Objetivo de la clase

Al finalizar la sesión, los estudiantes serán capaces de comprender los conceptos básicos del Big Data y sus aplicaciones en Psicología Clínica, identificando ejemplos prácticos y desarrollando habilidades analíticas para el manejo de datos en contextos clínicos.

Desarrollo

2.3.1. Introducción al Big Data

a. Definición

El Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren herramientas especializadas para su almacenamiento, procesamiento y análisis. Se caracteriza por las 5 Vs:

  • Volumen (gran cantidad de datos).

  • Velocidad (generación rápida de datos).

  • Variedad (diferentes formatos: texto, imágenes, sensores, etc.).

  • Veracidad (calidad y fiabilidad de los datos).

  • Valor (utilidad de la información extraída).

b. Ejemplo

Un ejemplo de Big Data es el análisis de millones de publicaciones en redes sociales para identificar patrones de comportamiento o tendencias emocionales en una población.

c. Habilidades blandas

  • Pensamiento crítico: Evaluar la calidad de los datos.

  • Trabajo en equipo: Colaborar con profesionales de TI y estadística.

d. Actividad en clase (con docente)

Discusión grupal:

  • Analizar un caso hipotético donde una clínica psicológica recoge datos de pacientes a través de apps móviles. ¿Qué tipo de datos podrían recolectar y cómo los analizarían?

e. Enlaces de interés

2.3.2. Aplicaciones del Big Data en Psicología Clínica

a. Definición

El Big Data en Psicología Clínica permite:

  • Predecir trastornos mentales mediante patrones de comportamiento.

  • Personalizar tratamientos basados en datos históricos.

  • Mejorar diagnósticos con inteligencia artificial.

b. Ejemplo

Una aplicación es el uso de algoritmos para analizar registros clínicos electrónicos y predecir riesgo de depresión en pacientes con enfermedades crónicas.

c. Habilidades blandas

  • Empatía: Interpretar datos sin perder el enfoque humano.

  • Comunicación: Explicar hallazgos técnicos a pacientes.

d. Actividad en clase (con docente)

Taller práctico:

  • Usar una base de datos simulada (ej: respuestas de cuestionarios de ansiedad) para identificar tendencias usando Excel o herramientas básicas de visualización.

e. Enlaces de interés

Cierre

Actividad experimental (práctica)

Proyecto grupal:

  • Diseñar un protocolo ficticio de recolección de datos para un estudio sobre estrés en universitarios, definiendo:

    • Fuentes de datos (encuestas, wearables, redes sociales).

    • Herramientas de análisis (Google Forms, Python, Tableau).

Actividad autónoma (tarea)

  • Investigar un caso real donde el Big Data haya mejorado intervenciones psicológicas y redactar un informe de 1 página.

Cuestionario (Formato .GIFT para Moodle)

text
Copy
Download
//Pregunta 1: Definición de Big Data  
::Q1:: ¿Cuál de las siguientes NO es una de las "5 Vs" del Big Data?  
{  
  ~Volumen  
  ~Velocidad  
  ~Variedad  
  =Virtud  
}  

//Pregunta 2: Ejemplo de Big Data  
::Q2:: Un ejemplo de aplicación de Big Data en Psicología Clínica es:  
{  
  ~Diagnosticar gripe con radiografías  
  =Predecir depresión mediante registros electrónicos  
  ~Contar votos en elecciones  
  ~Diseñar ropa inteligente  
}  

//Pregunta 3: Habilidades blandas  
::Q3:: ¿Qué habilidad blanda es clave al interpretar datos de pacientes?  
{  
  ~Velocidad de escritura  
  =Empatía  
  ~Creatividad musical  
  ~Fuerza física  
}  

//Pregunta 4: Herramientas de Big Data  
::Q4:: ¿Qué herramienta NO se usa comúnmente en análisis de Big Data?  
{  
  ~Python  
  ~Tableau  
  =Microsoft Word  
  ~Hadoop  
}  

//Pregunta 5: Aplicación clínica  
::Q5:: El Big Data en Psicología Clínica puede ayudar a:  
{  
  ~Reemplazar terapeutas humanos  
  =Personalizar tratamientos basados en datos  
  ~Eliminar la privacidad del paciente  
  ~Diagnosticar sin evidencia  
}
Última modificación: lunes, 7 de julio de 2025, 14:30