Relaciones entre computadores y sociedad (Socioinformática)

El título de este capítulo se corresponde con el nombre del TC 9 (Comité Técnico de IFIP), en el que fui representante español durante unos años, hasta mi dimisión por motivos éticos. Curiosa paradoja, si se tiene en cuenta que este Comité se ocupa, entre otras variadas cosas, de los problemas éticos de la Informática.

XV EVI. Informe sobre la mesa redonda "Informática y Sociedad: demanda social en informática"

En la conferencia-mesa redonda titulada «Informática y Sociedad: Demanda Social en Informática», Fernando Sáez Vacas presentó un resumen del artículo «Reflexiones sobre la necesidad y el modo de reajustar el modelo educativo vigente en informática superior», publicado en nuestra Revista,vol. 25, nº. 3 y 4, noviembre, del que se entregó a los asistentes una copia actualizada y con un formato más limpio.

Contextualización sociotécnica de la Web 2.0: Vida y Sociedad en el Nuevo Entorno Tecnosocial

Analizar el trasfondo sociotécnico de la infotecnología y por tanto la que probablemente sea su variable mayor, el impacto de la tecnología en los ciudadanos comunes, requiere ajustar la lente de observación sobre esa capa visible del arsenal tecnológico que podemos denominar 'tecnologías de, o para, la vida cotidiana'. Como escribí en (Fumero y Sáez Vacas, 2006), estos ciudadanos comunes "no son programadores, ni ingenieros informáticos o electrónicos o de telecomunicación, ni participantes incansables en una campus-party, ni expertos en cadenas de producción o en diseño gráfico, ni nada especializado en cualquier rama de la infotecnología.

Investigación y sociedad: dos caminos separados

Reflexión sobre la sociedad española de los años ochenta y noventa y la "cultura del pelotazo". El autor defiende que, por una vez y sin que sirva de precedente, la investigación en nuestro país no ha seguido lo que marcaba la sociedad.

Ciberdelincuencia: desarrollo y persecución tecnológica

La aparición de Internet y los sistemas informáticos supuso un antes y un después en el modo que las personas emplearían para acceder a los sistemas de información. El crecimiento exponencial seguido en los años posteriores ha llevado este hecho hasta la situación actual, donde prácticamente todos los ámbitos del día a día se encuentran reflejados en la Red. Por otro lado, a la par que la sociedad se desplazaba al ciberespacio, también comenzaban a hacerlo aquellos que buscaban obtener un rendimiento delictivo de los nuevos medios y herramientas que se ponían a su disposición. Avanzando a pasos agigantados en el desarrollo de técnicas y métodos para vulnerar unos sistemas de seguridad, aún muy inmaduros, los llamados ciberdelincuentes tomaban ventaja sobre las autoridades y su escasa preparación para abordar este nuevo problema. Poco a poco, y con el paso de los años, esta distancia ha ido reduciéndose, y pese a que aún queda mucho trabajo por hacer, y que el crecimiento de los índices de ciberdelincuencia, junto con la evolución y aparición de nuevas técnicas, sigue a un ritmo desenfrenado, los gobiernos y las empresas han tomado consciencia de la gravedad de este problema y han comenzado a poner sobre la mesa grandes esfuerzos e inversiones con el fin de mejorar sus armas de lucha y métodos de prevención para combatirla. Este Proyecto de Fin de Carrera dedica sus objetivos a la investigación y comprensión de todos estos puntos, desarrollando una visión específica de cada uno de ellos y buscando la intención final de establecer las bases suficientes que permitan abordar con la efectividad requerida el trabajo necesario para la persecución y eliminación del problema. ABSTRACT. The emergence of Internet and computer systems marked a before and after in the way that people access information systems. The continued exponential growth in the following years has taken this fact to the current situation, where virtually all areas of everyday life are reflected in the Net. On the other hand, meanwhile society moved into cyberspace, the same began to do those seeking to obtain a criminal performance of new media and tools at their disposal. Making great strides in the development of techniques and methods to undermine security systems, still very immature, so called cybercriminals took advantage over the authorities and their lack of preparation to deal with this new problem. Gradually, and over the years, this distance has been declining, and although there is still much work to do and the growth rates of cybercrime, along with the evolution and emergence of new techniques, keep increasing at a furious pace, governments and companies have become aware of the seriousness of this problem and have begun to put on the table great efforts and investments in order to upgrade their weapons to fight against this kind of crimes and prevention methods to combat it. This Thesis End of Grade Project focuses its objectives on the research and understanding of all these points, developing a specific vision of each of them and looking for the ultimate intention of establishing a sufficient basis by which to manage with the required effectiveness the type of work needed for the persecution and elimination of the problem.

