¿Sabías que cada like que damos en Facebook, cada tweet sirve para pronosticar nuestras decisiones?

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Ricardo Villegas: Desde que se liberó la cuarta temporada de la afamada serie House of Cards muchos hablan de ella. Al no poderme resistir hacer lo propio hago mi comentario relacionando la trama con nuestros temas de búsqueda y recuperación de información en línea.

En los episodios 1 a 6 de la citada temporada se hace referencia al hipotético sistema de búsqueda Pollyhop, el cual es una herramienta con una enorme cantidad de usuarios, algo así como nuestro Google. Will Conway, el candidato que está disputando la presidencia contra Frank Underwood, está haciendo un análisis del comportamiento de los millones de usuarios de Pollyhop a fin de ubicar patrones en sus hábitos de búsqueda. Al detectar por la vía de la “minería de datos” cuáles son las preferencias o intereses de los votantes Conway perfila su campaña a fin de atender las necesidades de las masas. En otras palabras, el candidato se va redefiniendo para convertirse en lo que todos quieren.

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¿Esto es ciencia ficción o pinta para ser una realidad? La respuesta la empezamos a palpar desde el mismo momento en que usamos Facebook. Cada movimiento que hacemos en las redes va generando una huella fácilmente rastreable, lo que los especialistas denominan Digital Footprint. Ya sea que lo sepamos o no,

cada like que damos en Facebook, cada tweet que replicamos va siendo registrado en enormes bases de datos que permiten a sus administradores identificar nuestras preferencias, y con la ayuda de la estadística, pronosticar nuestras decisiones.

Como podemos visualizar la cantidad de datos que están siendo generados segundo a segundo es abrumadora, pero hay que recordar que las capacidades tecnológicas de las computadoras también han crecido exponencialmente. A la suma de datos y su procesamiento se le conoce cada vez más con el concepto Big Data. Este concepto ha sido abordado por muchos especialistas y aún está en proceso de definición, sin embargo, ellos acuerdan que la información se confirma como un bien intangible que puede ser procesado por medios tecnológicos y analíticos de manera ágil e independientemente de su volumen o variedad (Hilbert, 2016).

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Así las palabras volume, velocity y variety nos ayudan a comprender un poco más qué es lo que está pasando con nuestros hábitos de uso de las redes sociales, pero que también estos análisis se extienden a lo que hacemos con nuestras cuentas bancarias, al uso que hacemos de nuestros teléfonos inteligentes y un sin fin de medios que tienen los administradores de datos para saber qué hacemos, donde estamos y hacia dónde nos movemos.

Los gobiernos no se espantan de esta realidad, por el contrario, se suman a los proyectos de Big Data porque encuentran en sus resultados la posibilidad de mejorar las políticas públicas que planean y atender de mejor manera a la población.

De hecho esta idea es la que le da base a lo que conocemos como Gobierno Abierto. La Administración Publica se empieza a ocupar de recolectar y dar orden a los datos que tiene de la población más los que va generando al interactuar con ella. Estos datos tienen la característica de ser públicos, es decir, cualquiera de nosotros puede ingresar a los sitios del gobierno y descargar los contenidos de los datasets para hacer sus propios análisis.

El problema que tenemos con tantos datos no radica precisamente en generarlos, almacenarlos y distribuirlos, sino en interpretarlos.

Para eso se ha creado una nueva profesión: la del científico de datos, quien con capacidades matemáticas y de sistemas computacionales es capaz de poner orden al caos que representa tanta información y aplicar estrategias que den un significado lógico a los millones de likes y tweets.

Esta realidad nos permite confirmar lo que anteriormente comentamos en este espacio, estamos transitando de la sociedad de la información a la sociedad del conocimiento, pues muy pronto veremos cómo esta interpretación de datos nos ayudará a tomar más y mejores decisiones, y sino me creen, echen un ojo al juguete más reciente de IBM: Watson.

 

Referencias citadas:

Hilbert, M. Big data for development: a review of promises and challenges. Development policy review, 2016, 34 (1): 135-174.

Estación de radio de @BUAPoficial

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