FrancophonIA/language_detection · Datasets at Hugging Face

Text stringlengths 1 19.1k	Language stringclasses 17 values
[200] Dos de los principales motivos por los cuales Wikipedia es criticada en cuanto a la exactitud y fiabilidad de sus contenidos son la persistencia de detalles erróneos difíciles de detectar —imprecisiones no necesariamente malintencionadas, pero que pueden permanecer en un artículo por mucho tiempo—.	Spanish
[201] Por su parte los actos vandálicos, modificaciones inapropiadas u ofensivas de los artículos que entorpecen el desarrollo del proyecto, constituyen un importante factor en las problemáticas de contenido, cuya solución a largo plazo no pasa —como sucede en los otros dos casos— por una mejora constante de la calidad ni por la incorporación o ampliación progresiva de artículos.	Spanish
Mientras que las inexactitudes de contenido y las tendencias de crecimiento irregular[200] pueden ser subsanadas a medida que siga evolucionando el proyecto —y aumenten las ediciones de artículos—, el vandalismo representa una amenaza constante que se incrementa en proporción al crecimiento exponencial de Wikipedia.	Spanish
Por ejemplo, la exposición a una mayor afluencia de visitas a los artículos publicados en varios medios de prensa implicaba un porcentaje muy alto de vandalismos —incluidos de personajes públicos—, casi tanto como el de cambios constructivos.	Spanish
[202][203][204] Pero no solo se trata de ediciones dentro de artículo, también existen artículos enteros falsos.	Spanish
[nota 10] La Wikipedia en inglés posee una entrada dedicada solo a ellos, como también la Wikipedia en español.	Spanish
La existencia de artículos falsos con una duración de casi diez años siembra dudas sobre la capacidad de Wikipedia para autocorregirse.	Spanish
En otros casos, además de la duración destaca los sucesivos filtros por los que pasaron, caso del Conflicto de Bicholim que fue redactado sin que nadie se percatara del fraude, propuesto a Bueno, elegido como Artículo Bueno, propuesto a Destacado y rechazado por cuestiones técnicas sin que nadie comprobase la veracidad de los contenidos.	Spanish
[205] De manera similar pasó con el artículo Cayo Flavio Antonino, supuesto asesino de Julio César, cuya entrada permaneció ocho años en forma de esbozo.	Spanish
[206] Uno de los más controversiales fue Santiago Swallow, conferencista ficticio creado por Kevin Ashton y que fue descubierto al publicarse un artículo de prensa donde el autor declaró que «invirtió 68 dólares para hacerlo famoso».	Spanish
[207][208] En 2014 se desarrolló un algoritmo hecho por la Universidad de Nankín de Correos y Telecomunicaciones sobre la base de la red bayesiana, método similar a la detección de correo basura; se piensa que el sistema se implementará en un futuro próximo.	Spanish
[209] Un ejemplo paradigmático de vandalismo masivo se produjo el 31 de julio de 2006 como consecuencia de una llamada a la participación por parte de Stephen Colbert, un conocido humorista y presentador de la televisión norteamericana, en una sección de su programa The Colbert Report que tituló Wikiality:[211] Después de algunos gags en torno a la posibilidad de cambiar la ubicación de estados y países en sus respectivas definiciones de Wikipedia, animó a los telespectadores a modificar la entrada 'elefante' para que constara que, en lugar de disminuir, la población del elefante africano se había triplicado.	Spanish
Como resultado inmediato, hasta veinte entradas de la Wikipedia en inglés que hacían referencia a elefantes fueron bloqueadas por sus administradores, o bien pasaron a estado de semi-protegidas, solo modificables por usuarios registrados con un mínimo de antigüedad.	Spanish
Para todos los ejemplos citados y sus variantes, aparte de las medidas correctoras llevadas a cabo en forma de reversión, aviso o bloqueo, la comunidad de wikipedistas crea y mantiene —al igual que sucede entre programadores voluntarios en entornos de software libre— toda una serie de herramientas e implementaciones técnicas destinadas a actuar contra el vandalismo, desde foros y canales específicos de IRC hasta programas paralelos de detección y aviso, pasando por usuarios que son en realidad programas bot cuya misión es exclusivamente combatir los actos vandálicos.	Spanish
Parece que con dichas modificaciones ese problema comenzó a estar bajo control desde 2007, pero limitó las posibilidades de supervivencia de Wikipedia.	Spanish
[200] En otras ocasiones los errores llegan por la confusión.	Spanish
Algunos han confundido «Wikipedia» con «WikiLeaks»,[212] un sitio de almacenamiento de documentos filtrados conocido por la polémica del cablegate.	Spanish
Jimmy Wales, cofundador de Wikipedia, explicó que, cuando en 2006 WikiLeaks comenzó sus actividades, se presentó como la 'Wikipedia de los secretos'.	Spanish
