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Big Data y Cuarto Paradigma

20-noviembre-2013 § § sin comentarios


BigData

LA ABUNDANCIA DE DAROS. Internet acumula sin cesar datos y datos deducibles del lenguaje natural que, por una lado constituyen un yacimiento de información y en buena parte de casos, un gigantesco vertedero de ‘siginificante’, estéril y maloliente

Cuando se le pregunta a Kenneth Cukier, autor de ‘Big Data’, cómo caracteriza o define ‘Big data’, responde, haciendo acopio de sinceridad ˝que nos existe tal definición y que probablemente es una buena cosa porque añadiría limitación”.  Las estrategias de Big Data, parten de la presunción de que grandes yacimientos de datos nos pueden proporcionar ‘valores’, imposibles de encontrar en los pequeños yacimientos. Y se supone que son valores de importancia capital. ¿Es mucho suponer?

Se cita como singular hazaña de las tecnologías Big Data, los pilotos automáticos, preñados de inteligencia artificial y de software que organiza la retroalimentación. Se añaden conclusiones que aporta el contexto y que cumplen un número determinado de requisitos, a las tareas de gobierno, a las funciones principales del piloto.  Se cita, asimismo, la traducción automática, cada vez más decente.

Se aportan los citados ejemplos porque son deudores de la tecnología Big Data, de la existencia masiva de datos y, muy poco de microprocesadores más eficientes y de mayor potencia o de algoritmos más inteligentes.

¿La experiencia de campo con la que se introduce un medicamento en el mercado es suficiente? Es indicativa pero su rendimiento real nos la proporcionará o debiera proporcionarla, con trasparencia, la tecnología de Big Data.

El ‘cuarto paradigma’, que perteneces al área de gestión estratégica de las empresas, correlato de los tres anteriores. “Dios quiera que…” que ponía el énfasis en los deseos y la voluntad de lograr un objetivo, fue el primer paradigma de la gestión; “Planificación estratégica” o exaltación del poder del dinero como recurso principal, fue el segundo paradigma; “Poder Central” o visionario para que una élite directora creara los objetivos a corto, medio y largo plazo, fue el tercer paradigma. El cuarto que se sustenta en el análisis de datos masivos que aportan los clientes, constituye el cuarto paradigma.

> Experimentación masiva

Los Big Data, en puridad, nos proporcionar experimentación masiva, de la que poder extraer, resultados y conclusiones prácticas de mayor relevancia. Y nada que objetar. El lado más controvertido y opinable de dicha tecnología, el que más alerta a la opinión pública, es su uso con fines aviesos o para inducir conductas masivas poco recomendables.

> Propensibilidad

De los datos masivos se puede inferir propensión a esto y aquello y de dicha propensión se pueden inferir decisiones que adoptan unos y otros y que nos afectan. Una comunidad puede ser propensa a las diabetes, porque los datos masivos así lo indican y ser, por ello, excluida de determinados beneficios, adelantadamente, con desconocimiento de los afectados. Los comerciales de seguros médicos desaparecen. Un uso trasparente, puede servir, al revés, para adoptar decisiones preventivas o paliativas. La propensión a no pagar un préstamo, que aportan determinados algoritmos, puede convertir a un individuo, sin su conocimiento, en un excluido financiero.

La tecnología de Big Data, plantea interrogantes severos, el principal, la calidad de los algoritmos y de la inteligencia artificial que usa como sustrato. Un tema crucial que requerirá de mucha transparencia. Transparencia que por sí sola no evitará los errores y la pijotadas.