Internet, Red Universal Digital y evolución tecnosocial

Tres revoluciones. Hace sólo 550 años del libro impreso y ha marcado a la Humanidad multiplicando estratosféricamente la difusión del conocimiento. En la tercera es en la que estamos, aunque tendemos a exagerar diciendo que cada 2, 3 o 5 años hay una revolución tecnológica.

Aplicación de la teoría de redes complejas a procesos dinámicos en la sociedad

Podemos definir la sociedad como un sistema complejo que emerge de la cooperación y coordinación de billones de individuos y centenares de países. En este sentido no vivimos en una isla sino que estamos integrados en redes sociales que influyen en nuestro comportamiento. En esta tesis doctoral, presentamos un modelo analítico y una serie de estudios empíricos en los que analizamos distintos procesos sociales dinámicos desde una perspectiva de la teoría de redes complejas. En primer lugar, introducimos un modelo para explorar el impacto que las redes sociales en las que vivimos inmersos tienen en la actividad económica que transcurre sobre ellas, y mas concretamente en hasta qué punto la estructura de estas redes puede limitar la meritocracia de una sociedad. Como concepto contrario a meritocracia, en esta tesis, introducimos el término topocracia. Definimos un sistema como topocrático cuando la influencia o el poder y los ingresos de los individuos vienen principalmente determinados por la posición que ocupan en la red. Nuestro modelo es perfectamente meritocrático para redes completamente conectadas (todos los nodos están enlazados con el resto de nodos). Sin embargo nuestro modelo predice una transición hacia la topocracia a medida que disminuye la densidad de la red, siendo las redes poco densascomo las de la sociedad- topocráticas. En este modelo, los individuos por un lado producen y venden contenidos, pero por otro lado también distribuyen los contenidos producidos por otros individuos mediando entre comprador y vendedor. La producción y distribución de contenidos definen dos medios por los que los individuos reciben ingresos. El primero de ellos es meritocrático, ya que los individuos ingresan de acuerdo a lo que producen. Por el contrario el segundo es topocrático, ya que los individuos son compensados de acuerdo al número de cadenas mas cortas de la red que pasan a través de ellos. En esta tesis resolvemos el modelo computacional y analíticamente. Los resultados indican que un sistema es meritocrático solamente si la conectividad media de los individuos es mayor que una raíz del número de individuos que hay en el sistema. Por tanto, a la luz de nuestros resultados la estructura de la red social puede representar una limitación para la meritocracia de una sociedad. En la segunda parte de esta tesis se presentan una serie de estudios empíricos en los que se analizan datos extraídos de la red social Twitter para caracterizar y modelar el comportamiento humano. En particular, nos centramos en analizar conversaciones políticas, como las que tienen lugar durante campañas electorales. Nuestros resultados indican que la atención colectiva está distribuida de una forma muy heterogénea, con una minoría de cuentas extremadamente influyente. Además, la capacidad de los individuos para diseminar información en Twitter está limitada por la estructura y la posición que ocupan en la red de seguidores. Por tanto, de acuerdo a nuestras observaciones las redes sociales de Internet no posibilitan que la mayoría sea escuchada por la mayoría. De hecho, nuestros resultados implican que Twitter es topocrático, ya que únicamente una minoría de cuentas ubicadas en posiciones privilegiadas en la red de seguidores consiguen que sus mensajes se expandan por toda la red social. En conversaciones políticas, esta minoría de cuentas influyentes se compone principalmente de políticos y medios de comunicación. Los políticos son los mas mencionados ya que la gente les dirige y se refiere a ellos en sus tweets. Mientras que los medios de comunicación son las fuentes desde las que la gente propaga información. En un mundo en el que los datos personales quedan registrados y son cada día mas abundantes y precisos, los resultados del modelo presentado en esta tesis pueden ser usados para fomentar medidas que promuevan la meritocracia. Además, los resultados de los estudios empíricos sobre Twitter que se presentan en la segunda parte de esta tesis son de vital importancia para entender la nueva "sociedad digital" que emerge. En concreto hemos presentado resultados relevantes que caracterizan el comportamiento humano en Internet y que pueden ser usados para crear futuros modelos. Abstract Society can be defined as a complex system that emerges from the cooperation and coordination of billions of individuals and hundreds of countries. Thus, we do not live in social vacuum and the social networks in which we are embedded inevitably shapes our behavior. Here, we present an analytical model and several empirical studies in which we analyze dynamical social systems through a network science perspective. First, we introduce a model to explore how the structure of the social networks underlying society can limit the meritocracy of the economies. Conversely to meritocracy, in this work we introduce the term topocracy. We say that a system is topocratic if the compensation and power available to an individual is determined primarily by her position in a network. Our model is perfectly meritocratic for fully connected networks but becomes topocratic for sparse networks-like the ones in society. In the model, individuals produce and sell content, but also distribute the content produced by others when they belong to the shortest path connecting a buyer and a seller. The production and distribution of content defines two channels of compensation: a meritocratic channel, where individuals are compensated for the content they produce, and a topocratic channel, where individual compensation is based on the number of shortest paths that go through them in the network. We solve the model analytically and show that the distribution of payoffs is meritocratic only if the average degree of the nodes is larger than a root of the total number of nodes. Hence, in the light of our model, the sparsity and structure of networks represents a fundamental constraint to the meritocracy of societies. Next, we present several empirical studies that use data gathered from Twitter to analyze online human behavioral patterns. In particular, we focus on political conversations such as electoral campaigns. We found that the collective attention is highly heterogeneously distributed, as there is a minority of extremely influential accounts. In fact, the ability of individuals to propagate messages or ideas through the platform is constrained by the structure of the follower network underlying the social media and the position they occupy on it. Hence, although people have argued that social media can allow more voices to be heard, our results suggest that Twitter is highly topocratic, as only the minority of well positioned users are widely heard. This minority of influential accounts belong mostly to politicians and traditional media. Politicians tend to be the most mentioned, while media are the sources of information from which people propagate messages. We also propose a methodology to study and measure the emergence of political polarization from social interactions. To this end, we first propose a model to estimate opinions in which a minority of influential individuals propagate their opinions through a social network. The result of the model is an opinion probability density function. Next, we propose an index to quantify the extent to which the resulting distribution is polarized. Finally, we illustrate our methodology by applying it to Twitter data. In a world where personal data is increasingly available, the results of the analytical model introduced in this work can be used to enhance meritocracy and promote policies that help to build more meritocratic societies. Moreover, the results obtained in the latter part, where we have analyzed Twitter, are key to understand the new data-driven society that is emerging. In particular, we have presented relevant information that can be used to benchmark future models for online communication systems or can be used as empirical rules characterizing our online behavior.