Cuando Wales fundó Wikipedia creó una organización llamada Wikia.	Spanish
Esta organización se encargó de registrar los dominios bajo el término Wiki, y permitió a WikiLeaks en sus comienzos la utilización del término Wiki y su dominio correspondiente.	Spanish
No obstante, actualmente —enero de 2011—, los dominios adquiridos por WikiLeaks están a punto de caducar, y Jimmy Wales no tiene intención de renovar el contrato ya que, en sus propias palabras, no desea que Wikipedia se relacione con WikiLeaks.	Spanish
[213] El proyecto cuenta con importantes subvenciones de multinacionales estadounidenses, de intereses capitalistas.	Spanish
[214][215] Por otro lado, en opinión de César Rendueles, doctor en filosofía, profesor asociado de la Universidad Complutense de Madrid[216] y usuario de Wikipedia, «todo [en Wikipedia] es mucho más doméstico de lo que alguna gente se imagina».	Spanish
En su opinión, «la enciclopedia está “controlada” por todos aquellos que generosamente dedican su tiempo regularmente a la edición de artículos», y afirma que como resultado la enciclopedia refleja el perfil predominantemente conservador —aunque en muchos casos para la redacción de artículos, muestra el lado liberal, dando mayor énfasis en la libertad de contenido que en la cooperación del mismo—[217][218] de quienes disponen de más tiempo libre.	Spanish
Concluye diciendo que «una mayor presencia de la comunidad universitaria y escolar sería un auténtico soplo de aire fresco» para la enciclopedia.	Spanish
[219] Opinión contraria a otros autores como Daniel Rodríguez Herrera, para quien la Wikipedia posee una clara tendencia izquierdista, lo cual se comprueba viendo los resúmenes de Stalin y otros dirigentes comunistas que no son llamados en ningún momento "dictadores", solamente líderes.	Spanish
[220] Algunas empresas han intentado en repetidas ocasiones manipular la información que aparece sobre ellas en Wikipedia enfatizando los aspectos positivos y suavizando o eliminando los negativos con el fin de mejorar su imagen corporativa.	Spanish
Por ejemplo, Microsoft eliminó un párrafo donde aparecían los errores de su consola Xbox 360, y el consorcio petrolífero Chevron-Texaco borró todo un texto sobre biodiésel.	Spanish
En 2013 el diario económico Expansión denunció las acciones de algunas de las principales empresas españolas para manipular su historial o alterar favorablemente las biografías de sus directivos.	Spanish
[221] Cambios de este tipo pueden ser detectados con la utilización de una herramienta llamada WikiScanner.	Spanish
[222] Otras críticas, además de en su precisión, han estado refiriéndose a la violación de la intimidad de algunas personas,[223][224] a la adición de imágenes interpretadas como pornografía infantil,[225][226] la escasa certeza en las entradas sobre temas de salud,[227] o a la creación de artículos biográficos sobre animales.	Spanish
Algunas denuncias llegaron a ser muy notorias y graves como el uso del escudo perteneciente a la Oficina Federal de Investigación en uno de sus artículos.	Spanish
[228] Un tema de controversia en ciertos medios es la labor de algunos administradores —«bibliotecarios»—, que se extralimitan en sus funciones bloqueando a otros usuarios y generando enfados, razón por la cual varios quieren mantener su incógnito por miedo a represalias.	Spanish
[199] También el ambiente de Wikipedia permite e incluso fomenta ese tipo de actuaciones; pues, según Arias Maldonado,[229] una de las partes divertidas de Wikipedia es conspirar.	Spanish
Una evidencia por parte de FiveThirtyEight sobre los 100 artículos más editados de la versión en inglés muestra que los temas más controvertidos para la Wikipedia son los deportes, personajes del entretenimiento norteamericano, política y religión.	Spanish
En el top de la lista están los artículos sobre Estados Unidos, Michael Jackson, Jesucristo y los luchadores de la WWE, el último mucho mayor que el artículo del Real Madrid.	Spanish
[230] Un estudio sobre el tratamiento desigual en los contenidos de la mayor enciclopedia de la web dio cuenta de que solo las grandes mujeres están bien representadas en la enciclopedia y los artículos sobre ellas presentan desigualdades de género.	Spanish
[236][237] A pesar de que cada vez más personas se informan en Wikipedia, este sitio web ha visto una baja significativa en sus visitas en el buscador Google, unos 250 millones en tres meses (abril-junio de 2015) que representa cerca del 11 %, así lo informó un estudio de Similar Web, empresa británica de tecnología e información y luego corroborado por el cofundador de Wikipedia, Jimmy Wales.	Spanish
