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Machine learning - XKCD

Sobre sesgos, algoritmos y personas

Un interesantísimo articulo en The New York Times, «Biased algorithms are easier to fix than biased people«, invita a reflexionar sobre el concepto del sesgo y la discriminación, muy de moda al hilo de noticias de algoritmos que contenían sesgos y provocaban desde problemas a la hora de
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IMAGE: Machine learning - XKCD (CC BY NC)

El machine learning y sus sesgos

La alerta comenzó en Twitter: un emprendedor y creador de Ruby on Rails con más de 358,000 seguidores, David Heinemeier Hansson, compartía un hilo en el que detallaba como su mujer, que había solicitado la misma Apple Card que él, únicamente obtenía un límite de crédito unas veinte veces
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IMAGE: Alexas Fotos - Pixabay

El obsoleto y dañino libro de texto

Bill y Melinda Gates dedican el punto número 8 del reporte anual de su fundación a la obsolescencia de los libros de texto como herramienta de aprendizaje y a cómo la tecnología ofrece a día de hoy formas mucho mejores, más eficientes y más atractivas de aprender. La apreciación
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Disputed - Facebook

Facebook se destaca frente a Google en la lucha contra las noticias falsas

Facebook pone en marcha su mecanismo para etiquetar las noticias disputadas como tales, a partir de la comparación de repositorios de fact checking como Snopes, PolitiFact u otros que acepten una serie de principios de funcionamiento. El movimiento de Facebook
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Entre personas y algoritmos, gana el algoritmo

Facebook decide resolver la controversia en torno a la posible editorialización de sus trending topics surgida el pasado mayo mediante la sustitución del equipo completo de personas que llevaban a cabo esta tarea por un algoritmo que lo hará de manera automática, supervisado por
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Facebook y la neutralidad: personas frente a algoritmos

Además de mi artículo de hace un par de días sobre Facebook y las líneas editoriales, que seguía a uno anterior sobre el mismo tema y trataba de poner en contexto las recientes revelaciones lanzadas por Gizmodo sobre la implicación y el sesgo generado por los editores de los
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Redes sociales y líneas editoriales

Siguiendo al debate sobre la pregunta que algunos trabajadores de Facebook dirigieron a Mark Zuckerberg sobre la responsabilidad que tenían como compañía a la hora de evitar una presidencia de Donald Trump, un artículo en Gizmodo, «Former Facebook workers: we routinely suppressed conservative
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Redes sociales y política

¿Hasta qué punto puede una red social tratar de influenciar el resultado de unas elecciones, o las decisiones políticas en general? La discusión, nada inocente, surge a raíz de una pregunta planteada por algunos empleados de Facebook a Mark Zuckerberg en el sistema de votación interno que la compañía
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Sobre la dificultad

A un hombre de pocas luces se le pueden explicar las cosas más complejas si aún no tiene una idea preconcebida sobre ellas; sin embargo, es imposible explicar a un hombre inteligente las cosas más sencillas si éste está convencido de que conoce a la perfección aquello que le están intentando transmitir.» León
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