Conversatorio sobre Big Data y Datos Abiertos
Ante una nutrida convocatoria, el 28 de marzo pasado se realizó en el auditorio de la Universidad Metropolitana para la Educación y el Trabajo (UMET) el Conversatorio sobre Big Data y Datos Abiertos, organizado por CITRA-CONICET-UMET, CIECTI, IIGG-UBA, APRENDER 3C y CONOCIMIENTO GyF, y con el apoyo de CLACSO, ILDA, Fundación Sadosky, Redalyc, UNCuyo, CAICYT-CONICET, Red de Educación Abierta y Maestría en Estudios y Relaciones del Trabajo de FLACSO. Durante el encuentro se abordaron tendencias actuales, líneas de trabajo e investigación, diferentes experiencias, buenas prácticas y desafíos sobre el uso, re-uso y gestión de datos de gobierno, ciencia e industria; además, se realizaron presentaciones a cargo de referentes en diversos ámbitos que analizaron las múltiples dimensiones sobre el tema.
La primera intervención fue la de Gonzalo Iglesias, director nacional de Datos e Información Pública del Ministerio de Modernización, quien evidenció la complejidad de la generación o recabado de los datos como paso previo para su utilización en políticas, y destacó el trabajo conjunto entre el gobierno y la sociedad civil. Además, enumeró los dilemas provenientes de la falta de digitalización, del tiempo necesario para la adecuación de los sets de datos, del marco regulatorio –especialmente vinculado a la sensibilidad de los datos y la privacidad– y la necesidad de mecanismos que aún están pendientes de construcción, como aquel que permita al ciudadano que administre los datos de gobierno.
A su vez, Juan Ignacio Belbis de ILDA (Iniciativa Latinoamericana de Datos Abiertos) presentó dimensiones de análisis de los datos abiertos, para buscar pasar de lo académico a las prácticas. Desde su perspectiva, Big Data se muestra más como una definición comercial antes que conceptual. Por otro lado, propuso problematizar la diversidad de datos del Estado al considerar su cadena de valor –dato, información, conocimiento– y la importancia del proceso de re-utilización, pero también el valor cívico que presentan.
También formaron parte del conversatorio otros expositores, que plantearon diferentes enfoques de Big Data: Edgar Altszyler (Fundación Sadosky) presentó dos casos de aplicación de herramientas de las ciencias de datos –data mining y machine learning– en ciencias sociales; Esteban Magnani (docente de la UBA) problematizó a partir de la cuestión de la manipulación de los datos y se preguntó dónde termina la manipulación y dónde comienza el uso virtuoso de los datos que permita mejorar las políticas públicas; por último, Wouter Schallier (CEPAL Chile) expuso la experiencia del proyecto LEARN –financiado por la Unión Europea durante 2016/2017–, en el cual la CEPAL tuvo a su cargo relevar experiencias e instituciones que estuvieran trabajando en la gestión de datos científicos en América Latina.
El encuentro contó con 702 inscriptos, distribuidos en los 51 nodos de transmisión. Estos nodos dieron la posibilidad de participar de manera directa en universidades y centros de investigación de la Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador y México (véase el listado de NODOS), con la finalidad de instalar la temática y facilitar el trabajo en varios focos a nivel nacional y regional, para que se continúe discutiendo y desarrollando el tema localmente con las particularidades de cada caso. Las repercusiones de la actividad se extendieron a otros países de América y Europa.
La exposición y el debate se llevaron a cabo con la participación de más de 105 personas en forma presencial y 246 conexiones vía streaming, que enriqueció el conversatorio con preguntas y comentarios desde las diversas áreas de interés.
La actividad se constituyó en el primer encuentro, necesario tanto por la actualidad de las temáticas abordadas como por la discusión aún pendiente sobre los conceptos, principalmente por tratarse de un tema incipiente en el ámbito académico. Por este motivo, la iniciativa logró introducir estas discusiones, plantearse preguntas y respuestas, y brindó un breve estado del arte sobre Big Data, datos abiertos y sus implicaciones.
Para quienes no pudieron asistir, pueden ver las ponencias y el debate posterior en http://aprender3c.org/conversatorio-sobre-big-data-y-datos-abiertos/