Computador que predice el futuro!

Previsión de la conducta humana con supercomputación a partir de noticias internacionales

Un artículo publicado el 7 de septiembre en la revista First Monday combina la supercomputación avanzada con un cuarto de siglo de noticias de todo el mundo para predecir y visualizar el comportamiento humano, desde los disturbios civiles al movimiento de los individuos.El documento, titulado “Culturomics 2.0: Forecasting Large-Scale Human Behavior UsingGlobal News Media Tone in Time and Space” (Culturomics 2.0: Predicción del comportamiento humano a gran escala utilizando el tono de los medios de comunicación de noticias internacionales en tiempo y espacio), utiliza el tono y la ubicación de la cobertura de noticias de todo el mundo para predecir la estabilidad de un país (incluyendo, la predicción, con carácter retroactivo, de la reciente Primavera Árabe) , estimar la ubicación final de Osama Bin Laden en un radio de 200 kilómetros alrededor de Abbottabad y descubrir las seis civilizaciones del mundo de los medios de comunicación de noticias internacionales. La investigación también demuestra que las noticias son, de hecho, cada vez más negativas, e incluso visualiza el conflicto mundial de la sociedad humana y la cooperación en el último cuarto de siglo.

Mediante el uso de la gran supercomputadora de memoria compartida Nautilus, KalevLeetaru, de la Universidad de Illinois, en Urbana-Champaign, combinó tres archivos de noticias masivos con un total de más de 100 millones de artículos de todo el mundo, para explorar la conciencia global de los medios de comunicación.

Se utilizaron métodos avanzados de análisis tonal, geográfico y de red para producir una red de 2,4 petabytes de tamaño con más de 10 millones de personas, lugares, cosas y actividades conectadas por más de 100 billones de relaciones, captando una sección transversal de la Tierra desde los medios de comunicación . Un subconjunto de los resultados de este análisis fue reproducido, a continuación, para este estudio utilizando métodos más tradicionales y flujos de trabajo a menor escala que ofrecen un modelo para una nueva clase de investigación digital en humanidades que explora cómo se ve el mundo a sí mismo.

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