1.El Big data ya se ha situado en el centro del negocio de Telefónica ¿Qué proyectos de investigación y desarrollo tiene en estos momentos?
Tenemos muchos proyectos relacionados con el análisis de datos. Algunos ejemplos incluyen proyectos de análisis de datos de uso de las redes de comunicaciones para optimizar su diseño, y dimensionarlas correctamente; proyectos de inteligencia de negocio para entender mejor las necesidades e intereses de nuestros clientes y mejorar tanto la calidad del servicio como identificar servicios nuevos que puedan ser relevantes; el análisis de la voz en las llamadas a los centros de atención al cliente, para identificar potenciales áreas de mejora, momentos en los que las conversaciones tienen más intensidad de la deseada ; y “sistemas de recomendación” donde se analizan datos de uso de servicios concretos para proporcionar recomendaciones de contenido, amigos o aplicaciones móviles relevantes. Nuestros proyectos de investigación en este y otros campos han recibido varios premios y reconocimientos a nivel mundial
2.Telefónica trabaja junto a la ONU o el MIT, entre otros, en lo que se llama Big Data for Social Good. ¿Qué es exactamente este fenómeno?
El Big Data for Social Good es un área de investigación que creamos hace ya siete años y cuyo objetivo es explorar el valor de los datos de los móviles para mejorar el mundo. El teléfono móvil es el componente tecnológico más extendido en la historia de la humanidad y, como tal, es una poderosa fuente de datos sobre el comportamiento humano a gran escala. Además, el teléfono móvil es un dispositivo personal que llevamos siempre con nosotros y siempre conectado, dejando una huella digital a nuestro paso. Por eso, puede verse como un sensor de la actividad humana a gran escala. Este área tiene un gran potencial y alta visibilidad externa, con colaboraciones con instituciones de relevancia mundial como Naciones Unidas y el GSMA
3.En una entrevista comentó que las maquinas tendrán emociones en un futuro cercano.
El área dentro de la informática que se ocupa de analizar las emociones humanas y sintetizar emociones en los ordenadores, robots, etc… se llama Informática Afectiva. Es un área de investigación que fue creada por la profesora Rosalind Picard, con quien coincidí durante mis años de investigación en MIT. De hecho, mi primer proyecto en MIT se llamaba LAFTER y era un sistema de inteligencia artificial para reconocer automáticamente las emociones de las personas a través del análisis de sus expresiones faciales. Fue uno de los primeros sistemas en el mundo capaz de reconocer expresiones a partir de datos de una cámara en tiempo real y sin necesidad de usar marcadores. Uno de los retos es el poder reconocer emociones sutiles, emociones que incluso para un humano pueden ser difíciles de reconocer, más allá de las emociones primarias (felicidad, tristeza, enfado, sorpresa…) que son más sencillas de reconocer.
4.Como investigadora tecnológica, está trabajando en un terreno donde principalmente hay hombres. ¿Qué consejos les daría a las mujeres, que, quieren dedicarse a la investigación?
Mi primer mensaje seria de ánimos y de persuasión para convencerlas a que siguiesen una carrera investigadora en tecnología, si eso es lo que les apasiona. Sin duda, el mundo necesita más mujeres que trabajen en tecnología y que hagan investigación tecnológica. La diversidad de género en esta profesión es muy baja y desgraciadamente no parece ir en aumento.
Una recomendación seria que conectasen con otras investigadoras y que intentasen encontrar un mentor o mentora. No se consiguen más puntos por hacer las cosas en solitario. También hay que ser valiente y tener mucha seguridad ya que muchas veces puedes ser la única mujer en una reunión, en un comité, etc… siempre he dicho que tenemos que conseguir crear una cultura que abrace y valore la diversidad, todo tipo de diversidad, incluyendo la de género, de manera que el ser diferente se vea como un elemento enriquecedor. No es siempre fácil estar en minoría, y por ello tener una red de apoyo tanto a nivel personal como profesional es crítico.
