Impact of computing · Impactos del cómputo
Computing changes the world
- Computing affects almost every part of life: school, work, health, money, and friends.
- The same tool can bring benefits (good effects) and harms (bad effects).
- A good computer scientist thinks about both sides, not just the cool features.
La computación cambia el mundo
- La computación afecta casi todas las áreas de la vida: la escuela, el trabajo, la salud, las finanzas y las relaciones sociales.
- La misma herramienta puede traer beneficios (efectos positivos) y perjuicios (efectos negativos).
- Un buen informático analiza ambos lados, no solo las características más atractivas.
One technology, two sides:
Social media
Benefit: stay in touch, share, learn
Harm: bullying, false news, less sleep
Benefits and harms together
- A benefit for one group can be a harm for another.
- Example: an app that suggests videos keeps you watching (benefit for the company) but can waste your time (harm for you).
- Always ask: who gains, who loses, and what could go wrong?
Beneficios y perjuicios juntos
- Lo que es un beneficio para un grupo puede ser un perjuicio para otro.
- Ejemplo: una aplicación que sugiere videos te mantiene viendo contenido (beneficio para la empresa), pero puede hacer perder tu tiempo (perjuicio para ti).
- Siempre pregúntate: ¿quién gana, quién pierde y qué podría salir mal?
The digital divide
- The digital divide is the gap between people who have good access to computing and those who do not.
- Causes include money, where you live (no fast Internet), and not having training.
- This is unfair: people without access miss out on school, jobs, and information.
La brecha digital
- La brecha digital es la disparidad entre personas que tienen buen acceso a la computación y aquellas que no lo tienen.
- Las causas incluyen la falta de dinero, la ubicación geográfica (sin acceso a Internet de alta velocidad) y la falta de capacitación.
- Esto es injusto: las personas sin acceso pierden oportunidades educativas, laborales y de información.
Bias in computing
- Bias means an unfair result that favors one group over another.
- Software learns from data. If the data is unfair or incomplete, the results can be unfair too.
- Example: a face tool trained mostly on one kind of face may work badly for other people.
Sesgo en la computación
- El sesgo significa un resultado injusto que favorece a un grupo sobre otro.
- Los programas de software aprenden de los datos. Si los datos son injustos o incompletos, los resultados también pueden serlo.
- Ejemplo: una herramienta de reconocimiento facial entrenada principalmente con un tipo de rostro puede funcionar mal con otras personas.
Biased data -> biased results
Training data: mostly group A faces
Result: works well for A, poorly for B
Intellectual property and licensing
- Intellectual property (IP) is creative work people make: code, music, art, writing.
- A license is the rules for how others may use that work. Using work without permission can break the law.
- Open source software shares its code so others may read and reuse it; Creative Commons licenses let creators say "you may share this, with these conditions".
Propiedad intelectual y licencias
- La propiedad intelectual (PI) es obra creativa creada por personas: código, música, arte, textos escritos.
- Una licencia son las reglas que regulan cómo otros pueden usar esa obra. Usar una obra sin permiso puede ser ilegal.
- El software de código abierto comparte su código para que otros puedan leerlo y reutilizarlo; las licencias Creative Commons permiten a los creadores indicar "puedes compartir esto, bajo estas condiciones".
Privacy and PII
- PII means Personally Identifiable Information: data that points to a real person.
- Examples: full name, home address, phone number, ID number, exact location.
- Once data is online it is hard to take back, and apps may collect more than you expect. Share carefully.
Privacidad e PII
- PII significa Información de Identificación Personal: datos que apuntan a una persona real.
- Ejemplos: nombre completo, dirección residencial, número de teléfono, número de identificación, ubicación exacta.
- Una vez que los datos están en línea, es difícil retirarlos, y las aplicaciones pueden recopilar más de lo que esperas. Comparte con precaución.
Safe computing
- Use a strong, unique password for important accounts (long, mixed, not reused).
- Watch out for phishing: fake messages that trick you into giving passwords or money. Check the sender; do not click strange links.
- Keep software updated, and think before you post personal data.
Computación segura
- Usa una contraseña fuerte y única para cuentas importantes (larga, variada y no reutilizada).
- Ten cuidado con el phishing: mensajes falsos diseñados para engañarte para que des contraseñas o dinero. Verifica el remitente; no hagas clic en enlaces sospechosos.
- Mantén el software actualizado y piensa antes de publicar datos personales.
Key words
- Digital divide: the gap in access to computing.
- Bias: an unfair result, often from unfair data.
- Intellectual property / license: who owns creative work and how it may be used.
- PII / privacy: personal data, and protecting it.
- Phishing: fake messages that try to steal your information.
Palabras clave
- Brecha digital: la disparidad en el acceso a la computación.
- Sesgo: un resultado injusto, a menudo derivado de datos injustos.
- Propiedad intelectual / licencia: quién es dueño de la obra creativa y cómo puede usarse.
- PII / privacidad: datos personales y su protección.
- Phishing: mensajes falsos que intentan robar tu información.
Common mistakes
- Weigh both the benefits and the harms (bias, privacy, unequal access).
- The digital divide is the gap in access to technology.
Errores comunes
- Evalúa tanto los beneficios como los perjuicios (sesgo, privacidad, acceso desigual).
- La brecha digital es la disparidad en el acceso a la tecnología.
Now you try
- These tasks turn the ideas above into code: PII, bias, and password safety.
- Press Check answer to test your code.
Ahora practica
- Estas tareas convierten los conceptos anteriores en código: PII, sesgo y seguridad de contraseñas.
- Presiona Comprobar respuesta para validar tu código.
PII is data that points to a real person. You are given a record fields (a dict like {"name": ..., "color": ..., "phone": ...}) and a set pii_names of PII field names. Write count_pii(fields, pii_names) that returns how many of the record's keys are PII. · PII es datos que apuntan a una persona real. Se le da un registro fields (un diccionario como {"name": ..., "color": ..., "phone": ...}) y un conjunto pii_names de nombres de campos PII. Escriba count_pii(fields, pii_names) que devuelva cuántas de las claves del registro son PII.
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Software can be biased if it works better for one group than another. Write accuracy_gap(correct_a, total_a, correct_b, total_b) that returns group A's accuracy minus group B's accuracy, as a decimal. Example: accuracy_gap(90, 100, 60, 100) is 0.3. · El software puede estar sesgado si funciona mejor para un grupo que para otro. Escriba accuracy_gap(correct_a, total_a, correct_b, total_b) que devuelva la precisión del grupo A menos la precisión del grupo B, como decimal. Ejemplo: accuracy_gap(90, 100, 60, 100) es 0.3.
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A password is strong · fuerte when it is at least 12 characters and · y is not in the list of common passwords. Write is_strong(password, common) returning True or False. Example: with common = ["password", "123456"], is_strong("correcthorsebattery", common) is True. · Una contraseña es fuerte cuando tiene al menos 12 caracteres y no está en la lista de contraseñas comunes. Escriba is_strong(password, common) que devuelva True o False. Ejemplo: con common = ["password", "123456"], is_strong("correcthorsebattery", common) es True.
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