Centro de Altos Estudios en Tecnología Informática
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Browsing Centro de Altos Estudios en Tecnología Informática by Subject "big data"
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ItemA parallel tableau algorithm for BIG DATA verification(Universidad Nacional de La Matanza, 2020-10) Asteasuain, Fernando ; Rodríguez Caldeira, LucianaBIG DATA systems are becoming more and more present in our everyday life generating data and information that needs to be explored and analyzed. In this sense, formal verification tools and techniques must provide solutions to face with these new challenges since they been pointed out as one of the most needed software engineering activities to consolidate BIG DATA modern systems. In this work we present a parallel implementation of a tableau algorithm aiming to improve the performance of our formal verication scheme. The pursued objective behind this transformation is to adapt our framework to deal with BIG DATA systems.
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ItemExploring parallel formal verification of BIG-DATA systems(Universidad de Palermo, 2021) Asteasuain, Fernando ; Rodríguez Caldeira, LucianaSoftware Engineering is trying to adapt its tools, mechanisms and techniques to cope with the challenges involved when developing BIG DATA software systems. In particular, formal verification in one of the areas that more urgently is required to step in. In this work we introduce two crucial aspects aiming to adapt FVS to cope with BIG Data requirements. For one side, FVS’s parallel algorithm is proved to be sound and correct. For the other side, we developed a compelling empirical validation of our approach, employing a communication protocol relevant in the industrial world within a context of parallel systems, introducing a load-balancer process and comparing several implementations.
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ItemHacia un análisis de la polaridad del Big Data(Universidad de Buenos Aires. Facultad de Sociología, 2021-11) Ratovicius, Christian JavierInvestigaciones sociales en torno a desarrollos tecnológicos recientes, tales como el “big data” o la inteligencia artificial, señalan una cierta ambivalencia o bipolaridad en los distintos ámbitos de comunicaciones donde los refieren, o incluso en el sentido común de los distintos grupos sociales. Así, por ejemplo, hay una retórica favorable a estas tecnologías que las identifica con algunas oportunidades para distintos sectores comerciales, tales como la industria 4.0, o con los beneficios que podría aportar en el campo médico; a la vez que un discurso crítico señala los riesgos que conllevan en materia de avance sobre la privacidad, manipulación mediática y política, o en el origen de nuevas desigualdades o situaciones de injusticia. En este trabajo proponemos un análisis de polaridad sobre un corpus de oraciones que incluyen el término “big data”, construido a partir de noticias recogidas de periódicos online argentinos. Particularmente, proponemos dos abordajes que combinados permitirán un análisis más robusto: análisis por medio del uso de lexicones y diccionario, otro por medio del uso de clasificadores. Este trabajo nos va a permitir clasificar las oraciones para profundizar el entendimiento de esta temática.
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ItemHacia una exploración de las representaciones sociales en torno al big data(Sociedad Argentina de Informática, SADIO, 2020-10) Becerra, Gastón Damián ; López Alurralde, Juan PabloCompartimos los primeros resultados de una investigación en curso cuyo objetivo es explorar las representaciones sociales del big data. Para ello se un cuestionario dirigido compuesto por la técnica de evocación libre de palabras a una muestra de 247 estudiantes y graduados universitarios argentinos de distintas carreras. Entre las preguntas que exploramos se encuentran: ¿qué ideas se evocan en la representación social del big data y cómo se estructuran? ¿qué temas se pueden distinguir, por la coocurrencia de evocación en una res-puesta, y cuál es la orientación o valoración, en tanto indicador de actitud hacia el big data? ¿cuáles son las fuentes de consulta acerca del big data?
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ItemInterpelaciones entre el Big data y la Teoría de los sistemas sociales : propuestas para un programa de investigación(Universidad Maimónides. Editorial Científica y Literaria, 2018) Becerra, Gastón DamiánEn este artículo se presentan tres propuestas de investigación que tienden a vincular el fenómeno tecnológicocultural-social del big data con la teoría de los sistemas sociales de Niklas Luhmann, en un nivel programático. Específicamente, proponemos: (1) explorar la tematización del big data y su relación con la sociedad y la ciencia por parte de distintos sistemas sociales; (2) desarrollar e integrar herramientas y técnicas analíticas de big data en un diseño metodológico empírico coherente con los postulados de la teoría; y (3) llevar adelante un análisis epistemológico de los reclamos cognitivos en la retórica del big data, por la vía de un análisis comparativo con “constructivismo operativo” propuesto por Luhmann como la epistemología de los sistemas sociales.
