El término "big data" no solo hace referencia a la existencia de grandes cantidades de datos, sino a la forma de recopilarlos, manejarlos y analizarlos. El objetivo de esta técnica es identificar patrones para proponer hallazgos con mayor certidumbre y de manera eficiente.

Javier Figueroa Castellanos explica por qué el futuro de la criminología está vinculado con esta perspectiva tecnológica. El autor, luego de desarrollar una aproximación conceptual y legal del tema, explica cómo es que los fenómenos actuales sobre criminalidad pueden ser analizados a través del big data para detectar causas y consecuencias del comportamiento humano.

Pero el autor va más allá de la dimensión teórica: utiliza el caso de la incidencia delictiva en México para poder entender, a través de datos concretos, la utilidad de su propuesta. Aquellos interesados en el uso de las nuevas tecnologías en disciplinas de las ciencias sociales, como la criminología, encontrarán en esta publicación una invitación a utilizar los datos para tratar de entender la realidad.

ÍNDICE

Introducción
Aspectos éticos y criminológicos de la aplicación de tecnologías del big data
Big data en la criminología: ética y evaluación tecnológica

Capítulo I. Big data en la perspectiva criminológica
Nuevas formas de recopilación de datos
Nuevos métodos analíticos para la criminología
Taxonomía del big data
De la aldea global al nso del big data
Democratización de los procesos de toma de decisiones sociales


Capítulo II. Generación de datos
Introducción
Datos en la era de la tecnología inteligente y big data
Big data como impulsor del desarrollo
Tipos de datos
Comportamiento y datos de contexto
Autotematización y construcción de sentidos a través de la tecnología
Emancipación y autonomización
Gamificación
Riesgos de la automedición
Estandarización de la vida cotidiana

Capítulo III. Transferencia de datos a terceros
Transferencia a procesadores de datos
Problemas de la ley de protección de datos
Conclusión

Capítulo IV. Procesamiento de datos
Estrategias en el procesamiento de datos
Métodos tradicionales de procesamiento de datos
Nuevos métodos de procesamiento de datos

Capítulo V. Control de sistemas complejos
Control del comportamiento individual
Control en tiempo real de sistemas complejos
Control de tráfico
Redes inteligentes
Cobernanza inteligente
Sistemas de seguridad predictivos
Fundamentos de la seguridad predictiva.
Crítica del concepto de vigilancia predictiva
Observaciones finales


Capítulo VI. Poder y desigualdad
Teorías del poder basadas en recursos
Teorías relaciónales del poder
Intercambio asimétrico
Procesos de formación de energía e información
Conclusión

Capítulo VII. Regulación del big data
La confianza como condición del big data
Confianza en los procesadores de datos
Conclusión
Bibliografía