Tendencias e implicaciones éticas del uso de Big Data en la toma de decisiones de inversión : una revisión de la literatura (2016-2024)
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Español
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Resumen
El uso del Big Data ha transformado profundamente las finanzas contemporáneas, redefiniendo la forma en que se procesa la información, se evalúa el riesgo y se toman decisiones de inversión. Este trabajo tiene como objetivo analizar la evolución del Big Data en la toma de decisiones de inversión e identificar sus principales implicaciones éticas en la literatura académica publicada entre 2016 y 2024. Para ello, se desarrolló una revisión de literatura basada en parámetros estructurados de búsqueda en Scopus y Web of Science (WoS), a partir de los cuales se seleccionaron 40 documentos que cumplen criterios de calidad, pertinencia y profundidad conceptual. Los resultados muestran que el Big Data se ha consolidado como una infraestructura crítica en el análisis financiero, facilitando técnicas avanzadas como el scoring de crédito algorítmico, la analítica predictiva y el uso de datos alternativos. Asimismo, se evidencia un impacto dual: por un lado, el Big Data potencia la eficiencia, la inclusión financiera y la precisión en la evaluación del riesgo; por otro, plantea desafíos éticos significativos relacionados con la privacidad, los sesgos algorítmicos, la opacidad de los modelos y las asimetrías informacionales. La revisión concluye que la literatura reconoce la necesidad de una gobernanza algorítmica robusta y de marcos éticos que acompañen la expansión tecnológica, dado que la toma de decisiones basada en datos no es neutral y afecta directamente la equidad, la transparencia y la confianza en los mercados financieros. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
The rise of Big Data has profoundly reshaped contemporary finance, redefining how information is processed, risk is assessed, and investment decisions are made. This study aims to examine the evolution of Big Data in investment decision-making and identify its main ethical implications, based on academic literature published between 2016 and 2024. A structured literature review was conducted using Scopus and Web of Science (WoS), yielding 40 documents that met predefined criteria of quality, relevance, and analytical depth. The findings show that Big Data has become a critical infrastructure in financial analysis, enabling advanced techniques such as algorithmic credit scoring, predictive analytics, and the integration of alternative data sources. The literature reveals a dual impact: on one hand, Big Data enhances efficiency, financial inclusion, and accuracy in risk evaluation; on the other, it raises significant ethical concerns related to privacy, algorithmic bias, opacity in decision models, and emerging informational asymmetries. The review concludes that scholars increasingly emphasize the need for robust algorithmic governance and ethical frameworks to guide the expanding use of data-driven decision-making. As technological systems gain influence over financial outcomes, ensuring fairness, transparency, and accountability becomes essential to sustaining trust and integrity within financial markets.
Descripción
ilustraciones a color, diagramas
Términos Normalizados
ANALISIS DE INFORMACION; Information analysis; APRENDIZAJE AUTOMATICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL); Machine learning; APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMATICO); Supervised learning (Machine learning); ADMINISTRACION DE PRODUCTOS-TOMA DE DECISIONES; Product management - decision making; ECONOMIA-TOMA DE DECISIONES; Economics - decision making; FINANZAS-TOMA DE DECISIONES; Finance - decision making; TOMA DE DECISIONES-PROCESAMIENTO DE DATOS; Decision marking - Data processing; 330 - Economía::332 - Economía financiera; 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::006 - Métodos especiales de computación