Datos vivos masivos

Datos vivos masivos/Alex Pentland is Professor of Media Arts and Sciences, and Director of the Media Lab Entrepreneurship Program, at MIT Media Lab. He is the author of Social Physics: Lessons from a New Science. Traducción de Kena Nequiz.

Project Syndicate | 29 de mayo de 2014

Los datos masivos se crean a partir del rastro digital que dejamos cuando usamos tarjetas de crédito, teléfonos celulares o Internet. Usados de forma precisa y minuciosa, estos datos nos dan un alcance sin precedentes para entender nuestra sociedad y mejorar la manera en que vivimos y trabajamos. Sin embargo, lo que en teoría funciona bien, puede no traducirse con éxito en el mundo real, donde las complejas interacciones humanas no siempre se pueden capturar, incluso mediante los modelos más sofisticados. Los datos masivos nos obligan a experimentar a gran escala.

Por ejemplo, mi propio laboratorio está creando un sitio Web que, basado en mapas de Google, usa los rastros digitales de la sociedad para describir, barrio por barrio, la pobreza, la mortalidad infantil, el índice de delincuencia, los cambios en el PIB y otros indicadores sociales –todos se actualizarán diariamente. Esta nueva herramienta permitirá, por ejemplo, a los espectadores ver dónde funcionan las iniciativas gubernamentales y dónde no.

Sin embargo, si bien dichas herramientas para los espectadores permiten aumentar de forma espectacular la transparencia y el conocimiento público, son sorprendentemente limitadas cuando se trata de aplicarlas para resolver los problemas de la sociedad. Una de las razones es que estos flujos abundantes de datos fomentan las correlaciones engañosas.

Incluso el uso del método científico normal ya no sirve; dadas las numerosas mediciones y las muchas relaciones potenciales entre los datos medidos, nuestras herramientas estándares estadísticas generan resultados sin sentido. Sin conocer todas las alternativas posibles, no podemos crear un conjunto limitado, comprobable y claro de hipótesis. Además, si ya no podemos depender de experimentos de laboratorio para probar la causalidad, tenemos que probarla en el mundo real, mediante el uso masivo de datos en tiempo real. Esto implica ir más allá del proceso típico cerrado de laboratorio de pregunta-respuesta, y aplicar nuestras ideas en la sociedad más a menudo y temprano que antes.

Para observar cómo funcionan las cosas en realidad, tenemos que construir laboratorios –es decir, comunidades dispuestas a intentar nuevos métodos (francamente, actuar como conejillos de indias). Un ejemplo de un laboratorio vivo como se explicó antes es la “ciudad de datos abiertos” , que lancé conjuntamente con la ciudad de Trento, Italia, y la participación de Telecom Italia, Telefónica, la Fundación de investigación (Fondazione Bruno Kessler), el Instituto de programación orientada por datos (Institute for Data Driven Design) y compañías locales. Es importante señalar que este laboratorio vivo tiene la aprobación y consentimiento informado de todos los participantes, que entienden que son parte de un experimento gigante cuyo objetivo es crear una mejor manera de vivir.

Un desafío importante para crear un laboratorio vivo es proteger la privacidad individual sin socavar el potencial para un mejor gobierno. Por ejemplo, mi laboratorio de Trento probará “el nuevo acuerdo sobre los datos”, que propuse, y ofrece a los usuarios un mejor control de sus datos personales mediante redes de software confiables como nuestro sistema abierto “Personal Data Store” –PDS, por sus siglas en inglés– (almacenamiento de datos personales). Esperamos que la capacidad de compartir datos de forma segura, sin sacrificar la protección de nuestra privacidad, aliente a los individuos, compañías y gobiernos a comunicar sus ideas ampliamente, y aumentar la productividad y creatividad en toda la ciudad.

Sin embargo, la principal dificultad en el uso de datos para crear una mejor sociedad es lograr desarrollar un entendimiento intuitivo a escala humana de la física social. Aunque los datos continuos y densos y la computación moderna nos permiten describir muchos detalles sobre nuestra sociedad, y explicar cómo podrían funcionar las comunidades, dichos modelos matemáticos contienen demasiadas variables y relaciones complejas como para que la mayoría de las personas los entiendan.

Lo que se necesita es una especie de diálogo entre la intuición humana y la realidad apremiante de los datos masivos –diálogo que a menudo hace falta en los sistemas de gestión y gobierno. Si se quiere emplear efectivamente los datos masivos, las personas deben poder entender e interpretar las estadísticas relevantes.

Lo anterior exige un nuevo entendimiento de la conducta humana y las dinámicas sociales que van más allá de los modelos económicos y políticos tradicionales. Solamente mediante el desarrollo de la ciencia y lenguaje de la física social podremos construir el mundo de datos masivos en el que queremos vivir.