Descripción del título
Ampliación cognitiva y proc...
El objetivo de la presente investigación fue mejorar la comprensión del fenómeno Big Data y sus potenciales repercusiones sobre el desarrollo de la economía y la lucha contra la pobreza a través de la ampliación cognitiva y procesos de auto organización. Para ello, se analizó la conexión del fenómeno BigData en la teoría económica y su impacto sobre el desarrollo económico mediante un marco metodológico y un análisis comparativo de teorías con consistencia epistemológica. Entre las propuestas teóricas revisadas se encuentran las teorías de crecimiento económico (vertientes neoclásica, keynesiana y evolucionista), en las que otorgan mayor importancia a la generación de conocimiento como motor del crecimiento. El marco analítico se relacionó la Big Data y la ampliación cognitiva de las personas, en los procesos de auto organización a través del mercado y el desarrollo económico. Posterior se plantea un paradigma en que se separa lo teórico e histórico del empresarial, utilizando un modelo de agente económico que posee un sistema cognitivo multidimensional sensible a algunos elementos esenciales de la Era del Big Data. Finalmente, se consideró que la explotación distribuida de los Big Data amplía nuestro sistema cognitivo y transforma la función empresarial, lo que mejora el modo en que percibimos la realidad, anticipamos el futuro y ahorramos, posibilitando nuevas formas de cooperación descentralizada con procesos macroeconómicos, con de costes empresariales, evolución de la estructura temporal del capital, suavización del ciclo económico, revalorización de la vida humana o conservación del patrimonio natural y cultural que permiten que se descubran autónomamente y descentralizada nuevas formas de cooperar, propiciando la aparición de mercados más inclusivos que incentivan la voluntad personal de perseguir el bien común y contribuyan decisivamente al desarrollo económico
Analítica
analitica Rebiun31191867 https://catalogo.rebiun.org/rebiun/record/Rebiun31191867 220812s2020 xx o 000 0 spa d https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=7659354 (Revista) ISSN 2550-682X S9M oai:dialnet.unirioja.es:ART0001420303 https://dialnet.unirioja.es/oai/OAIHandler 21 DGCNT S9M S9M dc Ampliación cognitiva y procesos de Auto organización de la Big Data en el desarrollo Económico electronic resource] 2020 application/pdf Open access content. Open access content star El objetivo de la presente investigación fue mejorar la comprensión del fenómeno Big Data y sus potenciales repercusiones sobre el desarrollo de la economía y la lucha contra la pobreza a través de la ampliación cognitiva y procesos de auto organización. Para ello, se analizó la conexión del fenómeno BigData en la teoría económica y su impacto sobre el desarrollo económico mediante un marco metodológico y un análisis comparativo de teorías con consistencia epistemológica. Entre las propuestas teóricas revisadas se encuentran las teorías de crecimiento económico (vertientes neoclásica, keynesiana y evolucionista), en las que otorgan mayor importancia a la generación de conocimiento como motor del crecimiento. El marco analítico se relacionó la Big Data y la ampliación cognitiva de las personas, en los procesos de auto organización a través del mercado y el desarrollo económico. Posterior se plantea un paradigma en que se separa lo teórico e histórico del empresarial, utilizando un modelo de agente económico que posee un sistema cognitivo multidimensional sensible a algunos elementos esenciales de la Era del Big Data. Finalmente, se consideró que la explotación distribuida de los Big Data amplía nuestro sistema cognitivo y transforma la función empresarial, lo que mejora el modo en que percibimos la realidad, anticipamos el futuro y ahorramos, posibilitando nuevas formas de cooperación descentralizada con procesos macroeconómicos, con de costes empresariales, evolución de la estructura temporal del capital, suavización del ciclo económico, revalorización de la vida humana o conservación del patrimonio natural y cultural que permiten que se descubran autónomamente y descentralizada nuevas formas de cooperar, propiciando la aparición de mercados más inclusivos que incentivan la voluntad personal de perseguir el bien común y contribuyan decisivamente al desarrollo económico LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI Spanish Ampliación cognitiva Auto organización Big data economía text (article) Urgiles Rodríguez, Bladimir Enrique. cre Tixi Gallegos, Katherine Gissel. cre Merino Sánchez, Cristian Geovanny. cre Erazo Luzuriaga, Alex Fernando. cre Polo del Conocimiento: Revista científico - profesional, ISSN 2550-682X, Vol. 5, Nº. 1, 2020 (Ejemplar dedicado a: Noviembre Especial 2020), pags. 603-626 Polo del Conocimiento: Revista científico - profesional, ISSN 2550-682X, Vol. 5, Nº. 1, 2020 (Ejemplar dedicado a: Noviembre Especial 2020), pags. 603-626 Polo del Conocimiento: Revista científico - profesional, ISSN 2550-682X, Vol. 5, Nº. 1, 2020 (Ejemplar dedicado a: Noviembre Especial 2020), pags. 603-626