Frictionless Data. Data software and standards
Frictionless is an open-source toolkit that brings simplicity to the data experience – whether you’re wrangling a CSV or engineering complex pipelines.
ckan. The world’s leading open source data management system
CKAN is an open-source DMS (data management system) for powering data hubs and data portals. CKAN makes it easy to publish, share and use data. It powers hundreds of data portals worldwide.
Cathy O’Neil : pour une éthique des algorithmes
Quel est son parcours et d’où lui est venue sa passion pour les mathématiques ? Pourquoi appelle-t-elle les algorithmes des “armes de destruction mathématiques” ? Comment ces nouveaux pouvoirs algorithmiques transforment-ils les pratiques professionnelles de la société ?
Quoi de plus neutre qu’un ordinateur ? Quoi de plus a priori objectif qu’une suite de calculs, qu’une série d’opérations mathématiques ? Quoi de plus éloigné d’une opinion finalement qu’un algorithme ? Et bien tout justement. Parce qu’ils sont programmés par des humains qui sont eux perclus de biais, parce qu’ils tentent d’objectiver des réalités qui sont plus complexes que ce que peut décrire une seule suite mathématique, parce qu’enfin derrière chaque algorithme il y a une intention et qu’une intention n’est pas neutre. Pour notre invitée du jour, les algorithmes sont devenus des weapons of math destruction, des armes de destruction mathématique.
La mathématicienne, informaticienne et activiste Cathy O’Neil est notre toute dernière invitée de l’année. Bienvenue dans la Méthode scientifique.
Foro Telos 2020. Encuentro con Cathy O´Neil
…la matemática Cathy O´Neil y la arquitecta y especialista en inteligencia artificial Angela Shen-Hsieh que han hablado de privacidad, de monopolios y modelos de negocio y de desigualdades. Un diálogo en el que Cathy O´Neil esboza nuevas normas y alternativas para el análisis, nos alerta sobre cómo los datos pueden conducir a los gobiernos a tomar medidas durante la pandemia y nos guía para comprender mejor su recopilación.
En su libro ‘Armas de destrucción matemática. Cómo el big data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia’ (Capitán Swing, 2018), Cathy O´Neil se pregunta acerca de los riesgos éticos del big data, del uso de las matemáticas y de los algoritmos cada vez más oscuros y complejos que pueden condicionar nuestras vidas, ofreciendo una interesante visión global de cómo se podrían evitar sus dañinos efectos.
El reto de visualizar datos COVID-19 durante la pandemia
La pandemia de la COVID-19 ha puesto de manifiesto lo importantes que son los datos en general, y sus representaciones gráficas en particular, para la toma de decisiones, de lo personal a lo político, de lo económico a lo social. Hablaremos de las experiencias de visualizar datos del COVID-19 y de la relavancia de los datos en nuestras vidas.
Diseñar y reflexionar sobre visualizaciones (España/EEUU). Una entrevista con Alberto Cairo
Alberto Cairo escribe y diseña visualizaciones de datos. En esta entrevista nos cuenta sobre sus libros y sus descubrimientos. El nos dice que “Una visualización es un argumento visual. Necesita tiempo y atención para poder leerlo con cuidado.” Y que no tenemos que usar los gráficos para confirmar lo que creemos. También nos cuenta como son las clases para infografistas y como reflexionan a través de los gráficos. Hablamos de un futuro con más alfabetización visual, donde la gente está más entrenada a leer gráficos y las interpretaciones que proponen. El sostiene que para enseñar infografía es importante enseñar a interpretar los números y que la visualización de datos nos permite entender los números de una manera más crítica.
From Data to Viz
From Data to Viz leads you to the most appropriate graph for your data. It links to the code to build it and lists common caveats you should avoid.
What kind of data do you have? Pick the main type using the buttons below. Then let the decision tree guide you toward your graphic possibilities.
Civic Data Design Lab
The Civic Data Design Lab works with data to understand it for public good. We seek to develop alternative practices which can make the work we do with data and images richer, smarter, more relevant, and more responsive to the needs and interests of citizens traditionally on the margins of policy development.
Ricardo Amasté: «Si te van a hacer un traje, mejor estate»
…situaciones de intercambio, transferencia, co-creación, combinando el análisis y la observación, con los diálogos abiertos y la activación de dispositivos que permitan el prototipado, la experimentación, la participación de expertos cruzados con otros conocimientos situados…
Autor: Ricardo Amasté
Poner en valor el análisis, los datos, las mediciones. Pero no caer en el error de que eso suplante las conversaciones, los encuentros. Sólo de esa forma los fríos datos podrán mantener viva la llama de la confianza. Conseguir que las cuentas ayuden a contar historias, a hacer comunidad.
Saber que si medimos (si es que hay que medir) es para maximizar la capacidad de sentir. Para hacer efectivo el derecho a la cultura (de manera equilibrada con su función como recurso). Para que ese derecho sea no solo a acceder a lo creado, sino a crear.
Cultumetria: no llores que es por tu bien
Y es que no podemos pasar de puntillas sobre la tendencia de medir y cuantificar (también) en lo cultural en este tiempo neoliberal. Una práctica de la que ya no parece haber escapatoria, que tras engañosos parabienes, nos somete a su lógica y nos convierte principalmente en factor de una abstracta (o quizá no tanto) cuenta de resultados.
…medir, contar, casi siempre beneficia a quien tiene el poder y quiere mantener su dominio.
…si la práctica artística es ante todo un ejercicio exploratorio e impredecible, en vez de medir, lo que se debería incentivar es el merodear, juguetear, vislumbrar.
…si vamos a medir (si nos van a medir), definamos y compartamos primero las preguntas, los retos, el marco y unos indicadores y metodologías de medición a su medida.
Pantomima full: Los datos
Jamás le han robado un DATO.
#DataFutures Un internet libre y descentralizado para proteger nuestros datos de Facebook
Vivimos rodeados de sistemas de toma de decisiones automáticos basados en datos, que usan algoritmos que no podemos verificar. Esto permite que se lleven a cabo operaciones engañosas, como sucedió en el caso de Volkswagen, en el que los algoritmos alteraban la medición de emisiones en los coches. Es necesario impulsar un nuevo modelo basado en dos principios clave: la transparencia algorítmica en los mecanismos de toma de decisiones y la rendición de cuentas algorítmica, que permite apelar una decisión tomada por un sistema automático.
Data Culture Project
Data is everywhere right now. But many organizations like your’s are struggling to figure out how to build capacity to work with data. You don’t need a data scientist; you need a data culture.
Use our self-service learning program to facilitate fun, creative introductions for the non-technical folks in your organization. These are not boring spreadsheet trainings. The free tools and activites below are hands-on and designed to meet people where they are across your organization and build their capacity to work with data.