[239] Una de las razones de esa brusca caída puede ser que el buscador da una referencia directa a Wikipedia al lado derecho de la pantalla, lo que quitaría la necesidad de cliquear el enlace.	Spanish
[240] En un informe de Hackernoon, sitio web estadunidense en publicación de tecnología, Wikipedia había perdido en 2019 +3k millones de páginas vistas.	Spanish
En enero de 2020, había perdido un 14% de su tráfico en comparación con el mismo mes de 2019.	Spanish
El principal culpable de esta bajada es el buscador de Google, que entre sus muchas funciones y herramientas, muestra a menudo extractos de Wikipedia cuando se hace una búsqueda y suele dar prioridad a los vídeos de YouTube, plataforma de su propiedad.	Spanish
[241] Similar situación está ocurriendo debido a los asistentes de Alexa y Siri.	Spanish
[242] Este sistema de búsquedas tan de moda se llama búsqueda sin 'clicks y hace que Wikipedia pierda visitas a gran velocidad.	Spanish
Según Ortega Soto (2009) las principales versiones de Wikipedia (inglesa, alemana, japonesa, española, etc) estaban perdiendo usuarios porque los nuevos editores no compensaban en número a los veteranos que abandonaban la edición.	Spanish
Además había disminuido el tiempo medio que un editor tardaba en desistir.	Spanish
[243] Esta tendencia la confirmó en 2013 Tom Simonite, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), cuando confirmaba que la propia Fundación Wikimedia reconocía que la enciclopedia en línea tenía problemas ante la carencia cada vez más acusada de voluntarios.	Spanish
[200] En contraste, el análisis de tendencias publicado en The Economist presenta a Wikipedia en otros idiomas (Wikipedia no inglesa) como exitosa en retener a sus editores activos de manera renovable y sostenida, con un número relativamente constante.	Spanish
[244] En 2010, Alison J.	Spanish
Head y Michael B. Eisenberg publicaron una investigación sobre el uso que dan a la Wikipedia los estudiantes universitarios.	Spanish
El estudio tuvo lugar en siete universidades de Estados Unidos, y tenía como objetivo mostrar con qué frecuencia, motivos y en qué momento de un trabajo académico, se utiliza esta enciclopedia.	Spanish
El resultado la posicionó como la sexta fuente de consulta y la segunda no académica; la enciclopedia predilecta para obtener un trasfondo general sobre un tema.	Spanish
Se ubicó por delante de sitios gubernamentales, compañeros de clase, colecciones personales de libros, y la Enciclopedia Británica, que quedó relegada al undécimo puesto (61 %).	Spanish
[245][246] Un estudio de la Universidad Carolina de 2018 concluyó que Wikipedia es el recursos educativo abierto más utilizado por estudiantes, y argumentó que las instituciones educativas deberían centrar su atención en ello (por ejemplo, apoyando wikipedistas residentes).	Spanish
[247] El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.	Spanish
Se dice que un agente aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia; es decir, cuando la habilidad no estaba presente en su genotipo o rasgos de nacimiento.	Spanish
[1] De forma más concreta, los investigadores del aprendizaje de máquinas buscan algoritmos y heurísticas para convertir muestras de datos en programas de computadora, sin tener que escribir los últimos explícitamente.	Spanish
Los modelos o programas resultantes deben ser capaces de generalizar comportamientos e inferencias para un conjunto más amplio (potencialmente infinito) de datos.	Spanish
En muchas ocasiones el campo de actuación del aprendizaje automático se solapa con el de la estadística inferencial, ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos.	Spanish
Sin embargo, el aprendizaje automático incorpora las preocupaciones de la complejidad computacional de los problemas[2].	Spanish
Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigación realizada en aprendizaje automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas.	Spanish
El aprendizaje automático también está estrechamente relacionado con el reconocimiento de patrones.	Spanish
El aprendizaje automático puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del método científico mediante métodos matemáticos.	Spanish
Por lo tanto es un proceso de inducción del conocimiento.	Spanish
El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.	Spanish
Algunos sistemas de aprendizaje automático intentan eliminar toda necesidad de intuición o conocimiento experto de los procesos de análisis de datos, mientras otros tratan de establecer un marco de colaboración entre el experto y la computadora.	Spanish
De todas formas, la intuición humana no puede ser reemplazada en su totalidad, ya que el diseñador del sistema ha de especificar la forma de representación de los datos y los métodos de manipulación y caracterización de los mismos.	Spanish
