International Journal of Information Science and Technological Applications-UAS IJISTA

A la comunidad académica, lectoras, lectores y colaboradores de International Journal of Information Science and Technological Applications-UAS IJISTA

Me complace dirigirme a ustedes con motivo de la publicación del primer número del International Journal of Information Science and Technological Applications-UAS IJISTA, revista de acceso abierto editada por la Facultad de Informática de Culiacán de la Universidad Autónoma de Sinaloa. Este número inaugural inaugura un espacio de diálogo interdisciplinario que articula tecnología, conocimiento y responsabilidad social, situando a las ciencias de la información en el centro de los debates contemporáneos.

Dos artículos abordan directamente la relación entre tecnologías digitales y gestión ambiental: Detección de precursores sísmicos con un sistema embebido de bajo costo y Aplicaciones de inteligencia artificial para la gestión sustentable del agua. Ambos proponen soluciones orientadas a la prevención, optimización y toma de decisiones en contextos de riesgo y escasez.

El primero describe un dispositivo de bajo costo basado en magnetometría, diseñado para detectar anomalías geomagnéticas que preceden a eventos sísmicos. El segundo, una revisión sistemática, explora más de 150 estudios sobre inteligencia artificial aplicada a la predicción de sequías, calidad del agua y gestión de redes de distribución, destacando la convergencia entre algoritmos, sensores IoT y sistemas de información geográfica (Pérez-Aguilar et al., 2025).

Estos trabajos coinciden en señalar que la eficacia tecnológica, por sí sola, no basta: el acceso, la adaptabilidad y el contexto de implementación son factores determinantes. En entornos donde la infraestructura institucional es limitada, se vuelve urgente diseñar tecnologías que sean no solo precisas, sino también sostenibles y pedagógicas.

Los artículos Lenguajes de programación para la estadística: R, Python y Julia e Investigación y diseño de software basado en la teoría de matroides orientadas exploran dos ámbitos complementarios: el aprendizaje estadístico y la representación computacional de estructuras matemáticas complejas.

El primero evalúa el desempeño de tres lenguajes de programación mediante conjuntos de datos reales y una rúbrica cualitativa. Se concluye que R, por su sintaxis intuitiva, su enfoque nativo hacia la estadística y su ecosistema de documentación, resulta más accesible para fines educativos (Bueno-Rivera et al., 2025). El segundo desarrolla un software en C++ para representar matroides orientadas, estructuras que extienden la noción de independencia lineal a dominios geométricos y combinatorios. El software permite detectar límites en la representabilidad computacional de estas formas y propone caminos experimentales para superar dichas restricciones (Estrada Aguayo & Montoya Urzúa, 2025).

Ambos trabajos, aunque distintos en objeto, coinciden en un principio ético: una herramienta tecnológica solo adquiere valor público si puede ser entendida, reproducida y compartida. La apertura técnica debe acompañarse de accesibilidad cognitiva. Como señala Barad (2007), los lenguajes no describen simplemente el mundo, sino que lo producen: configuran lo que puede ser dicho, pensado y validado. Por ello, elegir un lenguaje de programación o diseñar un software matemático es también una decisión pedagógica, política y epistémica.

En tiempos de proliferación algorítmica, donde los datos se multiplican pero su interpretación sigue siendo un privilegio, estos artículos invitan a pensar en tecnologías que, lejos de especializar el saber hasta volverlo inaccesible, promuevan su democratización crítica.