> Exaltación de la “inteligencia colectiva”

La exaltación del Big Data por parte de los apologistas de la cantidad, los cuantitivistas, o los entomólogos de la media estadística, han convertido ya, a uña de caballo, el Big Data, en la técnica éticamente exquisita, infalible y polisabia para comprender al hombre y su destino. Ponen el acento en el aprendizaje colectivo, esto es, “lo que todos hacemos”, “lo que todos decimos”, “lo que todos pensamos”, “lo que todos creemos”, “lo que todos deseamos”, “lo que todos padecemos”…, porque, sin más, pueden establecer proposiciones lógicas «para lo que todos»  o «cuando se cumple esto… aquello». Y reduce la importancia de la experimentación individual y el valor crítico de dicha experimentación, de sus elementos cualitativos diferenciales y fuerte potencial generativo. Los “Big Data” nos proporcionan “valores universales”, se supone, que inapelables, sostenidos sin alusión directa alguna, de manera elíptica, en la existencia o la presunción de su existencia, de inteligencia colectiva. El interés de los Big Data, de ese modo, sería deducible de una especie, la humana, con inteligencia colectiva.

Dado que, desde el punto de vista intelectual, es un axioma, el de la “inteligencia colectiva” de perfiles muy difusos, los expertos en Big Data corren raudos a las matizaciones. Acentúan que los datos masivos  proporcionan características que nos permiten entender el comportamiento de nuestra especie pero, separadamente, de principios y valores con los que se etiqueta si son positivos, negativos o útiles en algún sentido. Valores que adquieren la forma de proposiciones en el software.

> ¿Es mucho suponer?

sherlockBIG DATA TURBIO
Y BIG DATA CRISTALINO
La información, sensible al contexto y al tiempo,mejora la adaptabilidad de empresas, corporaciones y administraciones. Si el propósito fuera transparente y trazable, formaría parte del Big Dato Cristalino. Al contrario, si fuera opaco, formaría parte del Big Data Turbio en jerga coloquial. ¿Para las empresas qué, exactamente qué, es más estratégico y barato, el Big Data transparente o el opaco, el cristalino o el turbio? Sin duda alguna el transparente. Más fiable, eficiente, económico y rápido. Preguntar y la observación primaria es mucho más rápido y eficiente. Escarbar en bases de datos masivas, expurgar entre toneladas de residuos de significante está produciendo menos réditos de los esperados. ¿La razón? El ser humano, en plural, es muy previsible; en singular puede ser muy imprevisible. El rebaño, con frecuencia, envía señales equivocadas. El pastoreo de rebaños se reduce, básicamente, a su conducción y protección. Lo que pueda resolver Sherlock Holmes con una pipa y un poco de pericia… Las empresas seguirán dependiendo (al 100%), en la práctica, de los creadores de producto. Seguirán dependiendo al 100% del ‘creador’.
¿Qué es, entonces, de importancia capital, la tecnología Big Data o el buen uso de la misma? Parece fuera de toda discusión que el aspecto capital de dicha tecnología lo aporta, contra todos pronóstico, contra lo que suponen los cuantitivistas, los elementos cualitativos de la misma, la proposiciones incrustadas en el software o tecnología. Nos referimos a la ‘propensibilidad’ de la tecnología, esto es, el horizonte al que apunta. La importancia capital pues, la verdadera inteligencia, la siguen aportando, los elementos cualitativos del Big Data.

La dependencia del contexto, del estado de ánimo, de los deseos profundos y superficiales insatisfechos o de si es un contexto humanamente desestructurado, puede empujar la propensibilidad en una dirección u otra y hacer naufragar en cascada el sustrato proposicional y algorítmico de la tecnología. El signo ‘+’ de una cuenta de resultados empresarial o electoral es excesivamente parcial o singular, y su importancia, quizá, depende, puede que sea anecdótica, insulsa; quizá aterradora, quizá relevante o simplemente chusca.

> El reto

El Big Data, la inteligencia artificial, con su particular carga proposicional plantea varios retos:

  1. Determinar correctamente los hitos a identificar (unidades, elementos, clases).
  2. Caracterizar los vínculos entre los distintos hitos.
  3. Producir nuevas clases con valores.
  4. Testar los valores con máquinas simultáneas.
  5. Tomar decisiones.
  6. Añadir las decisiones y sus características (autoaprendizaje).

