Kirsten Drysdale y Zoe Norton Logia examinan la cuestión de la segmentación del mercado por sexo y encuentran que todos tenemos la misma oportunidad de pagar más.

A medida que he crecido en mi vida, siempre las cosas azules eran para los niños y las rosadas para las niñas. Sin importar que a algunas niñas le guste el azulo que un niño quisiera vestir de rosa… Por suerte, cuando pasé por la universidad y luego salí, las “cosas para hombres” y las “cosas para mujeres” dejaron de ser algo tan encasillado, ¿cierto?

Las campañas electorales descansan cada vez más en los medios de comunicación de masas y, últimamente, en las redes sociales de internet. Sin embargo, esas campañas son, por caras, poco eficientes y de dudosa eficacia. Por ello, los partidos políticos han empezado a recurrir a métodos computacionales de desarrollo reciente con el objetivo de mejorar los resultados de las campañas electorales.

El psicólogo Michal Kosinski desarrolló un método para analizar a la gente en minucioso detalle basado en su actividad en Facebook. Una herramienta similar pudo haber ayudado a impulsar a Donald Trump a la victoria. La compañía detrás de la campaña en línea de Trump -la misma empresa que había trabajado para "Leave.EU" en las primeras etapas de su campaña "Brexit "- fue una compañía de Big Data: Cambridge Analytica.

Diversos estudios han demostrado que la capacidad de retención de datos del sujeto disminuye si cruza alguna puerta a diferencia de si camina los mismos metros pero sin cambiar de habitáculo.

El Clustering o la clusterización es un proceso importante dentro del Machine learning. Este proceso desarrolla una acción fundamental que le permite a los algoritmos de aprendizaje automatizado entrenar y conocer de forma adecuada los datos con los que desarrollan sus actividades.