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ItemLa gestión de destinos turísticos basado en datos : Big Data y laboratorios de innovación abierta(Fondation des Territoires de Demain, 2018) Darín, Susana BeatrizCon el surgimiento del BIG DATA el análisis de grandes paquetes de datos derivados de la actividad digital genera nuevas posibilidades para que las empresas del sector turístico puedan mejorar los servicios que ofrecen al mercado, crear nuevos bienes tangibles e intangibles personalizados y hacer más efectiva la gestión de sus negocios tanto interna como externa. La gestión de datos tiene relación con el manejo de los datos, desde su entrada en el ciclo de vida de una investigación, su difusión, archivo y reutilización agregándoles valor. Los datos implican una gestión proactiva desde su creación hasta que se determina que ya no son útiles, garantizando su accesibilidad a largo plazo, su conservación, su autenticidad y su integridad. Es necesario hacerlos visibles, disponibles, seguros, compartibles y útiles. EcoEl presente trabajo tiene por objetivo contribuir y aportar valor a uno de los sectores claves de la economía argentina: el sector turismo. Se toma como punto de partida la importancia de la planificación estratégica del sector utilizando las herramientas tecnológicas informáticas como facilitadoras de la gestión, el “big data” y los laboratorios de innovación abierta, necesarios para la interacción del sector público, sector privado, academia, usuarios y Ong´s del sector.
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ItemSocial Sciences and Humanities on Big Data : a bibliometric analysis(TECSI Laboratório de Tecnologia e Sistemas de Informação - FEA/USP, 2022) Becerra, Gastón Damián ; Ratovicius, Christian JavierThe purpose of this paper is to provide a comprehensive bibliometric review of social science, psychology, and humanities literature focusing on big data. Methods: Production and authorship trends, topics and areas as well as citations were analyzed by means of conducting a bibliometric analysis of a corpus of 5,500 Scopus articles published from 2010 to 2020. Findings: Analysis revealed similarities and differences among social science, psychology, and humanities literature in terms of publication, framing, and referencing trends as compared with the general big data literature: both fields show a steady increase, although the increase rate slowed down as from 2015; text production of both specific and general fields is led by just a few countries, with the USA and China being on top of the ranking; single authorship has been decreasing in both fields; the specificity of big data framing, in social sciences and humanities, has been identified with a critical view that surpass the ethical considerations, to include the social construction of datasets, the political and ideological uses of big data, and the discussion of its philosophical and epistemological foundations. Value: To the best of our knowledge, this is the first study to provide a comprehensive view on social sciences and humanities big data bibliometrics while providing context to compare results.
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ItemVerificación formal de software en sistemas de Big DATA(Universidad Champagnat, 2022) Asteasuain, Fernando ; Aragon, Rafael Esteban ; Rodriguez Caldeira, Luciana ; Granata, Nicolás Ezequiel ; Patera, Nahuel Hernán ; Gamboa, Pablo Daniel ; Han, ShaofengLa Ingeniería de Software debe evolucionar para poder enfrentar los desafíos de un mundo moderno híper conectado y con grandes volúmenes de información y datos disponibles para ser analizados. En este contexto, nuevas disciplinas como la denominada Ciencia de Datos han surgido recientemente. Para llevar adelante estos desafíos se deben contar con herramientas para la verificación formal de sistemas basados en BIG DATA que cuentan con una fuerte interacción con áreas de la Inteligencia Artificial como Aprendizaje Automático para poder mantener los estándares esperados de rigurosidad y calidad. Esta evolución requiere de novedosas técnicas para componer un sistema a través de sus múltiples aristas, junto con herramientas que sean eficaces pero también lo suficientemente flexibles y expresivas. La presente investigación pretende dar un paso en pos de enfrentar este desafío, combinando técnicas de verificación formal con la Inteligencia Artificial, en especial con la teoría de juegos, la síntesis de comportamiento y el aprendizaje automático.