En la actualidad,
el Big Data es el oráculo que parece poseer todas las respuestas.
El mundo de los macrodatos
es el del almacenamiento de información de manera masiva
para su posterior procesamiento, visualización y análisis...
por parte de una determinada institución.
Pero tiene unas implicaciones que van más allá de lo técnico
y se proyectan hacia la política y la filosofía.
Los datos sirven para tomar decisiones
como puede ser, en teoría, aumentar las ventas,
mejorar la eficiencia o la comodidad del usuario.
Y para trabajar sobre ellos, se necesitan algoritmos.
Nos lo explican Antonio Robles y Agustín Caminero,
profesores del departamento
de Sistemas de Comunicación y Control de la UNED.
Un algoritmo es un conjunto de instrucciones,
un conjunto de acciones,
a partir de una información de entrada, hay que obtener algo,
una información de salida, entonces...
el algoritmo en sí lo que haría sería...
utilizar dicha información para diversas acciones,
como puede ser transformarla,
quedarse con un subconjunto de información,
extraer las características de dicha información
o, por ejemplo, reducir su dimensionalidad,
y más en el campo del Big Data, para...
que a partir de dicha información de entrada,
obtener la información objetivo de salida.
En concreto, en algunas asignaturas...
que imparte el departamento de Sistemas de Comunicación y Control,
sí que se enseña ese tipo de tecnologías, por ejemplo,
en la asignatura de Sistemas de Base de Datos,
del Grado en Ingeniería Informática,
se introduce a los estudiantes en tecnologías Big Data
de una forma muy breve, muy somera, muy ligera.
Luego, en otra asignatura...
la asignatura Cloud Computing y Gestión de los Servicios de Red,
que forma parte del máster universitario
en Ingeniería Informática, entonces, se profundiza algo más,
se ve cómo utilizar herramientas Big Data
sobre infraestructuras en la nube.
Aquí vemos un archivo
que ha sido descargado de la web del Banco Mundial.
En la web del Banco Mundial te puedes descargar datos estadísticos
de todos los países del mundo de una gran variedad de temas.
En concreto, aquí mostramos un archivo que contiene información
del Producto Interior Bruto de todos los países del mundo,
desde el año 1960 hasta la actualidad.
En esta práctica, los estudiantes de primero
han tenido que crearse una base de datos que, como vemos,
utiliza un lenguaje de consultas que es muy similar a SQL.
Posteriormente, ejecutan las órdenes,
para que esa base de datos esté creada
y, después, creamos una serie de tablas.
Una vez que tenemos ya los datos cargados
en las tablas correspondientes,
podemos utilizarlos para responder algunas consultas sencillas.
En este ejemplo, vamos a responder algunas consultas como, por ejemplo,
¿cuáles son los diez países del mundo
que tienen mayor Producto Interior Bruto en 2010?,
entre otras consultas sencillas.
César Rendueles, es profesor de Sociología
de la Universidad Complutense de Madrid.
En 2013 publicó "Sociofobia:
El cambio político en la era de la utopía digital",
un libro que pone en cuestión el "ciberfetichismo" del mundo actual.
Ciberfetichismo es el término que me he inventado
para definir la forma en la que la tecnología
y la tecnología digital, en concreto,
se presenta a menudo como la solución, en nuestras sociedades,
a toda clase de dilemas:
económicos, ecológicos, culturales, educativos...
se ha convertido en una especie de "navaja multiusos" que...
al parecer, lo soluciona todo y, sencillamente, no es verdad.
Hemos depositado demasiadas esperanzas
en las tecnologías digitales.
Hablar de tecnología, es también hablar de poder.
Juan Carlos Monedero, cofundador de Podemos
y profesor de Ciencia Política
de la Universidad Complutense de Madrid,
lo analiza en su último libro:
"La izquierda que asaltó el algoritmo".
Decía Marx, hablando de la Comuna de París,
que habían asaltado los cielos.
Luego, se entendió, que había que asaltar los parlamentos,
y yo creo que, después de haber entendido
que había que asaltar también los medios de comunicación, hoy,
o asaltas el algoritmo o estás perdido, porque...
las grandes desigualdades, hoy se construyen... en nombre...
de esa fórmula secreta que hacen matemáticos
que se desentienden de las consecuencias de sus actos,
pero que, al final, determinan la vida de millones de personas.
Por tanto, si seguimos pensando en términos de emancipación,
o desentrañamos el algoritmo
o el algoritmo nos va a desentrañar a nosotros.
La información que proporcionamos...
sirve a las empresas y organizaciones
para extraer conocimiento,
que puede ser usado con fines comerciales
o incluso electoralistas.
Pero, ¿qué se puede hacer con los macrodatos?,
¿cuáles son sus usos prácticos?
Pues, por ejemplo, en el tema de las "smar cities",
de las ciudades inteligentes, que está tan de moda hoy en día.
Por ejemplo, el tema del tráfico en las ciudades, pues...
cada vez los coches están más sensorizados,
no sólo los coches, sino la propia ciudad...
como pueden ser semáforos u otro tipo de elementos
que intervienen en la regulación del tráfico.
Si una ciudad está congestionada en una parte,
pues reconfigurar de manera dinámica el tráfico...
en casi tiempo real, para poder evitar esos atascos,
al utilizar parte del tráfico otras vías.
A partir de los sensores se podría captar dicha información.