Sin embargo, las computadoras son utilizadas por todo el mundo con fines tecnológicos muy buenos.	Spanish
El aprendizaje automático tiene como resultado un modelo para resolver una tarea dada.	Spanish
Entre los modelos se distinguen[3] Los modelos pueden también clasificarse como modelos de agrupamiento y modelos de gradiente.	Spanish
Los primeros tratan de dividir el espacio de instancias en grupos.	Spanish
Los segundos, como su nombre lo indican, representan un gradiente en el que se puede diferenciar entre cada instancia.	Spanish
Clasificadores geométricos como las máquinas de vectores de apoyo son modelos de gradientes.	Spanish
Los diferentes algoritmos de Aprendizaje Automático se agrupan en una taxonomía en función de la salida de los mismos.	Spanish
Algunos tipos de algoritmos son: El análisis computacional y de rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático es una rama de la estadística conocida como teoría computacional del aprendizaje.	Spanish
El aprendizaje automático las personas lo llevamos a cabo de manera automática ya que es un proceso tan sencillo para nosotros que ni nos damos cuenta de cómo se realiza y todo lo que implica.	Spanish
Desde que nacemos hasta que morimos los seres humanos llevamos a cabo diferentes procesos, entre ellos encontramos el de aprendizaje por medio del cual adquirimos conocimientos, desarrollamos habilidades para analizar y evaluar a través de métodos y técnicas así como también por medio de la experiencia propia.	Spanish
Sin embargo, a las máquinas hay que indicarles cómo aprender, ya que si no se logra que una máquina sea capaz de desarrollar sus habilidades, el proceso de aprendizaje no se estará llevando a cabo, sino que solo será una secuencia repetitiva.	Spanish
Este tipo de aprendizaje usa un árbol de decisiones como modelo predictivo.	Spanish
Se mapean observaciones sobre un objeto con conclusiones sobre el valor final de dicho objeto.	Spanish
Los árboles son estructuras básicas en la informática.	Spanish
Los árboles de atributos son la base de las decisiones.	Spanish
Una de las dos formas principales de árboles de decisiones es la desarrollada por Quinlan de medir la impureza de la entropía en cada rama, algo que primero desarrolló en el algoritmo ID3 y luego en el C4.5.	Spanish
Otra de las estrategias se basa en el índice GINI y fue desarrollada por Breiman, Friedman et alia.	Spanish
El algoritmo de CART es una implementación de esta estrategia.	Spanish
[5] Los algoritmos de reglas de asociación procuran descubrir relaciones interesantes entre variables.	Spanish
Entre los métodos más conocidos se hallan el algoritmo a priori, el algoritmo Eclat y el algoritmo de Patrón Frecuente.	Spanish
Los algoritmos genéticos son procesos de búsqueda heurística que simulan la selección natural.	Spanish
Usan métodos tales como la mutación y el cruzamiento para generar nuevas clases que puedan ofrecer una buena solución a un problema dado.	Spanish
Las redes de neuronas artificiales (RNA) son un paradigma de aprendizaje automático inspirado en las neuronas de los sistemas nerviosos de los animales.	Spanish
Se trata de un sistema de enlaces de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida.	Spanish
Las conexiones tienen pesos numéricos que se adaptan según la experiencia.	Spanish
De esta manera, las redes neurales se adaptan a un impulso y son capaces de aprender.	Spanish
La importancia de las redes neurales cayó durante un tiempo con el desarrollo de los vectores de soporte y clasificadores lineales, pero volvió a surgir a finales de la década de 2000 con la llegada del aprendizaje profundo.	Spanish
Las MVS son una serie de métodos de aprendizaje supervisado usados para clasificación y regresión.	Spanish
Los algoritmos de MVS usan un conjunto de ejemplos de entrenamiento clasificado en dos categorías para construir un modelo que prediga si un nuevo ejemplo pertenece a una u otra de dichas categorías.	Spanish
El análisis por agrupamiento (clustering en inglés) es la clasificación de observaciones en subgrupos —clusters— para que las observaciones en cada grupo se asemejen entre sí según ciertos criterios.	Spanish
Las técnicas de agrupamiento hacen inferencias diferentes sobre la estructura de los datos; se guían usualmente por una medida de similitud específica y por un nivel de compactamiento interno (similitud entre los miembros de un grupo) y la separación entre los diferentes grupos.	Spanish
El agrupamiento es un método de aprendizaje no supervisado y es una técnica muy popular de análisis estadístico de datos.	Spanish
Una red bayesiana, red de creencia o modelo acíclico dirigido es un modelo probabilístico que representa una serie de variables de azar y sus independencias condicionales a través de un grafo acíclico dirigido.	Spanish

