Nuevas ofertas de trabajo:

Perfiles: Computational Biologist Researcher.    Deadline: 15 Aug 2019  PHP Backend Developer.                           Deadline: 15 Sept 2019  UNIX / HPC Systems Administrator.      Deadline: 15 Sept 2019 PhD Position in Cancer Genomics.          Deadline: 15 Sep 2019 Ampliar información sobre las ofertas...

Diferencias de género en la Wikipedia española

En una entrada anterior presentábamos lo interesante que resulta Wikipedia como laboratorio para realizar investigaciones multidisciplinares en diferentes ámbitos de conocimiento. Como artefacto construido colaborativamente por millones de usuarios de todo el mundo, Wikipedia es un reflejo de nuestra sociedad y, por lo tanto incorpora de forma implícita sus hábitos y sesgos, entre ellos la brecha de género, documentada por diversos autores, entre los cuales podemos destacar un trabajo reciente de Ford y Wajcman (2017). La mayoría de estudios sitúa el porcentaje de mujeres editoras alrededor del 10%, muy lejos del 50% esperado y muy por debajo también de los objetivos propuestos por la Wikimedia Foundation, la cual en 2011 se propuso llegar al 25% en 2015, sin conseguirlo. Wikipedia es un reflejo de nuestra sociedad y, por lo tanto incorpora de forma implícita sus hábitos y sesgos, entre ellos la brecha de género. Foto: flickr En esta entrada no analizaremos los motivos y causas que hacen que este porcentaje sea tan pequeño, sino que utilizaremos Wikipedia como un escenario donde obtener datos para contrastar el estado actual de dicha brecha de género. Para ello plantearemos una serie de pasos en diferentes entradas en este blog, propuestos como ejercicios abiertos, de forma que usando diferentes herramientas del ámbito de la ciencia de datos sea posible responder a la siguientes preguntas:  ¿Cuál es el porcentaje de mujeres editoras en la Wikipedia en castellano? Obviamente, nos referimos a usuarios registrados que indican su género en su perfil de usuario. Por otra parte, esta pregunta puede plantearse en otras versiones de idioma. ¿Son hombres y mujeres igualmente activos en Wikipedia por lo...

Inteligencia Artificial: revolucionando las redes 5G

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un concepto muy popular a lo largo de los últimos años. Su popularidad ha trascendido el ámbito de los profesionales TIC y ha llegado al gran público a través de aplicaciones de reconocimiento de imagen, voz, música, sistemas de recomendación de material audiovisual, etc., convirtiéndose en una auténtica revolución. Las comunicaciones móviles, y la 5G en particular, no han quedado al margen de dicha revolución. Es evidente que la IA ha llegado a las aplicaciones que utilizamos en nuestros terminales móviles, pero su alcance va más allá. Las redes 5G se caracterizan por una revolución tanto en la estructura de red como en el interfaz radio (el modo mediante el cual se comunica el terminal móvil y la estación base). En cuanto a la estructura de red, la red 5G ha sufrido una softwarización respecto a generaciones anteriores. El principal motivo para dicha softwarización es la necesidad de flexibilizarla y superar la osificación típica de este tipo de redes. Así, se consigue: La implementación de redes virtuales bajo demanda sobre una única red física y con las características adaptadas a un tipo concreto de tráfico. Cada una de estas redes virtuales se conoce como slice.La compartición de las redes entre distintos tenants (normalmente operadores o proveedores de servicios), permitiendo una disminución de los costes de capital.La actualización rápida de las redes y la adaptación de las redes al entorno (nuevas bandas espectrales, nuevos nodos desplegados, etc). Dicha flexibilidad es, sin duda, el mayor potencial de las redes 5G para hacer frente al incremento de tráfico y a la diversidad de dicho...

Ofertas de trabajo:

Perfiles: –          Two PhD Student Positions. Deadline: July 31, 2019 –          Lab Manager/Technician – Epitranscriptomics and RNA Dynamics RNA laboratory. Deadline: August 15, 2019 –          PhD Position – Biology – Single cell genomics of tissue regeneration. Deadline: September 15, 2019 –          PhD Position – Bioinformatics – Single cell genomics of tissue regeneration. Deadline: September 15, 2019 –          PhD student in Computer Science and Bioinformatics (R1). Deadline: September 30, 2019 Podéis ampliar la información sobre estas ofertas...

Ingeniería de la Educación (o el surgimiento de una nueva disciplina académica)

En esta entrada vamos a ver cómo surge una nueva disciplina o campo de conocimiento académico y da sus primeros pasos. Como caso de estudio, aprovecharemos para contar el nacimiento de una nueva disciplina académica llamada Ingeniería de la Educación (traducción provisional de Learning Engineering). Muchas veces, una disciplina nace por la necesidad de cubrir un vacío académico donde, un número cada vez mayor de expertos en un ámbito, trabajan sin referentes claros, y tienen que lidiar entre varias disciplinas próximas y fuentes informales para encontrar los conocimientos y experiencias apropiadas que les ayude a resolver sus necesidades específicas. La causa principal de este vacío suele ser la siempre cambiante realidad tecnológica, social y económica. Y el método habitual para llenar este vacío suele pasar por crear asociaciones de expertos que generen comunidad, así como nuevos perfiles profesionales con la formación y experiencia adecuada para afrontar los retos y problemas existentes.  El desarrollo de una nueva disciplina académica empieza con una definición clara, exhaustiva y sin ambigüedades de la disciplina, que fije sus objetivos y retos principales, sus fronteras de conocimiento y establezca las interacciones con otras disciplinas para lograr los objetivos que se persiguen. Para ello, se crea un marco de trabajo que incluye una metodología formal técnico-científica, así como fomentar una comunidad de expertos que compartan su conocimiento e inquietudes, hagan propuestas y las discutan, y finalmente consigan el máximo de consenso de las decisiones tomadas. Esta comunidad además facilita las interacciones entre los distintos sectores implicados (academia, industria, gobierno) y completar el marco de trabajo a nivel de difusión, aplicación, normativa y explotación de los resultados...