Macrodatos y estadística: La perspectiva de un estadístico
DOI:
https://doi.org/10.7203/metode.0.3590Palabras clave:
macrodatos, estadística, estudios de caso, trampas, retos
Resumen
Los macrodatos (big data) representan un recurso sin precedentes para afrontar retos científicos, económicos y sociales, pero también incrementan la posibilidad de caer en conclusiones engañosas. Por ejemplo, el uso de enfoques basados exclusivamente en datos y que se despreocupan de comprender el fenómeno en estudio, que se orientan a un objetivo escurridizo y cambiante, que no tienen en cuenta problemas cruciales en la recopilación de datos, que resumen o «cocinan» inadecuadamente los datos y que confunden el ruido con la señal. Repasaremos algunos casos exitosos e ilustraremos cómo pueden ayudar los principios de la estadística a obtener una información más fiable de los datos. También abordaremos los retos actuales que requieren estudios metodológicos dinámicos como las estrategias de eficiencia computacional, la integración de datos heterogéneos, extender los fundamentos teóricos a cuestiones cada vez más complejas y, quizás lo más importante, formar una nueva generación de científicos capaces de desarrollar e implantar estas estrategias.
Descargas
Biografía del autor/a
David Rossell, Universidad de Warwick (Reino Unido).
Citas
Berry, D., 2012. «Adaptive Clinical Trials in Oncology». Nature Reviews Clinical Oncology, 9: 199-207. DOI: <10.1038/nrclinonc.2011.165>.
Curtice, J. and D. Firth, 2008. «Exit Polling in a Cold Climate: the BBC-ITV Experience Explained». Journal of the Royal Statistical Society A, 171(3): 509-539. DOI: <10.1111/j.1467-985X.2007.00536.x>.
Fan, J.; Han, F. and H. Liu, 2014. «Challenges of Big Data Analysis». National Science Review, 1 (2): 293-314. DOI: <10.1093/nsr/nwt032>.
Font-Burgada, J.; Reina, O.; Rossell, D. and F. Azorín, 2013. «ChroGPS, a Global Chromatin Positioning System for the Functional Analysis and Visualization of the Epigenome». Nucleic Acids Research, 42(4): 1-12. DOI: <10.1093/nar/gkt1186>.
Gorton, G., 2009. «Information, Liquidity, and the (Ongoing) Panic of 2007». American Economic Review, 99(2): 567-572. DOI: <10.1257/aer.99.2.567>.
Hilbert, M., 2012. «How Much Information Is There in the “Information Society”?». Significance, 9(4): 8-12. DOI: <10.1111/j.1740-9713.2012.00584.x>.
International Business Machines Corporation, 2011. IBM Big Data Success Stories. International Business Machines Corporation. Armonk, NY. Available at: <http://public.dhe.ibm.com/software/data/sw-library/big-data/ibm-big-data-success.pdf>.
Jordan, M., 2013. «On Statistics, Computation and Scalability». Bernoulli, 19(4): 1378-1390. DOI: <10.3150/12-BEJSP17>.
King, G. et al., 2009. «Public Policy for the Poor? A Randomized Assessment of the Mexican Universal Health Insurance Programme». The Lancet, 373: 1447-1454. DOI: <10.1016/S0140-6736(09)60239-7>.
Lazer, D.; Kennedy, R.; King, G. and A. Vespignani, 2014. «The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis». Science, 343(6176): 1203-1205. DOI: <10.1126/science.1248506>.
Lewis, M., 2003. Moneyball. The Art of Winning an Unfair Game. W. W. Norton & Company. New York.
Lohr, S., 2012. «The age of Big Data». The New York Times, 11 February 2012. Available at: <www.nytimes.com/2012/02/12/sunday-review/big-datas-impact-in-the-world.html>.
Müller, P.; Parmigiani, G.; Robert, C. and J. Rousseau, 2004. «Optimal Sample Size for Multiple Testing: the Case of Gene Expression Microarrays». Journal of the American Statistical Association, 99(468): 990-1001. DOI: <10.1198/016214504000001646>.
Nuzzo, R., 2014. «Scientific Method: Statistical Errors», Nature, 506: 150-152. DOI: <10.1038/506150a>.
Rossell, D.; Stephan-Otto Attolini, C.; Kroiss, M. and A. Stöcker, 2014. «Quantifying Alternative Splicing from RNA-Sequencing Data». The Annals of Applied Statistics, 8(1): 309-330. DOI: <10.1214/13-AOAS687>.
Silver, N., 2012. The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – but Some Don’t. Penguin Press. New York.
Shaw, J., 2014. «Why “Big Data” Is a Big Deal». Harvard Magazine, 3: 30-35, 74-75. Available at: <http://harvardmag.com/pdf/2014/03-pdfs/0314-30.pdf>.
Student, 1931. «The Lanarkshire Milk Experiment». Biometrika, 23(3-4): 398-406. DOI: <10.2307/2332424>.
World Economic Forum, 2012. Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development. World Economic Forum. Cologny, Switzerland. Available at: <www3.weforum.org/docs/WEF_TC_MFS_BigDataBigImpact_Briefing_2012.pdf>.
Descargas
Publicado
Cómo citar
-
Resumen1220
-
PDF (Català/Valencià)358
-
PDF158
-
PDF 171
Número
Sección
Licencia
Todos los documentos incluidos en OJS son de acceso libre y propiedad de sus autores.
Los autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:
- Los autores conservan los derechos de autor y garantizan a Metode Science Studies Journal el derecho a la primera publicación del trabajo, licenciado bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional, que permite a otros compartir el trabajo con un reconocimiento de la autoría del trabajo y citando la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y se anima a los autores a difundir sus trabajos electrónicamente a través de páginas personales e institucionales (repositorios institucionales, páginas web personales o perfiles a redes profesionales o académicas) una vez publicado el trabajo.
Artículos similares
Enviar un artículo
Idioma
Información
Palabras clave