[200] Dos de los principales motivos por los cuales Wikipedia es criticada en cuanto a la exactitud y fiabilidad de sus contenidos son la persistencia de detalles erróneos difíciles de detectar —imprecisiones no necesariamente malintencionadas, pero que pueden permanecer en un artículo por mucho tiempo—.

Spanish

[201] Por su parte los actos vandálicos, modificaciones inapropiadas u ofensivas de los artículos que entorpecen el desarrollo del proyecto, constituyen un importante factor en las problemáticas de contenido, cuya solución a largo plazo no pasa —como sucede en los otros dos casos— por una mejora constante de la calidad ni por la incorporación o ampliación progresiva de artículos.

Spanish

Mientras que las inexactitudes de contenido y las tendencias de crecimiento irregular[200] pueden ser subsanadas a medida que siga evolucionando el proyecto —y aumenten las ediciones de artículos—, el vandalismo representa una amenaza constante que se incrementa en proporción al crecimiento exponencial de Wikipedia.

Spanish

Por ejemplo, la exposición a una mayor afluencia de visitas a los artículos publicados en varios medios de prensa implicaba un porcentaje muy alto de vandalismos —incluidos de personajes públicos—, casi tanto como el de cambios constructivos.

Spanish

[202][203][204] Pero no solo se trata de ediciones dentro de artículo, también existen artículos enteros falsos.

Spanish

[nota 10] La Wikipedia en inglés posee una entrada dedicada solo a ellos, como también la Wikipedia en español.

Spanish

La existencia de artículos falsos con una duración de casi diez años siembra dudas sobre la capacidad de Wikipedia para autocorregirse.

Spanish

En otros casos, además de la duración destaca los sucesivos filtros por los que pasaron, caso del Conflicto de Bicholim que fue redactado sin que nadie se percatara del fraude, propuesto a Bueno, elegido como Artículo Bueno, propuesto a Destacado y rechazado por cuestiones técnicas sin que nadie comprobase la veracidad de los contenidos.

Spanish

[205] De manera similar pasó con el artículo Cayo Flavio Antonino, supuesto asesino de Julio César, cuya entrada permaneció ocho años en forma de esbozo.

Spanish

[206] Uno de los más controversiales fue Santiago Swallow, conferencista ficticio creado por Kevin Ashton y que fue descubierto al publicarse un artículo de prensa donde el autor declaró que «invirtió 68 dólares para hacerlo famoso».

Spanish

[207][208] En 2014 se desarrolló un algoritmo hecho por la Universidad de Nankín de Correos y Telecomunicaciones sobre la base de la red bayesiana, método similar a la detección de correo basura; se piensa que el sistema se implementará en un futuro próximo.

Spanish

[209] Un ejemplo paradigmático de vandalismo masivo se produjo el 31 de julio de 2006 como consecuencia de una llamada a la participación por parte de Stephen Colbert, un conocido humorista y presentador de la televisión norteamericana, en una sección de su programa The Colbert Report que tituló Wikiality:[211] Después de algunos gags en torno a la posibilidad de cambiar la ubicación de estados y países en sus respectivas definiciones de Wikipedia, animó a los telespectadores a modificar la entrada 'elefante' para que constara que, en lugar de disminuir, la población del elefante africano se había triplicado.

Spanish

Como resultado inmediato, hasta veinte entradas de la Wikipedia en inglés que hacían referencia a elefantes fueron bloqueadas por sus administradores, o bien pasaron a estado de semi-protegidas, solo modificables por usuarios registrados con un mínimo de antigüedad.

Spanish

Para todos los ejemplos citados y sus variantes, aparte de las medidas correctoras llevadas a cabo en forma de reversión, aviso o bloqueo, la comunidad de wikipedistas crea y mantiene —al igual que sucede entre programadores voluntarios en entornos de software libre— toda una serie de herramientas e implementaciones técnicas destinadas a actuar contra el vandalismo, desde foros y canales específicos de IRC hasta programas paralelos de detección y aviso, pasando por usuarios que son en realidad programas bot cuya misión es exclusivamente combatir los actos vandálicos.

Spanish

Parece que con dichas modificaciones ese problema comenzó a estar bajo control desde 2007, pero limitó las posibilidades de supervivencia de Wikipedia.

Spanish

[200] En otras ocasiones los errores llegan por la confusión.

Spanish

Algunos han confundido «Wikipedia» con «WikiLeaks»,[212] un sitio de almacenamiento de documentos filtrados conocido por la polémica del cablegate.

