Casos de éxito de TensorFlow para Ciencias Políticas y Sociales
En el último lustro existe un consenso en la industria de la tecnología de computación (compendiado en diferentes estudios de consultoras líderes como McKinsey, Gartner, AT Kearney y Forrester), con respecto a los nuevos estándares para los recientemente llamados "Data Citizens", quienes representan todas aquellas personas tomadoras de decisiones en sus respectivas organizaciones, carentes tanto de la formación matemática y estadística, así como de habilidades en programación o desarrollo de código, pero con la necesidad de adquirir, procesar, analizar y prospectar bases de datos de su industria. Con el arribo de esta nueva clase profesionista de "Ciudadanos de Datos", se han impuesto las Plataformas de datos, ya sea con licenciamiento como son las suites de IBM o SAS, así como las de código abierto (Open Source) como son RapidMiner o KNIME. Estas Plataformas implican una evolución de la necesidad del análisis estadístico en R y de la programación en Python, para incorporar modelos de Big Data y Data Mining, así como el arribo del Machine Learning (aprendizaje automático) hacia los estudios políticos y sociales. Como parte de esta nueva etapa de aplicación de Machine Learning al análisis social, una de las paqueterías más recurridas en Python es TensorFlow. A nivel conceptual ésta consiste en una biblioteca de software de código abierto para la programación de flujo de datos en una variedad de tareas; esta librería de análisis estadístico permite emplear aplicaciones de aprendizaje automático como lo son las redes neuronales. Como un caso de éxito para Ciencias Políticas, desde cuando menos dos años se han empleado análisis de Machine Learning para aumentar hasta en un 80% la efectividad de los resultados de las encuestas electorales. Otras aplicaciones en ciencias políticas y sociales abarcan: análisis de imágenes, análisis de discurso, análisis de redes políticas, detección de tendencias en bases de datos, y procesos analíticos en tiempo real, como lo es la detección de amenazas en términos de seguridad nacional cibernética.