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Algoritmos y big data en la responsabilidad penal: el reto de la cibercriminalidad en el Derecho Penal
(Roma TrE-Press, 2023-02) Pérez Arias, Jacinto; Historia Jurídica y de Ciencias Penales y Criminológicas; Facultad de Derecho
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Apertura de datos de salud en Francia, impacto en la investigacion y la seguridad social
(2017-07-20) Debiès, Elise
Las expectativa del uso o re-uso de datos publicos y personales de salud son inmensas. De hecho, estos datos se multiplican y cada vez mas el proceso de decision, pero tambien la nueva economia, se basan en ellos. El articulo presenta el panorama del tema en Francia, tanto las fuentes de datos como los proyectos para sur mejor uso, con fines de investigacion o de mejor diagnostico del paciente. El fenomeno conlleva la autodeterminacion informacional del ciudadano y la individualizacion de los derechos de seguridad social, que tambien ilustra el articulo a traves de de proyectos sanitarios y sociales, entre ellos la nueva cuenta personal de actividad.
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Applicability of Big Data Techniques to Smart Cities Deployments
(0001-09-16) M. Victoria Moreno; Fernando Terroso-Sáenz; González Vidal, Aurora; Valdés Vela, Mercedes; Skarmeta Gómez, Antonio; Zamora Izquierdo, Miguel Ángel; Victor Chang; Ingeniería de la Información y las Comunicaciones; Facultades de la UMU::Facultad de Informática
This paper presents the main foundations of big data applied to smart cities. A general Internet of Things based architecture is proposed to be applied to different smart cities applications. We describe two scenarios of big data analysis. One of them illustrates some services implemented in the smart campus of the University of Murcia. The second one is focused on a tram service scenario, where thousands of transit-card transactions should be processed. Results obtained from both scenarios show the potential of the applicability of this kind of techniques to provide profitable services of smart cities, such as the management of the energy consumption and comfort in smart buildings, and the detection of travel profiles in smart transport.
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Una aproximación del efecto en el aprendizaje de una lengua extranjera debida a la obtención de datos a través de exámenes en línea de idiomas
(Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2017) Magal-Royo, Teresa; García Laborda, Jesús
La Inteligencia Artificial orientada a la educación (AIEd) permite adecuar y/o adaptar los itinerarios del aprendizaje de un usuario mediante procesos inductivos basados en la extracción de datos obtenidos de las evidencias formativas que genera a lo largo de su vida escolar. El Big data, o datos masivos es el almacenamiento de grandes cantidades de datos que pueden ser analizados por diversos procedimientos y que permite encontrar patrones repetitivos o formulas predictivas que pueden generar un aprendizaje sobre nosotros mismos y sobre todo en la red. En el caso de los datos masivos que se generan a través de los exámenes utilizados en el aprendizaje y certificación de conocimiento de idiomas como segunda lengua a nivel nacional encontramos que podría ser útil aplicar las metodologías de procesamiento del Big Data para conocer mejor si la información generada a través de los test pueden mejorar o crear nuevas estrategias de aprendizaje o establecer criterios formales en el diseño de las pruebas, teorías de adquisición de se segunda lengua o incluso políticas educativas. La novedad de artículo se centra en establecer directrices viables para aplicar los conceptos más genéricos del Big Data en el contexto específico de los test de evaluación de idiomas como segunda lengua y donde existe a priori una gran cantidad de información a procesar a nivel educativo. El artículo muestra algunas directrices que podrían aplicarse en los mecanismos aplicados en la extracción de datos educativos del aprendizaje de idiomas a gran escala en el entorno específico de los test de evaluación de idiomas como lengua extranjera
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Diez consideraciones ético-jurídicas en relación con la reutilización y big data en el ámbito sanitario.
(Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2020) Ausín, Txetxu; Andreu Martíenz, Belén; Valero Torrijos, Julián; Cayón de las Cuevas, Joaquín
Diferentes grupos de investigación con proyectos vigentes en materia de protección de datos de carácter personal, reutilización de la información del sector público y datos abiertos organizaron el pasado día 29 de octubre de 2020 un seminario sobre reutilización y big data en el ámbito sanitario, en el que participaron investigadores, gestores y policymakers de diferentes disciplinas. Partiendo de la premisa de la especial importancia del acceso a los datos de salud como recurso para la investigación, la gestión y el desarrollo de productos, tratamientos e intervenciones sanitarias y, a la vez, de su consideración como categoría de datos especialmente sensibles, privados y protegidos, el presente documento persigue sistematizar las principales conclusiones alcanzadas.
