Ensayo Actividad 1.

Escrito por AlexUned 11-03-2018 en Ensayo. Comentarios (0)

BIG DATA, SIX PROVOCATIONS OF BIG DATA.


Bienvenidos a la época del big data, ¿No os ha pasado alguna vez que estáis navegando por internet mirando cosas que quizás os interese compraros y después cuando os metéis en otro lado os llega publicidad sobre lo que acabáis de ver?, entonces es cuando piensas ¿es que saben lo que quiero? ¿Es que me están observando?, te sientes como Jim Carrey en el show de Truman. Pero ¿por qué ocurre esto? ¿A qué es debido? Esto se consigue a través del Big data, pero, ¿Qué es el Big data?

Si buscamos en internet la definición del concepto de Big data vemos que tiene una gran variedad, pero la mayoría de las éstas se refieren a Big Data como un conjuntos de grandes datos (caracterizados por las 3V del analista Doug Lane, de la consultora Gartner: volumen, velocidad y variedad) que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados. Posteriormente se le han ido añadiendo otras V, como la validez, la veracidad, el valor y la visibilidad.

Por su parte Tascon, M. y Coullaut, A. (2016) en su libro “Big Data y el internet de las cosas”, lo definen como “la utilización de grandes cantidades de información, que pueden provenir tanto de la actividad de una empresa como de la de los ciudadanos en su relación con la Administración pública, de su quehacer diario o de sus conversaciones en redes sociales, pero también de las estaciones meteorológicas, los sensores de tráfico desplegados por un ayuntamiento o los coches que circulan por las carreteras“.

En definitiva, big data, se refiere a la información o la cantidad de datos que por su elevado volumen, variedad y complejidad no se pueden almacenados ni ser visualizados con herramientas tradicionales, sino que necesita de nuevas formas para ello.

Pero, ¿De dónde proceden esta enorme cantidad de datos? Pues son producidos por diferentes agentes:

-  Uno de ellos son las personas que los producen de una infinidad de maneras, ya sea a través sms, tuits, correos electrónicos, compras online, vídeos, notas de voz., llamadas, redes sociales, blogs, utilización de  páginas web y un largo etcétera.

-  También proceden de las máquinas de la información M2M (Machine to machine): que son aquellas que comparten datos con otros dispositivos: como por ejemplo pueden ser medidores de temperatura, de altura, presión, etc. que transforman información en valores

-  Y, por último, la biométrica: que son los datos que se utilizan en el mundo de la seguridad e inteligencia.

Como vemos, esta gran cantidad de datos están presentes en nuestras vidas de manera constante, pero muchas veces ni nos damos cuenta de sus aplicaciones. Pero cuando conoces cómo funcionan, cómo se usan, no puedes dejar de verlos en todo lo que te encuentras, o mejor dicho, en una gran cantidad sitios donde no pensabas que pudiesen estar. Lo que nos hace preguntarnos por sus usos actuales y futuros. Por ello, tras la lectura del artículo “Big data. Six provocations of big data”, podemos ver una serie de puntos en contra o  sombras que encierra el big data. Para ello iré comentando las ideas punto a punto.

1.  Automatización de Investigación Cambia la definición de conocimiento.

Con la llegada del big data hemos pasado de una época marcada por el fordismo, basado en la línea de montaje para dividir las tareas interconectadas, en otras más simples, a una época marcada por el porfordismo, por el capitalismo cognitivo.  Se nos habla sobre que este es un mundo donde grandes cantidades de datos y matemáticas aplicadas reemplazan cualquier otra herramienta.

Como vemos el Big Data ofrece la posibilidad de hacer enormes avances en distintas  disciplinas científicas. Por ello, es por lo que el trabajo cognitivo adquiere mayor importancia en el proceso creado, en la investigación, y en la vida en general. Hemos pasado de un capitalismo industrial a un capitalismo basado en el  conocimiento y en la información, lo que trae consigo cambios.

2.  Reclamaciones a la objetividad y la precisión son engañosas

Otro de los puntos en contra del Big data es la objetividad y la precisión que puedan mostrar el análisis de los datos, ya que el Big data podría crea,  debido a ello, una brecha social; ya que como nos señala  la  matemática y científica de datos Cathy O’Neil “ las particularidades personales no pueden medirse con un algoritmo, es arriesgado tomar decisiones dependiendo solo de estos análisis, porque se hacen utilizando algoritmos matemáticos los cuales no tienen en cuenta las particularidades de  las personas o situaciones, y además, al ser  diseñados por humanos se tendría que tener en cuenta un margen de error.”

Por ello como vemos,  la información que se obtiene y analiza se generaliza aplicando algoritmos que posteriormente generan  modelos matemáticos que no contemplan las diferencias y particularidades de cada persona.

Los análisis del big data  no tienen en cuenta variantes como el tiempo o la nueva información que se genera, por eso la objetividad y la precisión que muestran son engañosas.

