La revista digital RUSC ha publicado un completo monográfico titulado 'Comunicación y construcción del conocimiento en el nuevo espacio tecnológico'.

El monográfico se compone de una introducción de Javier Nó Sánchez, y cinco interesantes artículos en los que se reflexiona sobre la formación y la utilización de los entornos virtuales y las nuevas tecnologías para la enseñanza, y cómo se va desarrollando nuestro proceso de aprendizaje en la red.
Adjunto el documento electrónico que contiene el monográfico completo ..

En el artículo Data Mining: Torturando a los datos hasta que confiesen Luis Carlos Molina proporciona una visión muy clarificadora sobre la minería de datos, incluyendo interesantes ejemplos de aplicaciones de la misma.

Incluyo el resumen del artículo y el índice, extraídos de la misma publicación:

Resumen: El título de este artículo es una explicación informal de la actividad que realiza una tecnología denominada data mining (minería de datos). Lo que se pretende con esta tecnología es descubrir conocimiento oculto a partir de grandes volúmenes de datos. Desde la década pasada, debido a los grandes avances computacionales, se ha ido incorporando a las organizaciones para constituirse en un apoyo esencial al momento de tomar decisiones. Organizaciones tales como empresas, clubes profesionales deportivos, universidades y gobiernos, entre otros, hacen uso de esta tecnología como ayuda en la toma de sus decisiones. Algunos de estos ejemplos serán citados en el presente trabajo.

SUMARIO
1. Introducción
2. Data mining: conceptos e historia
3. Aplicaciones de uso
3.1. En el gobierno
3.2. En la empresa
3.3. En la universidad
3.4. En investigaciones espaciales
3.5. En los clubes deportivos
4. Extensiones del data mining
4.1. Web mining
4.2. Text mining
5. Conclusiones

La minería de datos, o data mining, es el proceso no trivial de descubrir patrones válidos, nuevos, potencialmente útiles y comprensibles dentro de un conjunto de datos, según la definición de Piatetsky-Shapiro publicada en la revista "AI Magazine".

Para simplificarlo, podríamos decir que la minería de datos trata de extraer conocimiento a partir de los datos.

Mediante una serie de procesos aplicados en diferentes fases sobre los datos en bruto, y definidos por un experto que conozca el significado de estos datos, y tenga claros los objetivos que persigue, se pueden extraer relaciones entre estos datos, descubrir patrones ocultos y construir modelos que describan este conocimiento.

Las fases por las que debería pasar este proceso de descubrimiento de conocimiento son las siguientes:

- Definición de la tarea de minería de datos. ¿Qué objetivos se persiguen?

- Selección de los datos

- Preparación de los datos

- Aplicación de procesos de minería de datos sobre los datos preparados