Spanish

Jimmy Wales, cofundador de Wikipedia, explicó que, cuando en 2006 WikiLeaks comenzó sus actividades, se presentó como la 'Wikipedia de los secretos'.

Spanish

Cuando Wales fundó Wikipedia creó una organización llamada Wikia.

Spanish

Esta organización se encargó de registrar los dominios bajo el término Wiki, y permitió a WikiLeaks en sus comienzos la utilización del término Wiki y su dominio correspondiente.

Spanish

No obstante, actualmente —enero de 2011—, los dominios adquiridos por WikiLeaks están a punto de caducar, y Jimmy Wales no tiene intención de renovar el contrato ya que, en sus propias palabras, no desea que Wikipedia se relacione con WikiLeaks.

Spanish

[213] El proyecto cuenta con importantes subvenciones de multinacionales estadounidenses, de intereses capitalistas.

Spanish

[214][215] Por otro lado, en opinión de César Rendueles, doctor en filosofía, profesor asociado de la Universidad Complutense de Madrid[216] y usuario de Wikipedia, «todo [en Wikipedia] es mucho más doméstico de lo que alguna gente se imagina».

Spanish

En su opinión, «la enciclopedia está “controlada” por todos aquellos que generosamente dedican su tiempo regularmente a la edición de artículos», y afirma que como resultado la enciclopedia refleja el perfil predominantemente conservador —aunque en muchos casos para la redacción de artículos, muestra el lado liberal, dando mayor énfasis en la libertad de contenido que en la cooperación del mismo—[217][218] de quienes disponen de más tiempo libre.

Spanish

Concluye diciendo que «una mayor presencia de la comunidad universitaria y escolar sería un auténtico soplo de aire fresco» para la enciclopedia.

Spanish

[219] Opinión contraria a otros autores como Daniel Rodríguez Herrera, para quien la Wikipedia posee una clara tendencia izquierdista, lo cual se comprueba viendo los resúmenes de Stalin y otros dirigentes comunistas que no son llamados en ningún momento "dictadores", solamente líderes.

Spanish

[220] Algunas empresas han intentado en repetidas ocasiones manipular la información que aparece sobre ellas en Wikipedia enfatizando los aspectos positivos y suavizando o eliminando los negativos con el fin de mejorar su imagen corporativa.

Spanish

Por ejemplo, Microsoft eliminó un párrafo donde aparecían los errores de su consola Xbox 360, y el consorcio petrolífero Chevron-Texaco borró todo un texto sobre biodiésel.

Spanish

En 2013 el diario económico Expansión denunció las acciones de algunas de las principales empresas españolas para manipular su historial o alterar favorablemente las biografías de sus directivos.

Spanish

[221] Cambios de este tipo pueden ser detectados con la utilización de una herramienta llamada WikiScanner.

Spanish

[222] Otras críticas, además de en su precisión, han estado refiriéndose a la violación de la intimidad de algunas personas,[223][224] a la adición de imágenes interpretadas como pornografía infantil,[225][226] la escasa certeza en las entradas sobre temas de salud,[227] o a la creación de artículos biográficos sobre animales.

Spanish

Algunas denuncias llegaron a ser muy notorias y graves como el uso del escudo perteneciente a la Oficina Federal de Investigación en uno de sus artículos.

Spanish

[228] Un tema de controversia en ciertos medios es la labor de algunos administradores —«bibliotecarios»—, que se extralimitan en sus funciones bloqueando a otros usuarios y generando enfados, razón por la cual varios quieren mantener su incógnito por miedo a represalias.

Spanish

[199] También el ambiente de Wikipedia permite e incluso fomenta ese tipo de actuaciones; pues, según Arias Maldonado,[229] una de las partes divertidas de Wikipedia es conspirar.

Spanish

Una evidencia por parte de FiveThirtyEight sobre los 100 artículos más editados de la versión en inglés muestra que los temas más controvertidos para la Wikipedia son los deportes, personajes del entretenimiento norteamericano, política y religión.

Spanish

En el top de la lista están los artículos sobre Estados Unidos, Michael Jackson, Jesucristo y los luchadores de la WWE, el último mucho mayor que el artículo del Real Madrid.

Spanish

[230] Un estudio sobre el tratamiento desigual en los contenidos de la mayor enciclopedia de la web dio cuenta de que solo las grandes mujeres están bien representadas en la enciclopedia y los artículos sobre ellas presentan desigualdades de género.

