Abstract

ZARATE-SANCHEZ, Roberto Antonio. Explorando los desafíos lógicos en la visualización y análisis de datos en arquitecturas de Big data: un enfoque en falacias, sesgos y paradojas. Rev. Nac. Adm. [online]. 2024, vol.15, n.1, pp.103-115. ISSN 1659-4932.  http://dx.doi.org/10.22458/rna.v15i1.5150.

Cette recherche qualitative se concentre sur l’identification et la caractérisation des erreurs logiques courantes dans l’analyse et la visualisation des données au sein des architectures Big data. Cette analyse est réalisée à travers un examen approfondi de la littérature, classant les erreurs en fallacies, biais et paradoxes. L’étude vise à servir de guide pour les professionnels des secteurs public et privé et à mettre en lumière les domaines de recherche liés à l’épistémologie et à l’éthique dans le domaine du Big data. Le texte soulève deux questions : quelles sont les erreurs logiques les plus courantes dans l’analyse et la visualisation des données au sein des architectures Big data, et comment ces erreurs peuvent-elles être traitées pour améliorer à la fois la qualité de la prise de décision et l›éthique dans ce domaine ? D›autre part, l›article a quatre objectifs : identifier et caractériser les fallacies, biais et paradoxes les plus courants dans l›analyse et la visualisation des données dans les architectures Big data ; fournir des orientations et des connaissances aux professionnels travaillant dans l›analyse et la visualisation des données dans les secteurs public et privé ; mettre l›accent sur l›importance de l›épistémologie et de l›éthique dans le contexte du Big datam; et établir des lignes de recherche supplémentaires visant àaméliorer la qualité de l›analyse des données et à promouvoir des pratiques éthiques.

Keywords : Big data; Sophismes; Biais; Paradoxes; Analyse de données..

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