Big Data

¿Debe mostrar ‘big data’ su lado humano?

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Escrito por Autor Invitado

Para algunos, la película Her, de Spike Jonze es ridícula. La idea de que un hombre pueda establecer un vínculo sentimental con una máquina es posiblemente una cuestión de ciencia ficción. Para otros, es una mirada casi distópica hacia una relación humana con la tecnología llevada hasta el abismo.

Para algunos, la película Her, de Spike Jonze es ridícula. La idea de que un hombre pueda establecer un vínculo sentimental con una máquina es posiblemente una cuestión de ciencia ficción. Para otros, es una mirada casi distópica hacia una relación humana con la tecnología llevada hasta el abismo.

En la actualidad, los datos están siendo utilizados para mejorar las operaciones, facilitar la toma de decisiones e inventar servicios que se ajusten a los nuevos tiempos y a las necesidades del cliente. Uno podría argumentar que el Santo Grial del análisis de datos miente en el entendimiento y modelación de la conducta humana para predecir con exactitud cuando las variables o las circunstancias cambian, lo que en última instancia permitiría adelantarse a la conducta humana.

¿Es esto posible? Del mismo modo que cada vez compartimos más información de nosotros mismos en las redes sociales, la proliferación de datos está siendo utilizada por los sistemas para conseguir análisis de mayor calidad. Pero solamente seremos capaces de tener más influencia en las decisiones humanas cuando todos los datos relevantes estén integrados y analizados en un correcto nivel de granularidad. Incluso entonces, saber cuándo o cómo intervenir para favorecer un determinado resultado seguirá siendo difícil.

La influencia en la conducta humana a través del uso de los datos

Aun así, los investigadores persisten en su intento de influir en la conducta humana a través del uso de los datos. ¿Por qué? Está en la naturaleza de cualquier investigación y queremos saber si es posible. Un ejemplo de área de investigación es el crowdsourcing. En el lugar de trabajo es prácticamente imposible comprender cómo funcionan los mercados crowdsourcing (como Amazon Mechanical Turk) y las necesidades y conductas de los trabajadores a un nivel de utilidad consistente. Pero analizando los datos que generan los empleados estos se pueden utilizar para ayudarles, permitiéndoles hacer búsquedas y estar informados sobre las opciones que les permiten las tareas que tienen que hacer y entender mejor su trabajo.

Otra área es el Smart Parking. Si cambiamos las tarifas de parking en función de la información de tráfico en tiempo real, los usuarios se animarán a aparcar en ese lugar y contribuirán a descongestionar las calles. Aunque este cambio de precios está motivado por análisis de datos, la principal razón de su éxito es que la información esté disponible para los conductores, que pueden conocer cuánto le costará el parking desde la web o desde una app de su smartphone.

El transporte sostenible es otro campo de acción para el big data. Reuniendo datos de todas las carreteras, de podómetros y máquinas de tickets para estudiar hábitos de desplazamiento se logra disponer de la información para ofrecer a los ciudadanos diferentes alternativas, como caminar o ir en bici para evitar desplazamientos en coche. Si se hace un uso correcto, los análisis de datos pueden facilitar la toma de decisiones y evitar muchas de las frustraciones del día a día. La oportunidad que se nos presenta es la de transferir estas decisiones insignificantes, todavía humanas, a la tecnología, de modo que pueda ayudarnos y asesorarnos sobre la mejor opción.

Sin embargo, big data puede influir en las diferentes decisiones, aunque no ofrece explicaciones sobre por qué la gente las toma.

‘Lost in translation’

Pensemos en la cantidad de datos generados en torno a nuestras vidas cada día: todos los posts, comentarios, todos compartidos. Incluso algo tan simple como los ‘Me gusta’ en Facebook, estos no son todos iguales. Algunos pueden ser considerados casi un acto reflejo, otros denotan una apreciación profunda de un post y otros no tienen tanto que ver con el contenido sino con la relación con la persona que lo ha publicado.

En esta línea, es obvio que tampoco todos los mensajes son iguales; la opinión o el estado de ánimo de una persona muy importante para ti tiene más impacto que la comida que ha elegido un viejo amigo. Un análisis automatizado de las redes sociales, tan interesante como sofisticado, nos muestra una perspectiva que no refleja con exactitud la realidad porque no puede capturar toda la riqueza que interconecta las experiencias humanas.

Leer, reflexionar, comprender

Esto no quiere decir que esas tecnologías no vayan a evolucionar. Pero la analítica de datos finalmente quedará limitada para poder leer, reflexionar y comprender al nivel de sensibilidad de los humanos. La atención al cliente es un claro ejemplo que demuestra estas deficiencias. A las empresas les encantaría que los clientes se sirvieran a sí mismos más, y ya podemos ver esta tendencia creciendo significativamente en la banca online, el comercio digital y en la búsqueda de soluciones en internet. Pero tenemos que prestar mucha atención a la forma en que funcionan las interacciones electrónicas, que se vienen abajo por dar a las interfaces “habilidades blandas”: que sean agradables de usar y empleando las frases correctas.

Tener una interfaz que funcione con eficiencia al responder tus preguntas es una ambición muy razonable, pero crear una que pueda leer convincentemente emociones y conversar contigo como lo haría un humano creo que no ocurrirá mientras viva.

 

A pesar de todos los increíbles avances de la analítica de datos, los mejores intérpretes del comportamiento humano son, y siempre serán, los humanos, ya que la interacción y comprensión social a menudo no puede reducirse a datos o información informatizada”

 

Mantener el toque humano

A medida que el estudio de los grandes volúmenes de datos continúe, los ordenadores se convertirán en los reyes de las tareas que impliquen cálculos o que puedan reducirse a una serie de cálculos y operaciones. Pero a pesar de todos los increíbles avances de la analítica de datos, los mejores intérpretes del comportamiento humano son, y siempre serán, los humanos, ya que la interacción y comprensión social a menudo no puede reducirse a datos o información informatizada.

¿Alguna vez le ha gritado a la tecnología antes? Respondemos con rabia y frustración cuando tropezamos con dispositivos que no logran entendernos. Ciertamente en Her se explora esta búsqueda del entendimiento en gran detalle…  sin encontrar solución. Por supuesto que también nos frustrarnos con la gente, pero la diferencia entre la tecnología y las personas es su potencial de comprensión. Si estamos interesados, como seres racionales, a menudo podemos encontrar una manera para alcanzar un entendimiento.

Cada día se logran descubrimientos únicos sobre analítica de datos y deberían usarse para el bien de todos. Pero no olvidemos que los humanos y los ordenadores tienen diferentes capacidades y habilidades y valoran cómo se complementan unos a otros. Nuestras capacidades humanas de empatía, estética, apreciación y reflexión son algunas de nuestras mayores fortalezas, pero son también notoriamente problemáticas a la hora de informatizarlas.

La analítica de grandes volúmenes de datos puede ser una herramienta maravillosa para nosotros; pero, como herramientas, están diseñadas para servirnos. Los humanos deciden cuándo es apropiado y ético usarlas.

 

Dave_Martin_XeroxEl autor de este artículo es Dave Martin, investigador etnográfico en el grupo Work Practice Technology del Xerox Research Centre Europe (XRCE) en Grenoble, Francia

 

 

 

 

 

 

 

Sobre el autor de este artículo

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