Explorando los desafíos lógicos en la visualización y análisis de datos en arquitecturas de Big data: un enfoque en falacias, sesgos y paradojas

Esta investigación cualitativa se centra en identificar y caracterizar los errores lógicos frecuentes en el análisis y la visualización de datos dentro de las arquitecturas de Big data, a través de una revisión bibliográfica exhaustiva, en la que se categorizan los errores en falacias, sesgos y paradojas. Este estudio busca servir como guía para profesionales en entornos públicos y privados, así como señalar áreas de investigación relacionadas con la epistemología y la ética en el ámbito del Big data. El texto plantea dos preguntas: ¿Cuáles son los errores lógicos más comunes que se encuentran en el análisis y la visualización de datos dentro de las arquitecturas de Big data? ¿Cómo pueden abordarse estos errores para mejorar tanto la calidad de la toma de decisiones como la ética en este campo? El artículo tiene cuatro objetivos: identificar y caracterizar las falacias, sesgos y paradojas más comunes en el análisis y la visualización de datos en arquitecturas de Big data; proporcionar orientación y conocimiento a profesionales que trabajan en el análisis y la visualización de datos en entornos públicos y privados; destacar la importancia de la epistemología y la ética en el contexto del Big data; y establecer líneas de investigación adicionales relacionadas con la mejora de la calidad de los análisis de datos y la promoción de prácticas éticas.