{"id":16516,"date":"2019-06-19T08:38:32","date_gmt":"2019-06-19T14:38:32","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16516"},"modified":"2019-06-19T08:39:40","modified_gmt":"2019-06-19T14:39:40","slug":"el-big-data-no-es-omnipotente-pero-subestimarlo-seria-un-error","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/el-big-data-no-es-omnipotente-pero-subestimarlo-seria-un-error\/","title":{"rendered":"\u2018El \u2018big data\u2019 no es omnipotente, pero subestimarlo ser\u00eda un error\u2019"},"content":{"rendered":"
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La gran tentaci\u00f3n de quienes defienden una nueva tecnolog\u00eda es anunciarla como tan disruptiva que implicar\u00e1 el fin de todo lo anterior.\u00a0<\/span>Del \u2018big data\u2019 se ha dicho que generar\u00e1 tanto conocimiento que ser\u00e1 el fin de la ciencia tal como la conocemos. Adi\u00f3s a hip\u00f3tesis y corroboraciones; tambi\u00e9n, a laboratorios y burocracias innecesarias.\u00a0<\/span>Sin embargo, tambi\u00e9n se puede ser parte de un movimiento as\u00ed y a la vez reconocer que esto necesariamente va a pasar de moda. Es el caso de Walter Sosa Escudero.\u00a0<\/span><\/b>\u201cSi se hila fino, la revoluci\u00f3n no est\u00e1 en los datos generados espont\u00e1nea, e involuntariamente, v\u00eda tel\u00e9fonos celulares, sino en los datos junto con los an\u00e1lisis\u201d, aclara el licenciado en Econom\u00eda de la Universidad de Buenos Aires (UBA) y doctorado en la Universidad de Illinois (Estados Unidos).<\/p>\n

\u201cEs verdad que es explosiva la cantidad de informaci\u00f3n, pero siempre va a ser importante el qu\u00e9 se haga con ella. Los datos son el nuevo petr\u00f3leo, pero de un tipo que no se van a acabar, como tener petr\u00f3leo 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 desaf\u00edo es qu\u00e9 hacer con tanta agua\u201d, agrega el investigador del Conicet y profesor de las universidades de San Andr\u00e9s y de La Plata.<\/p>\n

Sosa Escudero acaba de lanzar su libro ‘Big data’ (segundo en la colecci\u00f3n \u2018Ciencia que Ladra\u2019, de Siglo XXI), pero \u2013lo dicho\u2013 no es un defensor acr\u00edtico de la nueva herramienta.<\/p>\n

En el libro no da una definici\u00f3n expl\u00edcita de \u2018big data\u2019. \u00bfSe puede decir que es el minuto a minuto de la civilizaci\u00f3n?<\/b><\/p>\n

S\u00ed. \u2018Big data\u2019 es el fen\u00f3meno de datos masivos provocados por la interacci\u00f3n de dispositivos interconectados. Es un mecanismo de generaci\u00f3n pasivo. Yo estoy con este celular, sabe que estoy por ac\u00e1, 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. As\u00ed 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 s\u00ed funciona como un minuto a minuto. Lo cual no necesariamente es una buena noticia.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9?<\/b><\/p>\n

Es que hay otros fen\u00f3menos que son paquid\u00e9rmicos, que se mueven muy lentos, que en el minuto a minuto no funcionan. Por ejemplo, la presi\u00f3n arterial hay que medirla, pero no muy frecuentemente, no cada quince minutos. Tambi\u00e9n pasa con fen\u00f3menos sociales: algo que midiera pobreza igual que la cotizaci\u00f3n del d\u00f3lar no tendr\u00eda sentido: \u2018A la 1:30 p. m., la pobreza es 35,25 %\u2019; no, as\u00ed no. El conocimiento es un evento lento; lento por cautela, no por tonto. \u00bfCu\u00e1nto tiempo se tom\u00f3 Darwin para redondear su teor\u00eda? M\u00e1s de veinte a\u00f1os.<\/p>\n

Entonces \u00bfes una revoluci\u00f3n que tiene l\u00edmites?<\/b><\/p>\n

Hay datos que nunca van a venir. Cuando es por dispositivos, son los datos que provienen de esa interacci\u00f3n. O por redes sociales, donde hay un mont\u00f3n de informaci\u00f3n sobre el \u00e1nimo 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 c\u00f3mo funciona el mercado laboral, si pide m\u00e1s ingenieros o m\u00e9dicos. Pero en un pa\u00eds con 40 % de informalidad laboral (m\u00e1s del 50 en el caso de Colombia) y con un sector p\u00fablico tan grande, no llegas a saber todo. Con el \u2018big data\u2019 vas a ver lo que la luz enfoca, pero no es una lluvia honesta de datos. Es buena noticia porque m\u00e1s datos no puede ser mala noticia. Pero hay que tener cuidado porque se puede caer en vicios cl\u00e1sicos como la falacia de correlaci\u00f3n.<\/p>\n