Estudio de arquitecturas software para servicios de Internet de las Cosas

A medida que la sociedad avanza, la cantidad de datos almacenados en sistemas de información y procesados por las aplicaciones y servidores software se eleva exponencialmente. Además, las nuevas tecnologías han confiado su desarrollo en la red internacionalmente conectada: Internet. En consecuencia, se han aprovechado las conexiones máquina a máquina (M2M) mediante Internet y se ha desarrollado el concepto de "Internet de las Cosas", red de dispositivos y terminales donde cualquier objeto cotidiano puede establecer conexiones con otros objetos o con un teléfono inteligente mediante los servicios desplegados en dicha red. Sin embargo, estos nuevos datos y eventos se deben procesar en tiempo real y de forma eficaz, para reaccionar ante cualquier situación. Así, las arquitecturas orientadas a eventos solventan la comprensión del intercambio de mensajes en tiempo real. De esta forma, una EDA (Event-Driven Architecture) brinda la posibilidad de implementar una arquitectura software con una definición exhaustiva de los mensajes, notificándole al usuario los hechos que han ocurrido a su alrededor y las acciones tomadas al respecto. Este Trabajo Final de Grado se centra en el estudio de las arquitecturas orientadas a eventos, contrastándolas con el resto de los principales patrones arquitectónicos. Esta comparación se ha efectuado atendiendo a los requisitos no funcionales de cada uno, como, por ejemplo, la seguridad frente a amenazas externas. Asimismo, el objetivo principal es el estudio de las arquitecturas EDA (Event-Driven Architecture) y su relación con la red de Internet de las Cosas, que permite a cualquier dispositivo acceder a los servicios desplegados en esa red mediante Internet. El objeto del TFG es observar y verificar las ventajas de esta arquitectura, debido a su carácter de tipo inmediato, mediante el envío y recepción de mensajes en tiempo real y de forma asíncrona. También se ha realizado un estudio del estado del arte de estos patrones de arquitectura software, así como de la red de IoT (Internet of Things) y sus servicios. Por otro lado, junto con este TFG se ha desarrollado una simulación de una EDA completa, con todos sus elementos: productores, consumidores y procesador de eventos complejo, además de la visualización de los datos. Para ensalzar los servicios prestados por la red de IoT y su relación con una arquitectura EDA, se ha implementado una simulación de un servicio personalizado de Tele-asistencia. Esta prueba de concepto ha ayudado a reforzar el aprendizaje y entender con más precisión todo el conocimiento adquirido mediante el estudio teórico de una EDA. Se ha implementado en el lenguaje de programación Java, mediante las soluciones de código abierto RabbitMQ y Esper, ayudando a su unión el estándar AMQP, para completar correctamente la transferencia.

