scholarly journals Capítulo 5.1. Metodologías Avanzadas de Investigación en Comunicación y Ciencias Sociales, la revolución de los instrumentos y los métodos, Qualtrics, Big Data, Web Data et al

Author(s):  
Félix Ortega ◽  
Mercedes Muñoz-Saldaña ◽  
Ana Azurmendi

La investigación sobre las prácticas, metodologías e instrumentos de investigación en comunicación en nuestro contexto cultural es un objeto de estudio que presenta un interés cada vez más creciente. Presentamos en este capítulo seis casos de estudio asociados a metodologías e instrumentos avanzados de recopilación de datos estructurados y mediante targets y objetos de análisis definidos para objetos y muestras pequeñas y medianas. Introducimos brevemente estos ejemplos y analizamos las debilidades, amenazas, fortalezas y oportunidades que las nuevas aproximaciones científicas mediante instrumentos avanzados, metodologías de análisis automático, machine learning, algorítmico, big data e inteligencia artificial pueden ofrecer a los investigadores en comunicación y ciencias sociales afines. Los objetivos que presentamos en este capítulo son los siguientes:1. Presentar un análisis de estado de la cuestión de las metodologías e instrumentos utilizados en la investigación en Comunicación en la última década en nuestro país y contexto cultural.2. Presentar nuevas herramientas y metodologías avanzadas e innovadoras de investigación en Comunicación en nuestro contexto cultural y científico. 3. Presentar una reflexión sobre el cambio de «paradigma científico» que la investigación en comunicación debe acometer en los próximos años.4. Introducimos la conceptualización big data, medium data, small data, web-data, mediante breves casos de estudio y su adaptación a la investigación en comunicación.Introducimos a su vez los datos más relevantes relativos a las metodologías e instrumentos de investigación más presentes en la investigación en comunicación disponibles en la base de datos del proyecto Mapcom.es «El sistema de investigación en España sobre prácticas sociales de Comunicación. Mapa de Proyectos, Grupos, Líneas, Objetos de estudio y Métodos», Código de Referencia CSO2013-47933-C4-1P. Palabras Clave: Comunicación, Métodos de investigación, objetos de estudio, instrumentos de investigación, España.

Author(s):  
Prakhar Tripathi

—In the era of the ‘Big-Data’ we hear a lot about machine learning for working on this big data. Machine learning helps us to predict and analyze data with better accuracy and least human intervention. Machine learning is autonomous but susceptible to errors. This is due to biased prediction when previously trained on small data. This leads to chain of errors that can`t be determined easily for long period of time. And when recognized takes lot time to recognize source. There comes the idea of deep learning which achieves the flexibility by using use nested hierarchy of concept to define the world. But deep learning has setback of taking very long time to train data which could be reduced by using transfer learning.


Author(s):  
Turan G. Bali ◽  
Amit Goyal ◽  
Dashan Huang ◽  
Fuwei Jiang ◽  
Quan Wen

2019 ◽  
Vol 19 (25) ◽  
pp. 2301-2317 ◽  
Author(s):  
Ruirui Liang ◽  
Jiayang Xie ◽  
Chi Zhang ◽  
Mengying Zhang ◽  
Hai Huang ◽  
...  

In recent years, the successful implementation of human genome project has made people realize that genetic, environmental and lifestyle factors should be combined together to study cancer due to the complexity and various forms of the disease. The increasing availability and growth rate of ‘big data’ derived from various omics, opens a new window for study and therapy of cancer. In this paper, we will introduce the application of machine learning methods in handling cancer big data including the use of artificial neural networks, support vector machines, ensemble learning and naïve Bayes classifiers.


Author(s):  
Muhammad Junaid ◽  
Shiraz Ali Wagan ◽  
Nawab Muhammad Faseeh Qureshi ◽  
Choon Sung Nam ◽  
Dong Ryeol Shin

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