Artículo
Big data y algoritmos para la medición de la pobreza y el desarrollo
Fecha de publicación:
10/2023
Editorial:
Asociación Civil Ciencia Hoy
Revista:
Ciencia Hoy
ISSN:
1666-5171
Idioma:
Español
Tipo de recurso:
Artículo publicado
Clasificación temática:
Resumen
Esta nota es una introducción técnicamente accesiblea los logros y desafíos del uso de big data y machine learningpara la medición de la pobreza, el desarrollo, la desigualdady otras dimensiones sociales. Se basa en un artículoque escribí en 2022 junto con mis colegas María VictoriaAnauati y Wendy Brau, donde en forma abarcativa ytécnica estudiamos con detalle el estado de las artes en loque se refiere al uso de machine learning para los estudios dedesarrollo y bienestar.
Palabras clave:
big data
,
algoritmos
,
pobreza
,
desarrollo
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Tamaño:
563.4Kb
Formato:
PDF
Descripción:
Acceso abierto con autorización escrita de la Asociación Civil Ciencia Hoy para CONICET
Licencia
Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción:
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
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Citación
Sosa Escudero, Walter; Big data y algoritmos para la medición de la pobreza y el desarrollo; Asociación Civil Ciencia Hoy; Ciencia Hoy; 32; 187; 10-2023; 1-5
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