Spanish

[236][237] A pesar de que cada vez más personas se informan en Wikipedia, este sitio web ha visto una baja significativa en sus visitas en el buscador Google, unos 250 millones en tres meses (abril-junio de 2015) que representa cerca del 11 %, así lo informó un estudio de Similar Web, empresa británica de tecnología e información y luego corroborado por el cofundador de Wikipedia, Jimmy Wales.

Spanish

[239] Una de las razones de esa brusca caída puede ser que el buscador da una referencia directa a Wikipedia al lado derecho de la pantalla, lo que quitaría la necesidad de cliquear el enlace.

Spanish

[240] En un informe de Hackernoon, sitio web estadunidense en publicación de tecnología, Wikipedia había perdido en 2019 +3k millones de páginas vistas.

Spanish

En enero de 2020, había perdido un 14% de su tráfico en comparación con el mismo mes de 2019.

Spanish

El principal culpable de esta bajada es el buscador de Google, que entre sus muchas funciones y herramientas, muestra a menudo extractos de Wikipedia cuando se hace una búsqueda y suele dar prioridad a los vídeos de YouTube, plataforma de su propiedad.

Spanish

[241] Similar situación está ocurriendo debido a los asistentes de Alexa y Siri.

Spanish

[242] Este sistema de búsquedas tan de moda se llama búsqueda sin 'clicks y hace que Wikipedia pierda visitas a gran velocidad.

Spanish

Según Ortega Soto (2009) las principales versiones de Wikipedia (inglesa, alemana, japonesa, española, etc) estaban perdiendo usuarios porque los nuevos editores no compensaban en número a los veteranos que abandonaban la edición.

Spanish

Además había disminuido el tiempo medio que un editor tardaba en desistir.

Spanish

[243] Esta tendencia la confirmó en 2013 Tom Simonite, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), cuando confirmaba que la propia Fundación Wikimedia reconocía que la enciclopedia en línea tenía problemas ante la carencia cada vez más acusada de voluntarios.

Spanish

[200] En contraste, el análisis de tendencias publicado en The Economist presenta a Wikipedia en otros idiomas (Wikipedia no inglesa) como exitosa en retener a sus editores activos de manera renovable y sostenida, con un número relativamente constante.

Spanish

[244] En 2010, Alison J.

Spanish

Head y Michael B. Eisenberg publicaron una investigación sobre el uso que dan a la Wikipedia los estudiantes universitarios.

Spanish

El estudio tuvo lugar en siete universidades de Estados Unidos, y tenía como objetivo mostrar con qué frecuencia, motivos y en qué momento de un trabajo académico, se utiliza esta enciclopedia.

Spanish

El resultado la posicionó como la sexta fuente de consulta y la segunda no académica; la enciclopedia predilecta para obtener un trasfondo general sobre un tema.

Spanish

Se ubicó por delante de sitios gubernamentales, compañeros de clase, colecciones personales de libros, y la Enciclopedia Británica, que quedó relegada al undécimo puesto (61 %).

Spanish

[245][246] Un estudio de la Universidad Carolina de 2018 concluyó que Wikipedia es el recursos educativo abierto más utilizado por estudiantes, y argumentó que las instituciones educativas deberían centrar su atención en ello (por ejemplo, apoyando wikipedistas residentes).

Spanish

[247] El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.

Spanish

Se dice que un agente aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia; es decir, cuando la habilidad no estaba presente en su genotipo o rasgos de nacimiento.

Spanish

[1] De forma más concreta, los investigadores del aprendizaje de máquinas buscan algoritmos y heurísticas para convertir muestras de datos en programas de computadora, sin tener que escribir los últimos explícitamente.

Spanish

Los modelos o programas resultantes deben ser capaces de generalizar comportamientos e inferencias para un conjunto más amplio (potencialmente infinito) de datos.

Spanish

En muchas ocasiones el campo de actuación del aprendizaje automático se solapa con el de la estadística inferencial, ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos.

Spanish

Sin embargo, el aprendizaje automático incorpora las preocupaciones de la complejidad computacional de los problemas[2].

Spanish

Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigación realizada en aprendizaje automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas.

Spanish

El aprendizaje automático también está estrechamente relacionado con el reconocimiento de patrones.

Spanish

El aprendizaje automático puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del método científico mediante métodos matemáticos.

Spanish

Por lo tanto es un proceso de inducción del conocimiento.

Spanish

El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.

Spanish

Algunos sistemas de aprendizaje automático intentan eliminar toda necesidad de intuición o conocimiento experto de los procesos de análisis de datos, mientras otros tratan de establecer un marco de colaboración entre el experto y la computadora.

Spanish

De todas formas, la intuición humana no puede ser reemplazada en su totalidad, ya que el diseñador del sistema ha de especificar la forma de representación de los datos y los métodos de manipulación y caracterización de los mismos.