Tambi\u00e9n est\u00e1 el miedo que provoca darles todo el poder a los algoritmos…<\/b><\/p>\n

Los algoritmos saben mucho de nosotros: eso mete miedo. Somos muy predecibles al actuar, casi como un rat\u00f3n de laboratorio. Pero tambi\u00e9n incre\u00edblemente complejos, no lineales; el cerebro trabaja muy bien la informaci\u00f3n. Big data funciona bien en la parte predecible del comportamiento. El autocompletar del Gmail escribe por m\u00ed y muchas veces lo hace mejor (r\u00ede). Somos muy predecibles pero tambi\u00e9n, un misterio absoluto. \u00bfPor qu\u00e9 me dediqu\u00e9 a la estad\u00edstica? Qu\u00e9 s\u00e9 yo. \u00bfY tu hijo a qu\u00e9 se va a dedicar? Ni idea. Hay muchos eventos que no se pueden predecir, como las elecciones o un partido de f\u00fatbol.<\/p>\n

\u00bfSe podr\u00eda dar que la gente cambie el lenguaje, o ciertos giros, para evitar que el algoritmo detecte gustos y preferencias?<\/b><\/p>\n

Pero aprenden r\u00e1pido. Salvo por los Captcha, algo que por ahora los complica, jugar contra los algoritmos, en general, es ir a perder porque aprenden muy r\u00e1pido. 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 volv\u00eda loco para recomendar. Al primer mes era gracioso, pero ahora aprendi\u00f3: sabe que hay alguien que mira series oscuras y otro que mira series adolescentes.<\/p>\n

Hace unos a\u00f1os hubo una pol\u00e9mica respecto de si la econom\u00eda es una ciencia o no…<\/b><\/p>\n

Si la comparas con la f\u00edsica, no es una ciencia. Pero si la miras desde esta otra perspectiva\u2026 Veamos. \u00bfExisten problemas sociales? S\u00ed. \u00bfEs relevante actuar sobre esos problemas? S\u00ed. \u00bfExiste forma relevante de entender esas causas y efectos? S\u00ed. Si no se puede saber, si no es una ciencia, no se podr\u00eda hacer nada: si no explicas, no act\u00faas. No me molesta la comparaci\u00f3n con la f\u00edsica, pero detr\u00e1s de esa negaci\u00f3n se esconde el argumento de que no hay explicaci\u00f3n 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 cient\u00edfica de la pol\u00edtica y la econom\u00eda es distinta de la f\u00edsica, pero la relevancia de los problemas y la urgencia es buscar causas y efectos para intervenir y mejorar la salud de un pa\u00eds.<\/p>\n

Adem\u00e1s de a la econom\u00eda y a la estad\u00edstica, se dedica a la m\u00fasica. \u00bfVe relaciones entre ellas?<\/b><\/p>\n

Misteriosamente, el arte tiene una sistematizaci\u00f3n, que no es la de la ciencia. En fotograf\u00eda, el grueso de las acciones obedece a reglas elementales; la m\u00fasica, desde lo arm\u00f3nico es predecible; despu\u00e9s de mi s\u00e9ptima tiene que venir un la. Eso es conocimiento, o\u00eddo. Me llama la atenci\u00f3n que la ciencia y la fotograf\u00eda y la m\u00fasica tienen cosas predecibles, patrones est\u00e9ticos. El arte y su verdadera creatividad est\u00e1n fuera de esas reglas, pero las reglas existen. Hay un terreno difuso en la ciencia que no se explica a s\u00ed misma, y a la vez el arte parece explicable. Me pone nervioso que la ciencia no se explique a s\u00ed misma, y que el arte s\u00ed se pueda explicar. La gente me dice que yo me relajo con la guitarra: no, me saca de quicio. Me gustar\u00eda como cient\u00edfico que todo se pudiera explicar, pero como artista preferir\u00eda que nada se pudiera explicar.<\/p>\n

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Los algoritmos saben mucho
\nde nosotros: eso mete miedo. Somos muy predecibles (…) pero tambi\u00e9n muy complejos (\u2026) Hay muchos eventos que no se pueden predecir, como un partido\u00a0<\/span>
\nde f\u00fatbol<\/p>\n<\/div>\n

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