Tenemos muchos proyectos relacionados con el análisis de datos. Algunos ejemplos incluyen proyectos de análisis de datos de uso de las redes de comunicaciones para optimizar su diseño, y dimensionarlas correctamente; proyectos de inteligencia de negocio para entender mejor las necesidades e intereses de nuestros clientes y mejorar tanto la calidad del servicio como identificar servicios nuevos que puedan ser relevantes; el análisis de la voz en las llamadas a los centros de atención al cliente, para identificar potenciales áreas de mejora, momentos en los que las conversaciones tienen más intensidad de la deseada ; y “sistemas de recomendación” donde se analizan datos de uso de servicios concretos para proporcionar recomendaciones de contenido, amigos o aplicaciones móviles relevantes. Nuestros proyectos de investigación en este y otros campos han recibido varios premios y reconocimientos a nivel mundial
2.Telefónica trabaja junto a la ONU o el MIT, entre otros, en lo que se llama Big Data for Social Good. ¿Qué es exactamente este fenómeno?
El Big Data for Social Good es un área de investigación que creamos hace ya siete años y cuyo objetivo es explorar el valor de los datos de los móviles para mejorar el mundo. El teléfono móvil es el componente tecnológico más extendido en la historia de la humanidad y, como tal, es una poderosa fuente de datos sobre el comportamiento humano a gran escala. Además, el teléfono móvil es un dispositivo personal que llevamos siempre con nosotros y siempre conectado, dejando una huella digital a nuestro paso. Por eso, puede verse como un sensor de la actividad humana a gran escala. Este área tiene un gran potencial y alta visibilidad externa, con colaboraciones con instituciones de relevancia mundial como Naciones Unidas y el GSMA
3.En una entrevista comentó que las maquinas tendrán emociones en un futuro cercano.
El área dentro de la informática que se ocupa de analizar las emociones humanas y sintetizar emociones en los ordenadores, robots, etc… se llama Informática Afectiva. Es un área de investigación que fue creada por la profesora Rosalind Picard, con quien coincidí durante mis años de investigación en MIT. De hecho, mi primer proyecto en MIT se llamaba LAFTER y era un sistema de inteligencia artificial para reconocer automáticamente las emociones de las personas a través del análisis de sus expresiones faciales. Fue uno de los primeros sistemas en el mundo capaz de reconocer expresiones a partir de datos de una cámara en tiempo real y sin necesidad de usar marcadores. Uno de los retos es el poder reconocer emociones sutiles, emociones que incluso para un humano pueden ser difíciles de reconocer, más allá de las emociones primarias (felicidad, tristeza, enfado, sorpresa…) que son más sencillas de reconocer.
4.Como investigadora tecnológica, está trabajando en un terreno donde principalmente hay hombres. ¿Qué consejos les daría a las mujeres, que, quieren dedicarse a la investigación?
Mi primer mensaje seria de ánimos y de persuasión para convencerlas a que siguiesen una carrera investigadora en tecnología, si eso es lo que les apasiona. Sin duda, el mundo necesita más mujeres que trabajen en tecnología y que hagan investigación tecnológica. La diversidad de género en esta profesión es muy baja y desgraciadamente no parece ir en aumento.
Una recomendación seria que conectasen con otras investigadoras y que intentasen encontrar un mentor o mentora. No se consiguen más puntos por hacer las cosas en solitario. También hay que ser valiente y tener mucha seguridad ya que muchas veces puedes ser la única mujer en una reunión, en un comité, etc… siempre he dicho que tenemos que conseguir crear una cultura que abrace y valore la diversidad, todo tipo de diversidad, incluyendo la de género, de manera que el ser diferente se vea como un elemento enriquecedor. No es siempre fácil estar en minoría, y por ello tener una red de apoyo tanto a nivel personal como profesional es crítico.