Estudio de patrones de interacción entre los estudiantes y la Plataforma de Tele-Enseñanza en la UPM

Vivimos en una sociedad en la que la información ha adquirido una vital importancia. El uso de Internet y el desarrollo de nuevos sistemas de la información han generado un ferviente interés tanto de empresas como de instituciones en la búsqueda de nuevos patrones que les proporcione la clave del éxito. La Analítica de Negocio reúne un conjunto de herramientas, estrategias y técnicas orientadas a la explotación de la información con el objetivo de crear conocimiento útil dentro de un marco de trabajo y facilitar la optimización de los recursos tanto de empresas como de instituciones. El presente proyecto se enmarca en lo que se conoce como Gestión Educativa. Se aplicará una arquitectura y modelo de trabajo similar a lo que se ha venido haciendo en los últimos años en el entorno empresarial con la Inteligencia de Negocio. Con esta variante, se pretende mejorar la calidad de la enseñanza, agilizar las decisiones dentro de la institución académica, fortalecer las capacidades del cuerpo docente y en definitiva favorecer el aprendizaje del alumnado. Para lograr el objetivo se ha decidido seguir las etapas del Knowledge Discovery in Databases (KDD), una de las metodologías más conocidas dentro de la Inteligencia de Negocio, que describe el procedimiento que va desde la selección de la información y su carga en sistemas de almacenamiento, hasta la aplicación de técnicas de minería de datos para la obtención nuevo conocimiento. Los estudios se realizan a partir de la información de la activad de los usuarios dentro la plataforma de Tele-Enseñanza de la Universidad Politécnica de Madrid (Moodle). Se desarrollan trabajos de extracción y preprocesado de la base de datos en crudo y se aplican técnicas de minería de datos. En la aplicación de técnicas de minería de datos, uno de los factores más importantes a tener en cuenta es el tipo de información que se va a tratar. Por este motivo, se trabaja con la Minería de Datos Educativa, en inglés, Educational Data Mining (EDM) que consiste en la aplicación de técnicas de minería optimizadas para la información que se genera en entornos educativos. Dentro de las posibilidades que ofrece el EDM, se ha decidido centrar los estudios en lo que se conoce como analítica predictiva. El objetivo fundamental es conocer la influencia que tienen las interacciones alumno-plataforma en las calificaciones finales y descubrir nuevas reglas que describan comportamientos que faciliten al profesorado discriminar si un estudiante va a aprobar o suspender la asignatura, de tal forma que se puedan tomar medidas que mejoren su rendimiento. Toda la información tratada en el presente proyecto ha sido previamente anonimizada para evitar cualquier tipo de intromisión que atente contra la privacidad de los elementos participantes en el estudio. ABSTRACT. We live in a society dominated by data. The use of the Internet accompanied by developments in information systems has generated a sustained interest among companies and institutions to discover new patterns to succeed in their business ventures. Business Analytics (BA) combines tools, strategies and techniques focused on exploiting the available information, to optimize resources and create useful insight. The current project is framed under Educational Management. A Business Intelligence (BI) architecture and business models taught up to date will be applied with the aim to accelerate the decision-making in academic institutions, strengthen teacher´s skills and ultimately improve the quality of teaching and learning. The best way to achieve this is to follow the Knowledge Discovery in Databases (KDD), one of the best-known methodologies in B.I. This process describes data preparation, selection, and cleansing through to the application of purely Data Mining Techniques in order to incorporate prior knowledge on data sets and interpret accurate solutions from the observed results. The studies will be performed using the information extracted from the Universidad Politécnica de Madrid Learning Management System (LMS), Moodle. The stored data is based on the user-platform interaction. The raw data will be extracted and pre-processed and afterwards, Data Mining Techniques will be applied. One of the crucial factors in the application of Data Mining Techniques is the kind of information that will be processed. For this reason, a new Data Mining perspective will be taken, called Educational Data Mining (EDM). EDM consists of the application of Data Mining Techniques but optimized for the raw data generated by the educational environment. Within EDM, we have decided to drive our research on what is called Predictive Analysis. The main purpose is to understand the influence of the user-platform interactions in the final grades of students and discover new patterns that explain their behaviours. This could allow teachers to intervene ahead of a student passing or failing, in such a way an action could be taken to improve the student performance. All the information processed has been previously anonymized to avoid the invasion of privacy.