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Big Data: De la Predicción a la Comprensión Mesoscópica. Meta-Perfilado como Sistemas Complejos

Autores: Minati, Gianfranco

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico
2019

Big Data: De la Predicción a la Comprensión Mesoscópica. Meta-Perfilado como Sistemas Complejos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Big data
Comportamientos colectivos
Dinámicas estructurales
Modelado
Perfilado
Valores probabilísticos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Consideramos el Big Data como un fenómeno con propiedades adquiridas, similar a los comportamientos colectivos, que establece seres colectivos virtuales. Consideramos la ocurrencia de múltiples propiedades no equivalentes en el marco conceptual de la dinámica estructural dada por secuencias de estructuras y no solo por los diferentes valores asumidos por la misma estructura. Consideramos la diferencia entre modelar y perfilar de manera constructivista, tal como De Finetti pretendía que existiera la probabilidad, dependiendo de la configuración que se tenga en cuenta. El pasado tiene poca o ninguna influencia, mientras que los eventos y sus configuraciones no se memorizan. Cualquier configuración de eventos es nueva, y los valores probabilísticos a considerar se reinician. En cuanto a los comportamientos colectivos, introducimos propuestas metodológicas y conceptuales utilizando variables mesoscópicas y sus perfiles de propiedades y meta-perfiles de Big Data y perfiles no computables, que se inspiraron en el uso de la computación natural para abordar ciber-ecosistemas. El enfoque está en los perfiles en curso, en los que las propiedades emergentes trazan trayectorias, en lugar de asumir que podemos preverlas basándonos en el pasado.

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