Para empezar a preparar el terreno a lo que se nos avecina (imparable e inminente), es decir, empezar a asimilar las implicaciones sociales, culturales y tecnológicas de la minería de datos (como poner la correlación por encima de la causalidad), aquí llega este libro: Big Data, escrito a cuatro manos por Viktor Mayer-Schönberger (profesor de regulación y gestión de Internet en el Internet Institut de la universidad de Oxford) y Kenneth Cukier (editor de datos de la revista The Economist).
Datos, datos y datos
Estamos, pues, ante un texto que, a pesar de resultar un poco redundante o digresivo, en términos generales debe tildarse de alucinante. Tras su lectura, no exagero, me sentía un poco como Neo en la película Matrix, observándolo todo como números y símbolos en vez de átomos. Porque Big data te invita no solo a registrar la realidad de otro modo, sino también a hacerlo a mayor resolución que la obtenida con los ojos, los telescopios, los microscopios y hasta muchos ensayos científicos.
Saber tanto, sin embargo, tiene su precio: ignorar cómo lo sabemos o cómo se produce exactamente el fenómeno descubierto. Sencillamente lo sabemos, diluyéndose el vínculo causal en pro del vínculo correlacional. El paradigma de dicho cambio lo constituye Google Flu Trends, que nos permite saber antes que ningún otro organismo dónde se producirá una epidemia de gripe simplemente explorando en qué lugares se busca a través de Google los síntomas de la gripe. Pautas y correlaciones por encima de causalidades. Los ensayos científicos que persiguen la causalidad son costosos y complejos, así que una gran alternativa a ellos pudieran ser los datos masivos.
Big Data - La Revolucion De Los Datos Masivos (Noema)
Eso es sólo la punta del iceberg de toda la información que nos ofrecerá la exploración de los datos masivos, y también la dataficación de la realidad, esto es, la transformación de los objetos cotidianos en datos que se sumen al océano de datos masivos que ya alberga Internet producto de nuestras huellas digitales a través de redes sociales o smartphones.
Por ejemplo, incorporando sensores a todos los objetos que compramos para saber cuándo se compran, cómo se desplazan, cuándo se consumen, etc. Imaginaos el asiento de un coche equipado de este modo: Calculando la forma en que pones el culo en el asiento para evitar que te roben el coche.
Todo ello pudiera parecer una pesadilla orwelliana en la que el gran ojo nos desnudará de intimidad. Pero eso es otro tema que deberemos gestionar más adelante. Además, el verdadero valor de los datos masivos no consiste en analizar individualmente a un usuario, sino más bien a explorar una colectividad. Tal abundancia de datos eclipsa al individuo. No importa si te gusta consumir porno, sino en qué barrio se consume más porno y de qué tipo.