3.  Los datos más grandes no son siempre mejores datos

En la actualidad, se producen una cantidad ingente de datos, según IBM,  cada día se generan 2,5 trillones de bytes de datos. Una cantidad que crece y se acumula.  Y, sobre esto, Martin Hilbert en una reciente entrevista a la BBC, decía que si poníamos en la actualidad toda esta información en el formato de libros y hacíamos una pila de libros, haríamos 9000 pilas de libros que llegarían hasta el Sol. Pero ello no implica que más cantidad sea mejor.

Como vemos en la totalidad de internet, ya sea en redes sociales, páginas web, etc. Estamos ante una cantidad enorme de información que no siempre es ni exacta ni fiable. Por ejemplo, como vemos en el texto, en las redes sociales la información que se produzca en una cuenta puede no ser hecha por una persona, sino por varias, o que esa persona tenga varias cuentas, e incluso que esa cuenta sea un bot, como los que se utilizaron, según Martin Hilbert, en las elecciones de Barack Obama y Donald Trump en  Estados Unidos, los cuales encargaron a un grupo de Intelectuales la creación de un algoritmo que estudiase a los votantes y tras eso, producían tweets y comentarios en Facebook en favor del voto de dichos candidatos, buscando así el voto de las personas indecisas. Por ello vemos que no siempre la cantidad de datos es mejor, sino que lo que debemos hacer es tener un sentido analítico y crítico de la información que nos llega a través de internet, ya que en la actualidad estamos ante el auge, cada vez más preocupante, de las fake news, de ahí que sea mejor, por ejemplo, un tweet que muestre la realidad, que un millón de tweets buscando el interés y la manipulación.

4.  No todos los datos son equivalentes

Está claro que no todos los datos pueden ser analizados por igual, ya que no todos son equivalentes, como vemos en el ejemplo citando en el texto, donde nos dice que el bid data introduce dos nuevos tipos populares de redes sociales derivadas de los datos:

Por un lado, las redes articuladas, que son los que resultan de las personas que especifican sus contactos a través de una tecnología de mediación (Boyd 2004).Es decir, los amigos de Facebook, los followers de Twitter o Youtube, etc. Las motivaciones que tienen las personas para agregar a alguien a cada una de estas listas varían ampliamente, pero el resultado es que estas listas pueden incluir amigos, colegas, conocidos, celebridades, amigos-de-amigos, figuras públicas y extraños interesantes.

Por otro lado, las redes de comportamiento se derivan de los patrones de comunicación. Estos podrían incluir los que están etiquetados en fotos juntos en Facebook, las personas que envían correos electrónicos entre sí, y las personas que están,  físicamente en el mismo espacio.

Pero ninguna de estas dos redes son equivalentes a redes personales, por lo que no pueden ser usadas con los mismos fines u objetivos. Por lo que, como vemos, se deben tener en cuenta otros factores como sería el contexto.

5.  El hecho de que sea accesible no significa que sea ético

¿A qué nos referimos con esto? Pues como observamos  no es oro todo lo que reduce y al igual que todos los inventos, las tecnologías que se usan en Big data consiguen extraer y combinar gran parte de la información que de una u otra forma se utilizan de manera beneficiosa y no tanto. Generalmente esta información es empleada con fines comerciales; sin embargo, en otros casos como en el caso de Snowden, el cual nos explica Segura, A. (2014) “los acuerdos de la Agencia Nacional de Seguridad estadounidense (NSA) con las grandes corporaciones de la red (Google, Facebook, Microsoft, etc.) para monitorizar las comunicaciones de sus usuarios mostró cómo las corporaciones que explotan la web pueden compartir esa información con los gobiernos con total impunidad.

Un ejemplo de esto, sería el que nos relata Martin Hilbert: que nos dice que” tu teléfono te muestra cuántas llamadas hiciste, el proveedor de telefonía tiene que recoger esto, porque te tiene que hacer la cuenta. Ellos ni siquiera se preocupan sobre con quién hablaste o qué hablaste, es nada más la frecuencia y duración de tus llamadas, lo que se llama metadata. Con eso puedes hacer una ingeniería reversa y reconstruir un censo completo de un país con 80% o 85% de precisión: género, familias, ingreso, educación.  Además, si tengo información un poco más detallada, por ejemplo si el operador de telefonía móvil también registra dónde te mueves, porque te conectas a sus radiobases, se puede predecir hoy con 90% o 95% de precisión dónde vas a estar en dos meses, y en qué momento del día”. Preocupante ¿verdad? Esta información es muy importante y más dependiendo de las personas y las finalidades con la que lo traten.

Y un claro ejemplo serían las elecciones por ejemplo de Trump y de Obama. ¿Qué cómo han influido los macrodatos? Pues con nos indica nuevamente Martin Hilbert “Vivimos en un mundo donde los políticos pueden usar la tecnología para cambiar cerebros, la democracia representativa busca resolver un problema de comunicación. En otras épocas, no podíamos decir cada uno lo que pensábamos y esperar que nos escuchasen, por eso actualmente tenemos representantes a quienes delegamos un mandato. Pero hoy nosotros "controlamos" a los representantes: si un diputado ofrece una charla, él o su equipo va testeando qué dicen los comentarios en Twitter y modifica su discurso de acuerdo a lo que cree que ese público quiere escuchar. Incluso veremos que intenta defenderse más tarde en Twitter. Finalmente, no es un mandato libre, no puede razonar en nuestro nombre. Por otro lado, los representantes pueden usar el Big Data para controlarnos e inducirnos. Este juego de control en ambas direcciones, para el que las herramientas del Big Data parecen ideales, está absolutamente contraindicado para las democracias representativas. Hay que repensar la democracia por completo, a la luz de los datos.”