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Federated vs local vs central deep learning of tooth segmentation on panoramic radiographs
(Elsevier, 2023-05-18) Schneider, Lisa; Rischke, Roman; Krois, Joachim; Krasowki, Aleksander; Büttmer, Martha; Mohammad-Rahimi, Hossein; Chaurasai, Akhilanand; Pereira, Nielsen, S.; Lee, Jae-hong; Uribe, Sergio E.; Shahab, Shahriar; Birke Koca-Ünsal, Revan; Ünsal, Gürkan; Martínez Beneyto, Yolanda; Brinz, Janet; Tryfonos, Olga; Schwendicke, Falk; Dermatología, Estomatología, Radiología y Medicina Física
Objective: Federated Learning (FL) enables collaborative training of artificial intelligence (AI) models from multiple data sources without directly sharing data. Due to the large amount of sensitive data in dentistry, FL may be particularly relevant for oral and dental research and applications. This study, for the first time, employed FL for a dental task, automated tooth segmentation on panoramic radiographs. Methods: We employed a dataset of 4,177 panoramic radiographs collected from nine different centers (n = 143 to n = 1881 per center) across the globe and used FL to train a machine learning model for tooth segmentation. FL performance was compared against Local Learning (LL), i.e., training models on isolated data from each center (assuming data sharing not to be an option). Further, the performance gap to Central Learning (CL), i.e., training on centrally pooled data (based on data sharing agreements) was quantified. Generalizability of models was evaluated on a pooled test dataset from all centers. Results: For 8 out of 9 centers, FL outperformed LL with statistical significance (p<0.05); only the center providing the largest amount of data FL did not have such an advantage. For generalizability, FL outperformed LL across all centers. CL surpassed both FL and LL for performance and generalizability. Conclusion: If data pooling (for CL) is not feasible, FL is shown to be a useful alternative to train performant and, more importantly, generalizable deep learning models in dentistry, where data protection barriers are high. Clinical Significance: This study proves the validity and utility of FL in the field of dentistry, which encourages researchers to adopt this method to improve the generalizability of dental AI models and ease their transition to the clinical environment.
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Inteligencia Empresarial, Big Data y gestión de la información urbana para Ciudad Inteligente
(Servicio de publicaciones de la Universidad de Murica, 2014-01-11) Rusek, Robert
El estudio presente trata de aplicación de las herramientas de la Inteligencia Empresarial en el contexto de Big Data para la gestión de una ciudad de manera inteligente. Esta cuestión es muy importante en el contexto de aumento acelerado de población urbana. Estas circunstancias requieren mejora de gestión de la ciudad basada en un uso razonable de la información en todos los aspectos de su comportamiento. El objetivo principal del trabajo fue comprobar las similitudes en la manera de gestionar entre una empresa y una ciudad incluso verificar si estos métodos de gestión de la información comprobados en el mundo empresarial se pueden aplicar al sistema urbano. Para lograr este objetivo se llevó a cabo una revisión bibliográfica de la cuestión. La primera parte del estudio describe el problema de gestión de la información urbana y presenta las fuentes principales de la información. A continuación se presentó una comparación de los modelos de información urbana, diferentes conjuntos de indicadores claves de desempeño y el modelo de integración de datos de fuentes distintos. El trabajo también subraya la necesidad de reutilización de información y presenta barreras y amenazas que pueden impedir gestión de ciudad de manera inteligente. El estudio concluye con las cuestiones éticas relacionadas con el procesamiento de la información urbana. Se ha llegado a la conclusión que hay muchas similitudes en la manera de gestionar entre una empresa y una ciudad. No obstante el contexto urbano es mucho más complejo y requiere creación de nuevas herramientas para hacer frente a con el fenómeno de Big Data.
