Mayor cantidad de datos no significa necesariamente mayor conocimiento | 22 MAR 18

El Big Data y el mito de una ciencia sin teoría

¿Son las correlaciones más importantes que la causalidad? El énfasis excesivo en los números y en los datos es otra forma del mito de la objetividad del conocimiento científico
Autor/a: Mazzocchi Fulvio Embo Reports 16(10):1250-1255, Oct 2015
Introducción y objetivos

El proceso de formulación de una hipótesis, seguida por su comprobación experimental y por su reformulación de acuerdo con los resultados experimentales obtenidos, forman el núcleo conceptual utilizado por el método científico tradicional para generar conocimiento consistente. Pero, en la actualidad, algunos investigadores han hecho notar que la generación de cantidades masivas de información podría volver obsoleto el método científico basado en hipótesis y en teorías que pueden ser refutadas o comprobadas por resultados experimentales.

Estos macrodatos representan conjuntos de datos tan grandes que las aplicaciones informáticas tradicionales de procesamiento y los procedimientos habitualmente usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos no son suficientes para tratar con ellos. Y su manipulación implica la necesidad de algoritmos sofisticados y de nuevas herramientas estadísticas para encontrar, dentro de estas cantidades masivas de datos, información significativa que pueda ser transformada en conocimiento.

La discusión sobre los méritos relativos de la investigación basada en datos frente a la investigación basada en hipótesis tiene relevancia en muchas áreas del conocimiento, incluidas la bioinformática, la biología de sistemas, la epidemiología y la ecología.
 

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