Todavía recuerdo los primeros “meetups” a los que acudía a escuchar a [email protected][email protected] periodistas que querían compartir con nosotros sus primeros pasos en el mundo de los datos y del empleo de técnicas estadísticas y de Machine Learning para completar sus artículos. Ahora con el tema del COVID se ha puesto de manifiesto el éxito de hacer llegar la información de una forma gráfica con tendencias, etc, etc.

Poco a poco los usuarios están acostumbrándose a entender este tipo de información y pronto entenderán la fiabilidad (o no) de los modelos predictivos como por ejemplo el que han hecho entre el CSIC y la Universidad de Cambridge en Conflictforecast.org  a partir de millones de artículos de periódicos de todo el mundo, a través de resúmenes automatizados..

Su objetivo es ofrecer pronósticos del riesgo de conflicto armado en países de todo el mundo realizando predicciones a partir del análisis de millones de artículos de periódicos mediante técnicas de machine learning.

La web permite el acceso abierto a ocho pronósticos mensuales de brotes de violencia armada hasta un año antes de que ocurran, y permite predecir dos niveles de riesgo.

Las previsiones se actualizan periódicamente y los datos (en formato CSV) se pueden descargar fácilmente sin más que indicar tu email.

El método permite extraer indicadores sutiles de las noticias, incluso en países de bajo riesgo sin un historial reciente de conflictos.

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