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Machine learning application in soccer: a systematic review
(Termedia Publishing, 2022-03-16) Rico-González, Markel; Méndez, Amaia; Clemente, Filipe Manuel; Baca, Arnold; Pino Ortega, José; Actividad Física y Deporte
Due to the chaotic nature of soccer, the predictive statistical models have become in a current challenge to decision-making based on scientific evidence. The aim of the present study was to systematically identify original studies that applied machine learning (ML) to soccer data, highlighting current possibilities in ML and future applications. A systematic review of PubMed, SPORTDiscus, and FECYT (Web of Sciences, CCC, DIIDW, KJD, MEDLINE, RSCI, and SCIELO) was performed according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. From the 145 studies initially identified, 32 were fully reviewed, and their outcome measures were extracted and analyzed. In summary, all articles were clustered into three groups: injury (n = 7); performance (n = 21), which was classified in match/league outcomes forecasting, physical/physiological forecasting, and technical/tactical forecasting; and the last group was about talent forecasting (n = 5). The development of technology, and subsequently the large amount of data available, has become ML in an important strategy to help team staff members in decision-making predicting dose-response relationship reducing the chaotic nature of this team sport. However, since ML models depend upon the amount of dataset, further studies should analyze the amount of data input needed make to a relevant predictive attempt which makes accurate predicting available.
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Smart Advertising: innovación y disrupción tecnológica asociadas a la IA en el ecosistema publicitario
(Historia de los Sistemas Informativos, 2022-05-11) Martínez Martínez, Inmaculada José; Aguado Terrón, Juan Miguel; Sánchez Cobarro, Paloma del Henar; Comunicación
La literatura y las investigaciones recientes sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el ecosistema de la comunicación han tendido a centrar el foco en los sectores vinculados a la producción o distribución de distintas formas de contenido, como el periodismo y la ficción televisiva y cinematográfica. Pese a constituir el eje del modelo de negocio dominante en el ecosistema mediático, la publicidad ha permanecido en un discreto segundo plano. Este artículo busca sacar de ese segundo plano al estudio de la IA en publicidad, identificar la orientación y alcance de las investigaciones recientes sobre el tema y ofrecer un mapa de las líneas de investigación en desarrollo, acotándola como un vector clave de innovación de base tecnológica en el nuevo ecosistema mediático. Para ello se ha realizado una revisión sistemática exploratoria cualitativa (scoping review) de una muestra significativa (N=655) de artículos cuya temática principal constituía la influencia de la IA en la mecánica, los actores, los procesos o los productos de la actividad publicitaria. En el trabajo se identifican y acotan, en primer lugar, las definiciones diversas de fenómenos emergentes relacionados, como smart advertising, synthetic advertising, computational advertising, data driven advertising y otros. También se identifican los principales vectores de innovación en el sistema publicitario derivados de la introducción de la IA, entre los que destacan la potencia analítica de datos, la automatización de tareas, la aceleración de la toma de decisiones y aplicaciones generativas a partir del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y del reconocimiento de imágenes (IR). La investigación identifica asimismo un claro predominio de los enfoques centrados en la transformación del proceso tradicional de la publicidad, con impactos específicos en sus distintas fases: investigación y análisis de mercados, planificación estratégica, creatividad, planificación y compra de medios, evaluación de impacto y eficacia. Se categorizan aspectos innovadores y disruptivos en estos procesos, como el desarrollo de las compras programáticas, la creatividad programática, la creación de imágenes y otros, así como las tecnologías de IA que las hacen posible. Finalmente, el trabajo permite también identificar lagunas importantes de la investigación actual sobre el impacto de la IA en el sistema publicitario. Entre ellas destaca la ausencia de una perspectiva ecosistémica, que dé cuenta de la irrupción de nuevos actores, la transformación de las interacciones entre actores o el desarrollo de nuevos procesos de creación de valor. También se destaca el hecho de que la investigación actual ignora problemas y cuestiones sistémicas de la publicidad digital, con impacto en el conjunto del ecosistema mediático y/o con proyección social relevante, como es el problema en torno a la gestión de la privacidad, o el problema de la homogeneidad y transparencia de las métricas en el entorno digital. La autora ha contribuido activamente en el planteamiento metodológico, la recopilación de la muestra, el análisis de datos obtenidos y la redacción de conclusiones.
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Ventajas y barreras en la creación del sistema de inteligencia turística en los destinos turísticos inteligentes
(Servicio publicaciones. Universidad de Murcia, 2024) Villar Garcia, Mario; Pereira Moliner, Jorge
Este trabajo destaca la importancia de implantar un Sistema de Inteligencia Turística en destinos y los resultados muestran sus ventajas (mejora en la toma de decisiones y la experiencia del turista) y barreas (necesidad de recursos y resistencia al cambio de los agentes). Para ello, se realizaron entrevistas en profundidad a 15 expertos de España e internacionales. Este estudio contribuye en el avance de la inteligencia turística, orienta su implantación y es pionero en su aplicación práctica para mejorar la gestión turística

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