está generando una gran cantidad de ban co de datos, mayoritariamente de acceso público, los cuales están facilitando la investigación a nivel molécular34,35. De ahí que los datos masivos y las complejas estrategias de análisis antes descritas han permitido buscar patrones de personas, ya sea para clasificarlas con fines diagnósticos o terapéuticos, así como tam bién para la elaboración de fármacos dirigido a estos patrones únicos.

Roberto Alejandro López-Novelo, Dr., Universidad Anáhuac México

En la Corte Interamericana de Derechos Humanos, en cuya jurisprudencia abundan los casos sobre el derecho a la vida privada, como el caso de las Masacres de Ituango c. Costa Rica; los temas específicos relacionados a la violación a derechos humanos que se están derivando por el uso de las técnicas de big data aún no presentan pronunciamientos. Los retos que surgen de esta herramienta de análisis incluyen las responsabilidades tanto de las empresas privadas, como lo ha puesto de manifiesto la Organización de Naciones Unidas a través de los Principios rectores sobre las empresas y los derechos humanos. Puesta en práctica del marco de las Naciones Unidas para «proteger, respetar y remediar», en los que se especifica que es responsabilidad de las empresas «abstenerse de infringir los derechos de terceros y hacer frente a las consecuencias negativas sobre los derechos humanos en las que tengan alguna participación» (2011, p. 15). Las empresas que realizan análisis de big data tienen la obligación y responsabilidad de proteger «los derechos humanos internacionalmente reconocidos que abarcan, como mínimo, los derechos enunciados en la Carta Internacional de Derechos Humanos» (2011, p. 15). Y no solo respecto a la protección de los derechos, sino que también en lo que respecta a las reparaciones por aquellas violaciones que pudieran haberse cometido en contra de los mismos.

• En su versión piloto, este trabajo de los expertos señala la relevancia de la acción y supervisión humana a fin de evitar «efectos potencialmente negativos para los derechos fundamentales» (Grupo de Expertos de alto nivel sobre inteligencia artificial, 2019, p. 33).
• Partiendo de la necesidad de almacenamiento y análisis de los datos se desarrolla el ecosistema Hadoop, los sistemas de archivos distribuidos, el desarrollo de aplicaciones con MapReduce, el lenguaje de consultas Hive y otras herramientas como HBase, ZooKeeper y Sqoop.
• Respecto a las plataformas basadas en Hadoop, funcionan bien con datos semiestructurados y desestructurados, así como también cuando se requiere de procesos de descubrimiento de datos [10].
• Hoy en día, sin embargo, con la recopilación y almacenamiento de datos masivos de información, se está modificando la manera en que se aprehende la realidad.

En [53] se hace énfasis en la utilización de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para facilitar la captura y estructuración de grandes volúmenes de datos y también cómo se han implementado para el análisis de estos. Se presentan algunas preocupaciones respecto a la integración de IA con Big Data, que no se resuelven solo con pensar en la distribución y paralelización, sino que requieren otros análisis. Las técnicas de IA para el tratamiento de Big Data permiten la delegación de tareas complejas de reconocimiento de patrones, aprendizaje y otras tareas basadas en enfoques computacionales, la IA contribuye a la velocidad en la manipulación de los datos, facilitando la toma de decisiones rápidas. Por ejemplo, muchas operaciones de la bolsa son hechas por sistemas basados en IA en lugar de personas, la velocidad de las operaciones puede aumentar y una transacción puede conducir a otras. Existen varios problemas emergentes asociados a la IA y Big Data, en primer lugar, la naturaleza de algunos de los algoritmos de machine-learning son difícilmente usados en ambientes como MapReduce, por lo cual se requiere de su adaptación. En segundo lugar, Big Data trae consigo datos “sucios”, con errores potenciales, incompletos o de diferente precisión, la IA puede ser usada para identificar y limpiar estos datos sucios.

Colombia Internacional

A su vez, se hace una breve introducción de algunas tecnologías y técnicas adoptadas para la implementación de soluciones a problemas de Big Data. El crimen ha sido históricamente uno de los mayores flagelos en América Latina, pero la comprensión del porqué y del lugar donde se comenten estos crímenes aún es un tema en desarrollo. En algunos casos, los gobiernos han mejorado su investigación criminal con ayuda de herramientas de análisis de datos que examinan diversidad de variables para identificar áreas donde el crimen tiene mayor porcentaje de reincidencia (BID, 2017). Sosa problematiza con cualquier intento de respuesta en términos cuantitativos, https://www.credly.com/users/dfgdf-dfgdfg/badges a una interrogante movediza, en la cual lo único cierto es una capacidad creciente para el almacenamiento y procesamiento de datos (Datos cruciales 2, 3 y 4). Un acercamiento a una respuesta posible está en “la conjunción del copioso volumen de datos, los métodos de análisis y procesamiento y las ideas” lo que garantiza la existencia de “un” big data. En este contexto, el presente artículo busca ofrecer un estado del arte de cómo se ha estudiado este vínculo, qué preguntas suscita, las nuevas técnicas de análisis sobre las que han de apoyarse las ciencias sociales, las investigaciones a que han dado lugar, así como algunos de los dilemas éticos.

Además, las técnicas de big data han facilitado muchos de los avances recientes en el campo de la medicina de precisión y se tiene la expectativa de que sustenten la mayoría de los adelantos en el tratamiento y la prevención de enfermedades que aún están por venir (Clare y Shaw 2016, 1). El crecimiento de los datos, como la explosión de las redes móviles, la computación en la nube y las nuevas tecnologías son descritas en [12]. Este informe captura los puntos de vista recogidos durante un evento de exploración de temas de Big Data e inferencia de software. Las compañías que han sido pioneras en el uso de analíticas profundas sobre grandes bases de datos han sido las que operan sobre internet, como son los motores de búsqueda, los sitios de redes sociales y los sitios de comercio en línea. Sin embargo, el desarrollo de nuevos tipos de sensores remotos como telescopios, videocámaras, monitores de tráfico, máquinas de resonancia magnética, sensores químicos y biológicos y sensores de monitoreo ambiental, se han generado nuevos flujos de datos digitales.

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Se encuentran soluciones a partir de minería de datos para problemas de los campos de mercadeo, comercio, salud, predicción, transporte, meteorología, entre otros. Así, una de las temáticas a profundizar, por ejemplo, es la planteada por Ureña, quien comenta que la regulación de la toma de decisiones basada en algoritmos y el machine learning puede violentar http://www.askmap.net/location/6870799/us/oliver25f4r derechos humanos por medio de la segregación, dependiendo de la persona que lleve a cabo la programación del algoritmo (2019, p. 114). Por otro lado, una parte fundamental de los pronunciamientos jurisdiccionales son los casos específicamente llevados a los tribunales, como es el caso de la sentencia Schrems ante el Tribunal de Justicia de la Unión Europea.