La ciencia de datos desempeñó un papel crucial al determinar las preguntas que debían responder los aspirantes a la presidencia, señala Arturo Yee Rendón
El pasado domingo 7 de abril, se celebró el primer debate presidencial en México, donde la ciencia de datos desempeñó un papel crucial al determinar las preguntas que debían responder tanto las candidatas como el candidato, para lograr esto, se preparó una base de datos y se identificaron las preguntas más frecuentes. Además, se empleó la técnica de los árboles semánticos para este propósito, informó investigador universitario.
El doctor Arturo Yee Rendón de la Facultad de Informática Culiacán (FIC) de la Universidad Autónoma de Sinaloa (UAS) dijo que el uso de los árboles semánticos facilitó la agrupación y categorización de las preguntas en temas comunes; estos enfoques posibilitaron una comprensión más profunda de los temas discutidos en las conversaciones, lo que facilitó la identificación de asuntos clave como salud, educación, transparencia y corrupción.
“Después de agrupar las preguntas en temas comunes, se procedió a la sistematización y elaboración de una selección muestral estratificada de preguntas, este proceso implicó seleccionar preguntas representativas de cada tema identificado y asegurarse de que cumplieran con los criterios establecidos por el Instituto Nacional Electoral, (…) se aseguró la relevancia para el debate presidencial y la diversidad regional de las preguntas seleccionadas”, indicó.
El miembro del Sistema Nacional de Investigadores del Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías afirmó que el laboratorio responsable de la selección de preguntas no podía sustituirlas por otras. Agregó que esto contribuía a eliminar cualquier sesgo por parte del entrevistador o moderador, asegurando así la imparcialidad del proceso.
La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que se enfoca en extraer conocimiento y percepciones útiles a partir de grandes conjuntos de datos, utiliza habilidades en estadísticas, análisis de datos, programación, machine learning y otras disciplinas relacionadas, además implica aplicar métodos científicos y técnicas computacionales para comprender patrones, tendencias y relaciones dentro de los datos, aseguró el doctor Arturo Yee Rendón.
Concluyó que el objetivo de la ciencia de datos es tomar decisiones informadas, predecir resultados futuros, optimizar procesos y resolver problemas complejos en diversos campos como negocios, ciencia y medicina.
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