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Abstract:
En las Ciencias Sociales Computacionales podemos definir el concepto de Inteligencia Colectiva (IC) como la inteligencia compartida o grupal que emerge de la interacción entre las personas y las formas de procesar la información. Para que exista la IC, los grupos de personas deben ser capaces de aprender y almacenar información lo que, en la necesidad de resolver nuevas problemáticas, permite que la inteligencia colectiva se manifieste. La IC surge principalmente en la colaboración, los esfuerzos colectivos, la competencia entre personas y en la toma de decisiones por consenso (Pierre Levy, 1999). En esta presentación haré un recorrido por la investigación que estamos desarrollando en tres diferentes aspectos de la inteligencia colectiva: herramientas que facilitan la inteligencia
colectiva; tipos de inteligencia colectiva, tales como la cooperación y coordinación; y uno de los procesos que permiten la inteligencia colectiva, la memoria colectiva. Todo esto desde un enfoque que se sitúa en la intersección entre teorías del comportamiento humano y el análisis de grandes cantidades de datos.

Bio: Cristián Candia-Castro Vallejos es Profesor Asistente y director del Magíster en Data Science en el Instituto de Data Science (IDS) de la Facultad de Ingeniería, Universidad del Desarrollo, Chile. Además, es profesor externo en el Northwestern Institute on Complex Systems (NICO) de la Northwestern University.

Anteriormente, Cristián ocupó un puesto posdoctoral en la Kellogg School of Management de la Northwestern University. Realizó su investigación y tesis doctoral en el MIT Media Lab (Massachusetts Institute of Technology), en el Center for Complex Networks Research (Northeastern y Harvard University), y en el Center for Social Complexity, (CICS) de la Universidad del Desarrollo. También obtuvo una maestría en Física, una Licenciatura en Física y un título profesional en Ingeniería Física en la Universidad de Concepción, Chile.

Su trabajo se enfoca en la intersección entre el análisis de (grandes cantidades de) datos y teorías del comportamiento humano aplicadas a sistemas socioeconómicos, área conocida como Ciencias Sociales Computacionales. Concretamente, sus líneas de investigación abarcan ciencia de redes complejas, analítica de aprendizaje, aprendizaje cooperativo, toma de decisiones en la educación superior, memoria colectiva y teoría de juegos experimental. Su investigación ha sido destacada por la revista Nature como “...una manera elegante de aplicar la promesa de big data a un nuevo campo de estudio, y uno que podría tener aplicaciones del mundo real"
(https://www.nature.com/articles/d41586-018-07719-w). Cristian lidera un proyecto FONDECYT sobre Memoria Colectiva y un proyecto FONDEF sobre toma de decisiones basada en datos para la educación superior, financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnología y el Ministerio de Educación de Chile.