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Posted On Febrero 21, 2014 By In BLOG, MARKETING And 2626 Views

El Big Data: límites y virtudes

Existe una carrera invisible entre los científicos, una carrera que recorre la historia contemporánea y que hace que se produzca una cierta inflación conceptual. En la ciencia también hay modas de conceptos. Algunos los generan charlatanes profesionales como, a mi juicio como sociólogo e investigador, Jeremy Rifkin y otros que persiguen estar en la cresta de la ola de cada momento para no dejar de dar conferencias, vender libros o que les contraten como asesores de gobiernos naifs. Lo cierto es que si muchos autores leyeran todo lo que publican, serían personas realmente cultas.

Investigadores y pensadores que han sabido capturar el espíritu de una época identificándolo en su momento de emergencia con conceptos explicativos pueden ser Manuel Castellscon La era de la información (Castells, 2001) o Armand Mattelart  con la Sociedad de la información (Mattelart, 2002). La idea subyacente en ambos casos es se estaban produciendo cambios sociales que iban a afectar a todos los ámbitos de la actividad humana a escala local y global, desde las décadas finales del siglo XX, provocados a causa del desarrollo de nuevas tecnologías digitales de la información y la comunicación junto con la emergencia de una interrelación creciente de personas, organismos, eventos, lugares, etc. En definitiva, una creciente estructura social en red.

El mundo externo se ha hecho más veloz y más complejo y, por tanto, más difícil de comprender si sumamos que debido a lo expuesto se ha producido un crecimiento exponencial de los datos e información disponible, anticipado en los años 70 del siglo XX, hasta convertirse en un problema colectivo: el exceso de información o information overload (Alvin Toffler, 1970). Para Alvin Toffler el exceso de información provoca, tanto en individuos como grandes grupos o sociedades, un mecanismo psicológico de defensa que lleva a que individuos y sociedades enteras tiendan a simplificar el mundo externo ante la avalancha de datos, información, conocimiento cada vez más difícil de comprender, fuentes, canales, etc. Así que, la consecuencia es que sólo se acaba seleccionando una parte de los datos, de la realidad, que confirman los prejuicios previos, ignorando el resto de los datos existentes.

Otro efecto del exceso de información es que cuando es demasiado compleja para quién la recibe, por ejemplo interpretar los datos científicos que existen sobre el calentamiento global, en lugar de tomar una decisión autónoma las personas tendemos a adherirnos a nuestro grupo de referencia. Así, en el caso del calentamiento global donde la comunidad científica tiene un consenso del 99% la sociedad norteamericana está dividida al mismo porcentaje que lo están los votantes republicanos y demócratas. El efecto indiscutible que provoca estos hechos es que el acceso, el uso y la comprensión del conocimiento existente es cada día más complicado. Si la década de los años 70 del siglo XX, según Paul Krugman, fue el punto más alto en la generación “de grandes cantidades de teoría aplicada desde muy pequeñas cantidades de datos” (Nate Silver, 2013, p.7) en los inicios de la segunda década del siglo XXI emerge el Big Data.

La promesa del Big Data.

Sin ánimo de polemizar con los defensores del Big Data, la promesa que nos hace el Big Data es que la solución al exceso de información pasa por aún mayores cantidades de datos. Lo que se ha denominado como Era del Petabyteun mundo en el que ingentes cantidades de datos y las matemáticas aplicadas reemplazan cualquier otro instrumento, lo que implica que el volumen de los datos obviará la necesidad de teoría, e incluso del método científico.

En mi opinión el Big Data presenta problemas, aunque nuestra salvación pasase por petabytes o exabytes de información, en algunos aspectos críticos:

  1. El Big Data tiene un déficit metodológico. Se basa en que ingentes volúmenes de datos nos hablaran por sí solos mostrando todos los patrones ocultos del mundo externo. El Big Data presenta su mayor debilidad en que no se focaliza en el proceso de toma de decisiones correctas.
  2. El Big Data no servirá nunca para pronosticar el futuro. Otra promesa implícita es que con los suficientes datos, sean petabytes o exabytes, el futuro está contenido en los datos del pasado. Lo que se sabe en las Ciencias Sociales es que el futuro nunca es una prolongación lineal de los datos del pasado.
  3. A datos masivos, errores masivos. Por poner sólo algunos ejemplos: la crisis económica que sufrimos desde de finales de 2007, de la cual los datos existentes mostraban los problemas, esos datos estaban disponibles con antelación pero no fueron interpretados de la forma correcta; ni tampoco los datos previos a los atentados del 11-S, del 15-M, etc. Lo que de verdad muestran los datos masivos es que la dimensión de los errores, que puede alcanzar una interpretación deficiente de los mismos, es también masiva.
  4. Lo imposible sucede. Incluso con las mejores técnicas de Big Data es imposible distinguir lo imposible de lo altamente improbable. Por ejemplo la central nuclear de Fukusima fue diseñada para soportar terremotos de algo más de 8 en la escala de Richter porque era imposible un terremoto de 9,1 como el que sucedió. Aunque no lo pronostique nunca el Big Data, lo imposible sabemos que sucede.

Somos nosotros quiénes debemos dotar a los datos de sentido y significado. La demanda es la de mejores capacidades analíticas para comprender los significados de los datos y no, de forma determinista, más cantidades de datos. No sólo es el abandono de lo que nos hace singulares de forma colectiva: el pensamiento; sino obviar la evidencia más simple de todas: que la tecnología es una creación humana y que el límite de la tecnología es el mismo que el de las personas que la han diseñado. Nosotros somos nuestro propio límite.

Post publicado originalmente en el blog de:

creative_commons

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  1. Pingback: Gestión de fuentes de información « entornos virtuales y redes

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