Spanish

Sin embargo, las computadoras son utilizadas por todo el mundo con fines tecnológicos muy buenos.

Spanish

El aprendizaje automático tiene como resultado un modelo para resolver una tarea dada.

Spanish

Entre los modelos se distinguen[3] Los modelos pueden también clasificarse como modelos de agrupamiento y modelos de gradiente.

Spanish

Los primeros tratan de dividir el espacio de instancias en grupos.

Spanish

Los segundos, como su nombre lo indican, representan un gradiente en el que se puede diferenciar entre cada instancia.

Spanish

Clasificadores geométricos como las máquinas de vectores de apoyo son modelos de gradientes.

Spanish

Los diferentes algoritmos de Aprendizaje Automático se agrupan en una taxonomía en función de la salida de los mismos.

Spanish

Algunos tipos de algoritmos son: El análisis computacional y de rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático es una rama de la estadística conocida como teoría computacional del aprendizaje.

Spanish

El aprendizaje automático las personas lo llevamos a cabo de manera automática ya que es un proceso tan sencillo para nosotros que ni nos damos cuenta de cómo se realiza y todo lo que implica.

Spanish

Desde que nacemos hasta que morimos los seres humanos llevamos a cabo diferentes procesos, entre ellos encontramos el de aprendizaje por medio del cual adquirimos conocimientos, desarrollamos habilidades para analizar y evaluar a través de métodos y técnicas así como también por medio de la experiencia propia.

Spanish

Sin embargo, a las máquinas hay que indicarles cómo aprender, ya que si no se logra que una máquina sea capaz de desarrollar sus habilidades, el proceso de aprendizaje no se estará llevando a cabo, sino que solo será una secuencia repetitiva.

Spanish

Este tipo de aprendizaje usa un árbol de decisiones como modelo predictivo.

Spanish

Se mapean observaciones sobre un objeto con conclusiones sobre el valor final de dicho objeto.

Spanish

Los árboles son estructuras básicas en la informática.

Spanish

Los árboles de atributos son la base de las decisiones.

Spanish

Una de las dos formas principales de árboles de decisiones es la desarrollada por Quinlan de medir la impureza de la entropía en cada rama, algo que primero desarrolló en el algoritmo ID3 y luego en el C4.5.

Spanish

Otra de las estrategias se basa en el índice GINI y fue desarrollada por Breiman, Friedman et alia.

Spanish

El algoritmo de CART es una implementación de esta estrategia.

Spanish

[5] Los algoritmos de reglas de asociación procuran descubrir relaciones interesantes entre variables.

Spanish

Entre los métodos más conocidos se hallan el algoritmo a priori, el algoritmo Eclat y el algoritmo de Patrón Frecuente.

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Los algoritmos genéticos son procesos de búsqueda heurística que simulan la selección natural.

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Usan métodos tales como la mutación y el cruzamiento para generar nuevas clases que puedan ofrecer una buena solución a un problema dado.

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Las redes de neuronas artificiales (RNA) son un paradigma de aprendizaje automático inspirado en las neuronas de los sistemas nerviosos de los animales.

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Se trata de un sistema de enlaces de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida.

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Las conexiones tienen pesos numéricos que se adaptan según la experiencia.

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De esta manera, las redes neurales se adaptan a un impulso y son capaces de aprender.

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La importancia de las redes neurales cayó durante un tiempo con el desarrollo de los vectores de soporte y clasificadores lineales, pero volvió a surgir a finales de la década de 2000 con la llegada del aprendizaje profundo.

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Las MVS son una serie de métodos de aprendizaje supervisado usados para clasificación y regresión.

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Los algoritmos de MVS usan un conjunto de ejemplos de entrenamiento clasificado en dos categorías para construir un modelo que prediga si un nuevo ejemplo pertenece a una u otra de dichas categorías.

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El análisis por agrupamiento (clustering en inglés) es la clasificación de observaciones en subgrupos —clusters— para que las observaciones en cada grupo se asemejen entre sí según ciertos criterios.

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Las técnicas de agrupamiento hacen inferencias diferentes sobre la estructura de los datos; se guían usualmente por una medida de similitud específica y por un nivel de compactamiento interno (similitud entre los miembros de un grupo) y la separación entre los diferentes grupos.

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El agrupamiento es un método de aprendizaje no supervisado y es una técnica muy popular de análisis estadístico de datos.

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Una red bayesiana, red de creencia o modelo acíclico dirigido es un modelo probabilístico que representa una serie de variables de azar y sus independencias condicionales a través de un grafo acíclico dirigido.

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