Con esto lo único que conseguiríamos sería llegar a una  “dictadura de la información”, cómo ya imaginó por su época George Orwell en su novela “1984”.

6.  El acceso limitado a los grandes volúmenes de datos crea una nueva Digital Divide

Castells, M. (2001) nos decía en “Internet y la Sociedad Red” que “el mundo de la empresa no fue en absoluto la fuente de Internet, es decir, Internet no se creó como un proyecto de ganancia empresarial”. Sin embargo, en la actualidad, internet y El Big Data en concreto, se ha convertido uno de los motores de las empresas en internet, lo que permite desarrollar servicios basados en la utilización de datos, la reducción de tiempo y dinero empleado, el aumento de la productividad, un mejor posicionamiento con respecto a los competidores. Pero para esto, no vale solo con diseñar nuevas y enormes bases de datos, sino que se debe también sacar el mejor rendimiento a la información que se tiene.

La información que ofrece el Big Data ayuda a las empresas a conocer el patrón de comportamiento de sus clientes y del mercado. Como herramienta de mercado, el Big Data puede servir para campañas y estrategias de marketing, mejorar los procesos de control de calidad, mejorar la atención al cliente, etc.

Un claro ejemplo, es el que Martin Hilbert nos comenta en su entrevista a la BBC, "En Estados Unidos, las grabaciones de los call center, en la mayoría de los casos es una batería de 10 mil algoritmos la que 'escucha' al cliente que habla, clasifica su personalidad de acuerdo a seis tipos (si lo motivan las emociones, las acciones, etcétera) casi en tiempo real. Luego, la próxima vez que ese cliente llame, en cuestión de segundos ese análisis lo conectará con alguien en el call center que tenga una personalidad similar", con ello lo que consiguen las empresas es acercarse más a ti e intentar vender sus productos, sacándole todo el partido al big data y a la información que tienen de ti.

Las empresas privadas y todas las organizaciones en general saben el poder que esconden los datos masivos. De hecho, Estados Unidos ha aprobado una ley que permite a los proveedores de Internet vender los datos de sus usuarios. Estos datos servirían para, por ejemplo, como dice Martin Hilbert “si quieres abrir una empresa en cualquier lugar para vender corbatas, les pagas y te dicen en qué momento y dónde caminan los hombres. Y tú sabes exactamente en qué salida del metro instalar tu nueva tienda de corbatas.”

 A la pregunta del texto, ¿quién tiene acceso? La respuesta sería los que tenga más poder  y dinero, provocando por consiguiente una mayor Digital Divide, donde las empresas poderosas serán aún más poderosas y las menos poderosas, acaben desapareciendo.

Conclusión

Como vemos el big data está presente es nuestras vidas en todo momento y en todo lugar, pero es como todo, y depende del uso que hagamos de él. Como por ejemplo una herramienta de bricolaje, que puede servir tanto para arreglar una cosa, como para hacer daño a alguien, el big data como vemos es un arma de doble filo y nos puede servir tanto para conseguir los avances más importantes de las historia, como para ocasionar las mayores catástrofes y,  todo esto depende de nosotros, ni más ni menos.

Como dice Segura Vázquez, A. (2014). “En cierto modo, el Big Data toma posiciones para constituirse como “lo único” capaz de otorgar legibilidad a un entorno abisal de información” y todo esto depende de nosotros, del uso que le demos y de los que queramos conseguir con ello. Los avances pueden ser buenos o malos, pero dependen, del uso que nosotros mismos les demos, de nosotros depende que avancemos hasta límites insospechados o que nos quedemos en puntos de destrucción entre nosotros mismos.

Bibliografía.

Ø  Castells, M. (2009). Comunicación y poder. Alianza. Madrid.

Ø  Castells, M. Internet y sociedad red. Alianza. Madrid.

Ø  Manovich, L. El software toma el mando. Universitat oberta de Catalunya.

Ø  Tascón, M. y Coullaut, A. (2016). Big Data y el Internet de las cosas. Qué hay detrás y cómo nos va a cambiar. Madrid, Catarata.

Ø  Barroso, R. (2012). ¿Qué es Big Data?

Ø  Mayer-Schonberger, V. Y  Cukier, K.  (2013) Big data: la revolución de los datos masivos. Houghton Mifflin Harcourt

Ø  Segura Vázquez, A. (2014). El pastor, el doctor y el Big Data. Revista Teknokultura, Vol. 11 (2), 243-257.

Ø  Segura, A. (2015): “Digitalizar y controlar: un collage de tecnologías vigilantes”. Boletín ECOS, FUHEM ECOSOCIAL, nº 29 - diciembre 2014-febrero 2015.