Categoría Podcast: Data for good

In this podcast Luisma talks with Esteban Moro. He is a visiting professor at the MIT Media Lab and now also part of Connection Science at IDSS. Esteban is also an associate professor at the Universidad Carlos III de Madrid (Spain) and a member of the Joint Institute UC3M-Santander on Financial Big Data. He also works as a consultant for many public and private institutions and has held previous positions at the University of Oxford, Institute of Knowledge Engineering (Spain), and Instituto Mixto de Ciencias Matemáticas (Spain).

He earned his BSc in physics from the University of Salamanca and a PhD in physics from the Universidad Carlos III de Madrid. Has published more than 50 articles, and has led and participated in over 20 projects funded by government agencies and/or private companies.

Your areas of interests are applied mathematics, financial mathematics, viral marketing, and social networks. Has received the “Shared University Award” from IBM in 2007 for modeling the spread of information in social networks and application to viral marketing and also received Research Excellence Awards in 2013 and 2015 from the Carlos III University of Madrid. Our recent work has been covered by many media outlets, including articles and interviews in El Pais, Muy Interesante, The Atlantic, The Washington Post, and The Wall Street Journal.

En esta séptima llamada del podcast de Data Stand-Up Luisma conversa con Daniel Arribas-Bel, Crew Member en Geographic Data Science Lab, que plantea soluciones a problemas de naturaleza geográfica como:

– Cómo podemos mitigar el impacto humano del cambio climático.
– Garantizar la seguridad alimentaria y del agua mundial.
– Diseñar sistemas de energía que sean resilientes en el contexto de la dinámica de población futura.
– O ¿cómo se podrían erradicar las desigualdades espaciales en salud y bienestar?

El creciente volumen de datos sobre la forma, función y dinámica de las actividades humanas y sus contextos está brindando nuevas oportunidades para avanzar en estos debates. Sin embargo, el proceso de convertir estas nuevas formas de datos en información es un desafío.

Daniel estudió en la Universidad de Zaragoza (Económicas) haciendo también en esta universidad y posteriormente hizo distintas estancias fuera de España profundizando en el ámbito de la Economía Espacial. Tanto en la Universidad de Vu en Holanda como en otras instituciones.

Ha sido nombrado “Spatial Data Scientist of the Year Award” por Carto en la Conferencia Spatial Data Science 2020.

Daniel ha publicado también libros especializados. Es-Co-editor de “Environment and Planning B – Urban Analytics and City Science” publicado en 2019 y también colabora desde 2020 como Editor Asociado con el “Journal of the Royal Statistical Society Series A – Statistics in Society”.