Estamos hablando de un trabajo en el que queda al descubierto el propósito y la lógica proposicional y la calidad de los algoritmos de proceso y cálculo. Dando por hecho la eficiencia tecnológica, quedará en el aire, la atinencia o consistencia de los resultados.

El Big Data nos espera, de eso no cabe duda alguna. Y está aquí para quedarse. No obstante, he aquí la cuestión de fondo, ¿los datos, la materia prima de la tecnología Big Data, acaso, son consistentes, son siempre consistentes?. En la mayor parte de casos son altamente volátiles y en otras tremebundos. No es una pregunta intrascedente. ¿En un río que se desborda es fácil ponderar la relevancia de la capacidad del cauce, el volumen de metros cúbicos, la velocidad a la que circula el agua, su turbiedad o la tormenta que ocasionó el desbordamiento. ¿En una masa enfurecida, sin embargo, qué es más relevante, el furor o el objetivo de dicho furor? Los datos masivos pueden tener como sustento una motivación efímera o mostrenca a la vez y en otras, opaca o altamente difusa. Los datos, aun siendo masivos, pueden ser irrelevantes o inconsistentes, afectando la inconsistencia a la cadena de valor que aporta la tecnología Big Data.

Celebramos la llegada delos Big Data, tecnología, de otro modo, con una larga trayectoria a sus espaldas. Lo dejamos escrito. Pero, ponemos en cuarentena las interpretaciones cuantitivistas y su consistencia para una gran parte de supuestos; ponemos bajo vigilancia el uso malicioso de la propensibilidad; y descartamos la conveniencia de hacer descansar la toma de decisiones, exclusivamente, en el pronóstico estadístico.

La masa, la cantidad, con frecuencia, no es argumento suficiente y no induce, con automatismo, ciencia, salud, confort, felicidad o consistencia. Y que nadie se ría de la ‘consistencia’, el sueño mil veces repetido de expertos y políticos, de todo tipo, es la inflación ‘cero’. Expertos y políticos que tiene detrás, sosteniéndolos, apuntalándolos, regimientos y regimientos de ciudadanos y de países.

> La inducción maliciosa

El valor estratégico del Big Data para los que tienen acceso, reglado o informal —sin precisar— a datos masivos está asignado a la capacidad para inducir conductas, bien una corporación, una administración, o un grupo de presión infiltrado en una administración o en una corporación, explotando una tendencia, identificando un vínculo oculto o induciendo una tendencia o un deseo (el supuesto más controvertido), es decir, todo aquello que forma parte de la propensibilidad. El Big Data tiene como campo de exploración la zona oscura, ensombrecida de los datos.

¿Por qué es mejor la exploración de las zonas oscuras que preguntar directamente al interesado? ¿Por qué es mejor la exploración de los vínculos ocultos que la transparencia? ¿Dónde está escrito? Si la elección se decantara por la exploración de las zonas oscuras, el Big Data sería útil, específicamente, entonces, para la observación y prevención del delito. Si la elección la hiciéramos resposar en el lado de la transparencia, en tal caso, mejor, más productivo y rápido es, abiertamente, preguntar. Es mejor, más rápido y más que nada transparente y trazable. Es mejor, la conducta positiva, consume menos recursos tecnológicos, y contiene desde el inicio un un filtro cívico o moral. Es estrategia, en otro orden de cosas, legible, y analizable de manera masiva. Las tecnologías Big Data que colisionan con los derechos civiles y políticos ponen entredicho la calidad jurídica e institucional, la encarnadura moral, de las sociedades que les dan amparo y cobijo.

El Big Data enfrentado a la trazabilidad no tiene futuro y acabará sus días como el rosario de la aurora. El Big Data asociado a la transparencia perdurará en el tiempo grandes réditos. Son dos estrategias opuestas. El Big Data no trazable atenta y pone en solfa los derechos civiles y políticos de la comunidad y aminora la voluntad y capacidad de elección, con ponderación moral, del área ejecutiva. Su utilidad, en tal supuesto, es baja amén de maliciosa.

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