‘El ‘big data’ no es omnipotente, pero subestimarlo sería un error’

La gran tentación de quienes defienden una nueva tecnología es anunciarla como tan disruptiva que implicará el fin de todo lo anterior. Del ‘big data’ se ha dicho que generará tanto conocimiento que será el fin de la ciencia tal como la conocemos. Adiós a hipótesis y corroboraciones; también, a laboratorios y burocracias innecesarias. Sin embargo, también se puede ser parte de un movimiento así y a la vez reconocer que esto necesariamente va a pasar de moda. Es el caso de Walter Sosa Escudero. “Si se hila fino, la revolución no está en los datos generados espontánea, e involuntariamente, vía teléfonos celulares, sino en los datos junto con los análisis”, aclara el licenciado en Economía de la Universidad de Buenos Aires (UBA) y doctorado en la Universidad de Illinois (Estados Unidos).

“Es verdad que es explosiva la cantidad de información, pero siempre va a ser importante el qué se haga con ella. Los datos son el nuevo petróleo, pero de un tipo que no se van a acabar, como tener petróleo para siempre. Es una nueva fuente de riqueza, pero el problema es que no es un recurso escaso, sino que es un diluvio, viene mucha agua, demasiada. El desafío es qué hacer con tanta agua”, agrega el investigador del Conicet y profesor de las universidades de San Andrés y de La Plata.

Sosa Escudero acaba de lanzar su libro ‘Big data’ (segundo en la colección ‘Ciencia que Ladra’, de Siglo XXI), pero –lo dicho– no es un defensor acrítico de la nueva herramienta.

En el libro no da una definición explícita de ‘big data’. ¿Se puede decir que es el minuto a minuto de la civilización?

Sí. ‘Big data’ es el fenómeno de datos masivos provocados por la interacción de dispositivos interconectados. Es un mecanismo de generación pasivo. Yo estoy con este celular, sabe que estoy por acá, pongo la tarjeta para pagar, pero no es que nos juntemos en un punto de Buenos Aires para generar datos. Vinimos a charlar y generamos estos datos porque convivimos con estos aparatos. Y con las redes. Así es que baja a cero el costo de generar datos. No necesito responder una encuesta sobre si me gusta o no el lugar. Como hace poco estuve en otro bar de esta misma cadena, el algoritmo saca conjeturas. Entonces sí funciona como un minuto a minuto. Lo cual no necesariamente es una buena noticia.

¿Por qué?

Es que hay otros fenómenos que son paquidérmicos, que se mueven muy lentos, que en el minuto a minuto no funcionan. Por ejemplo, la presión arterial hay que medirla, pero no muy frecuentemente, no cada quince minutos. También pasa con fenómenos sociales: algo que midiera pobreza igual que la cotización del dólar no tendría sentido: ‘A la 1:30 p. m., la pobreza es 35,25 %’; no, así no. El conocimiento es un evento lento; lento por cautela, no por tonto. ¿Cuánto tiempo se tomó Darwin para redondear su teoría? Más de veinte años.

Entonces ¿es una revolución que tiene límites?

Hay datos que nunca van a venir. Cuando es por dispositivos, son los datos que provienen de esa interacción. O por redes sociales, donde hay un montón de información sobre el ánimo social de la gente, de un candidato presidencial, o sobre el terraplanismo. Pero de los que no tienen Twitter, y no quieren tener, no tienes datos. O con LinkedIn: puedes saber cómo funciona el mercado laboral, si pide más ingenieros o médicos. Pero en un país con 40 % de informalidad laboral (más del 50 en el caso de Colombia) y con un sector público tan grande, no llegas a saber todo. Con el ‘big data’ vas a ver lo que la luz enfoca, pero no es una lluvia honesta de datos. Es buena noticia porque más datos no puede ser mala noticia. Pero hay que tener cuidado porque se puede caer en vicios clásicos como la falacia de correlación.

