Todo es una construcción social. Esto incluye a los datos, a los algoritmos y la forma en que estos se usan.

En el capítulo de hoy vamos a hablar de la importancia de las ciencias sociales para la naciente disciplina de la ciencia de datos: lo específico (y muy buscado) del cientista social, el rol del pensamiento crítico, la (insuficiente/inexacta/innecesaria) formación académica para desempeñarse en el rubro, y la importancia de enmarcar un problema desde una mirada interdisciplinaria. 

Los modelos de machine learning tienen impactos concretos en la vida real, y por eso integrar una mirada basada en las ciencias sociales es igual de necesario que la excelencia algorítmica y performance computacional. 

Dejar de lado una de las dos esferas de la ciencia (humanística/exacta) fuera de la ecuación reduce la ciencia de datos a la programación. Y si bien haberlo hecho así hasta ahora tuvo consecuencias, todavía estamos a tiempo de cambiar la historia.

Además, cómo la OTAN está usando la IA para construir armas y humanos aumentados, pero también cómo se está usando para detectar trastornos del espectro autista en niñxs a edades cada vez más tempranas.

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