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Episodio 1: Big Data y evaluación

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Entrevista con Isabel Islas de SHCP
15 octubre, 2020
Maestría en Evaluación de Políticas Públicas
29 octubre, 2020

Episodio 1: Big Data y evaluación

En nuestro primer capítulo, nuestro invitado Michael Bamberger, especialista en Evaluación para el Desarrollo, nos da una introducción sobre qué es el Big Data y cómo se puede utilizar para el Monitoreo y la Evaluación de Políticas Públicas y Proyectos Sociales.
Michael Bamberger tiene un doctorado de la London School of Economics y más de 40 años de experiencia trabajando en la evaluación del desarrollo en todo el mundo. En los últimos años ha trabajado en las oportunidades y desafíos para la integración de las TIC y el Big Data en la evaluación de los programas de desarrollo. Ha trabajado con el Banco Mundial en los ámbitos de la investigación urbana, ha coordinado la formación en evaluación para Asia y el género y el desarrollo. Desde que se jubiló en 2001, ha sido consultor en materia de evaluación del desarrollo con organismos de la ONU, ONG y bancos de desarrollo multilaterales, y desde 2012 asesora a la Oficina de Evaluación de la Fundación Rockefeller sobre la metodología de evaluación. Forma parte de la junta editorial de varias revistas de evaluación y es miembro del cuerpo docente del Centro Internacional de Formación en Evaluación del Desarrollo desde 2001.
En el episodio, Emil Salim y Michael Bamberger hablan sobre qué es el Big Data y ejemplifica qué tipos de información puede ser utilizada para el monitoreo y evaluación de políticas públicas. Algunas de las fuentes de datos que pueden ser analizadas por medio de inteligencia artificial son:
• Información satelital
• Redes sociales
• Telefonía celular
• Transferencias electrónicas
• Informes y encuestas
De igual manera, entre las características del Big Data, Bamberger menciona:
• Muy grandes y no pueden ser analizados con tecnologías tradicionales
• Cubren a enormes poblaciones
• Cubren largos periodos de tiempo
• Son baratos y rápidos de recoger
Bamberger también nos explica que la combinación de diferentes datos puede generar análisis más precisos. Por ejemplo, si se combina el análisis de fotografías, textos, y datos satelitales, las conclusiones se vuelven más ricas, especialmente cuando los datos analizados son longitudinales. Este análisis suele ser más rápido que una evaluación tradicional, además de que la diseminación termina por ser más rápida y puede llegar a más personas.
Finalmente, entre los beneficios del uso de Big Data que el Dr. Bamberger menciona, se toma en cuenta la facilidad de recolección de datos remotamente, la recolección longitudinal y la disminución de costos y tiempo.
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