También está el miedo que provoca darles todo el poder a los algoritmos…

Los algoritmos saben mucho de nosotros: eso mete miedo. Somos muy predecibles al actuar, casi como un ratón de laboratorio. Pero también increíblemente complejos, no lineales; el cerebro trabaja muy bien la información. Big data funciona bien en la parte predecible del comportamiento. El autocompletar del Gmail escribe por mí y muchas veces lo hace mejor (ríe). Somos muy predecibles pero también, un misterio absoluto. ¿Por qué me dediqué a la estadística? Qué sé yo. ¿Y tu hijo a qué se va a dedicar? Ni idea. Hay muchos eventos que no se pueden predecir, como las elecciones o un partido de fútbol.

¿Se podría dar que la gente cambie el lenguaje, o ciertos giros, para evitar que el algoritmo detecte gustos y preferencias?

Pero aprenden rápido. Salvo por los Captcha, algo que por ahora los complica, jugar contra los algoritmos, en general, es ir a perder porque aprenden muy rápido. Un ejemplo: hay una sola cuenta de Netflix en mi casa que se alimenta de mis consumos y los de mi hijo adolescente. Al principio se volvía loco para recomendar. Al primer mes era gracioso, pero ahora aprendió: sabe que hay alguien que mira series oscuras y otro que mira series adolescentes.

Hace unos años hubo una polémica respecto de si la economía es una ciencia o no…

Si la comparas con la física, no es una ciencia. Pero si la miras desde esta otra perspectiva… Veamos. ¿Existen problemas sociales? Sí. ¿Es relevante actuar sobre esos problemas? Sí. ¿Existe forma relevante de entender esas causas y efectos? Sí. Si no se puede saber, si no es una ciencia, no se podría hacer nada: si no explicas, no actúas. No me molesta la comparación con la física, pero detrás de esa negación se esconde el argumento de que no hay explicación y de que no se puede hacer nada. Me molesta como ciudadano que parezca que con la pobreza no se puede hacer nada. La naturaleza científica de la política y la economía es distinta de la física, pero la relevancia de los problemas y la urgencia es buscar causas y efectos para intervenir y mejorar la salud de un país.

Además de a la economía y a la estadística, se dedica a la música. ¿Ve relaciones entre ellas?

Misteriosamente, el arte tiene una sistematización, que no es la de la ciencia. En fotografía, el grueso de las acciones obedece a reglas elementales; la música, desde lo armónico es predecible; después de mi séptima tiene que venir un la. Eso es conocimiento, oído. Me llama la atención que la ciencia y la fotografía y la música tienen cosas predecibles, patrones estéticos. El arte y su verdadera creatividad están fuera de esas reglas, pero las reglas existen. Hay un terreno difuso en la ciencia que no se explica a sí misma, y a la vez el arte parece explicable. Me pone nervioso que la ciencia no se explique a sí misma, y que el arte sí se pueda explicar. La gente me dice que yo me relajo con la guitarra: no, me saca de quicio. Me gustaría como científico que todo se pudiera explicar, pero como artista preferiría que nada se pudiera explicar.

Empleados, cada vez más espiados

Los usos del ‘big data’ no siempre son ‘políticamente correctos’. ‘The Financial Times’ reportó hace poco que están en auge las ‘start-ups’ que ofrecen monitoreo de la actividad de los empleados de las empresas en la red para determinar qué tan productivos son y cuánto tiempo laboral gastan mirando tonterías en internet. El diario británico cuenta que, según la consultora Gartner, más de la mitad de las empresas con una facturación anual de al menos 750 millones de dólares aplicaron en 2018 técnicas de control ‘no tradicionales’ a sus empleados. Y ya varios de estos desarrollos utilizan el ‘big data’ para analizar comportamientos patrón de los empleados a partir de sus navegaciones en la red. E, incluso, para recomendar a quién contratar y a quien no, o quién ascender o a quién no según su vida digital.

Este miércoles y jueves tendrá lugar en Bogotá el Encuentro Mundial de Big Data e Inteligencia Artificial (EMBDATA 2019). Se espera que haya más de 2.000 asistentes de diversos países del mundo, e India será el invitado de honor.

Durante los dos días del encuentro, que se llevará a cabo en Ágora, habrá conferencias, paneles de discusión, historias de éxito a nivel global y varios personajes. Uno de los temas centrales será la tecnología 5G y su impacto en la recolección de datos.