Datos Inteligentes

11 independiente y se basó en el diseño y el código de una aplicación reciente desarrollada por Pangrazio & Selwyn para investigar la comprensión de los datos personales por parte de preadolescentes. Específicamente, la aplicación tuvo como objetivo generar información sobre tres formas de datos generados por el uso de las redes sociales: • El uso del procesamiento del lenguaje natural para extraer metadatos de los registros de chat (por ejemplo, la API de Cloud Language), • El uso de imágenes compartidas para extraer metadatos del usuario, incluido el análisis de sentimientos de rostros y el reconocimiento de objetos (por ejemplo, Cloud Vision API), • El uso de coordenadas GPS del dispositivo Android de los usuarios para mapear el paradero de los usuarios y revertir la codificación geográfica para crear metadatos de ubicación del usuario (por ejemplo, API de Google Maps). El proceso de recolección de datos fue replicado en ambos países, implicó 3 talleres de entre 90 y 120 minutos de duración basados en la aplicación de redes sociales (FriendSend) que fue diseñada para los fines del proyecto. Es pertinente destacar que cada taller fue precedido por visitas a los centros educativos, reuniones con el equipo directivo, y con docentes. Asimismo, se realizaron talleres a partir de necesidades emergentes planteadas por las comunidades educativas participantes. De forma más específica, en Uruguay, se desarrollaron talleres con las familias de los preadolescentes participantes, sus docentes y directores. Los talleres cubrieron los siguientes temas: Primer taller: Construcción de un perfil de redes sociales y gestión de las configuraciones de privacidad en un contexto de red. Segundo taller: Exploración de las prácticas de uso responsable de los datos personales en las redes sociales. Tercer taller: Análisis de la efectividad de la implementación de las prácticas de uso critico de datos que han sido desarrolladas y puestas a prueba en las dos instancias previas.