Claro, puede llegar a ser un volumen masivo de datos de...
petabytes, zettabytes, etc.,
y, entonces, las técnicas tradicionales no sirven,
hacen falta herramientas que procesen esa información
de manera dinámica, es decir, que la ejecuten,
porque al ser escenarios en tiempo real,
hay que darle... en este ejemplo, al conductor,
una solución en milisegundos o en segundos, de manera muy rápida.
Pues, en primer lugar, lo que tenemos que hacer es...
recapitular todos esos datos.
Los datos están en la red social correspondiente
y tú lo que quieres es tenerlos en tu poder.
Para ello hay muchas herramientas,
algunas de las cuales se ven en las titulaciones de la UNED.
En concreto, una herramienta que sirve...
para descargarte datos de Twitter, se llama "Flume",
es una herramienta de código abierto, te la puedes descargar y utilizarla,
si tienes conocimientos de ingeniería en informática.
Utilizando esta herramienta
y haciendo uso de una funcionalidad que ofrece Twitter,
que te permite descargarte tweets,
puedes tenerlos localmente en tu máquina,
y, a partir de ahí, lo que vas a conseguir es...
una estructura de datos llamado "Json",
que contiene, no sólo el contenido del tweet,
sino muchos metadatos,
y ahí donde está casi que lo más importante,
porque, al fin y al cabo,
lo que es el texto es algo muy visual y puede ser lo más llamativo,
pero los metadatos son clave porque te indican, entre otras cosas,
cuándo se ha mandado el tweet, desde qué localización, muchas veces,
si estás en tu casa, si estás en la calle, dónde lo has hecho,
qué relaciones tiene tu usuario con otros usuarios,
si estas retwitteando, si estás publicando un contenido nuevo,
si estás dando "me gusta"...
toda esa información es muy importante
y se puede extraer mucho conocimiento de ella.
Entonces, utilizando una herramienta como esa...
puedes descargarte los tweets, el siguiente paso sería limpiarlos,
a lo mejor, en tu caso, no te interesa saber...
la fecha donde se ha mandado un tweet, o el lugar,
te interesa especificarte en algún campo concreto, entonces...
una vez que has limpiado los datos
y te has quedado con lo que a ti te interesa,
lo que hay que hacer es aplicar algún tipo de algoritmo
para extraer conocimiento, por ejemplo,
una rama muy interesante es... el análisis sentimental,
estos tweets son positivos, tratan sobre la persona "fulano",
y le gusta fulano, muy bien, "fulano for de win",
o puede ser totalmente negativo.
Entonces, todo esto es muy versátil, muy variable,
hay mucha literatura sobre este tema.
En concreto, para identificar sentimientos, es un ámbito...
existe un área del conocimiento llamada
"procesamiento del lenguaje natural",
que una de sus líneas de investigación
es el análisis sentimental.
Existen muchos algoritmos en la literatura
para realizar este tipo de tareas.
Los datos que se recolectan de un individuo medio,
pues pueden ser todos los que te puedas imaginar,
hoy en día está todo sensorizado, por ejemplo,
a la hora de ir al trabajo,
a la hora de fichar se registran tus datos,
a la hora de volver del trabajo,
cuando introduces la tarjeta de nuevo, en el parking...
básicamente, todo lo que sea digital
almacena algún tipo de registro y esa información se podría utilizar
de cara a realizar mejoras en la vida de los ciudadanos.
La burbuja del Big Data
tiene mucho que ver con la idea de que gracias a la abundancia de datos,
gracias al "músculo" cuantitativo, la teoría ya no hace falta.
Ya no hace falta teoría,
ya no hace falta lo que llamamos "operacionalizar los datos",
porque hay tal cantidad de datos
que ellos mismos construyen su propio relato,
construyen su propia teoría.
Esto no es verdad, o sea, un ejemplo muy básico, un tweet.
No sabemos lo que es un tweet.
¿Un tweet es sólo la frase que pone un usuario?,
¿también son sus respuestas?,
¿es todo el contexto de tweets al que responde?
Algo tan básico como eso, no está muy claro.
Pero, por otro lado,
¿qué acceso a la realidad social me proporciona un tweet?
No me comporto igual en Twitter, que fuera de Twitter.
¿Qué información proporciona sobre mi "yo" analógico,
mi "yo" de Twitter?
O sea, hace falta mucha mediación
para interpretar ese supuesto dato neutral,
así que en ese primer sentido, ya muy básico,
los datos no son neutrales.
Los datos no son neutrales, también, por...
quién están generando esos datos, son unas pocas... enormes empresas.
No ha habido monopolios, en la historia de la humanidad,
semejantes a los que están surgiendo
en torno a los grandes gigantes tecnológicos,
ese es un sesgo importantísimo, también.
Los datos no son neutrales, también, porque...
muchas veces, los algoritmos no son neutrales,
y no son neutrales por varios motivos,
porque están diseñados para no ser neutrales,
para generar ciertos beneficios,
y porque están basados, muchas veces, en una realidad que no es neutral.
Un ejemplo que ponía Katie O'Neill, aterrador,
son los algoritmos que se usan en Estados Unidos, por parte de jueces,
para determinar si una persona va a ir a la cárcel o no.
Tienen un algoritmo...
que les indica la posibilidad de que reincida esa persona.
Claro, si esa persona tiene familiares con antecedentes penales,
procede de barrios con altas tasas de delincuencia,
pertenece a alguna minoría con mayores porcentajes de condenas...
tiene muchas más papeletas, muchísimas más,
a causa del algoritmo, para ir a la cárcel,
si va a la cárcel...
aumentan mucho sus posibilidades de reincidir, con lo cual...
eso reforzará todavía más el algoritmo.
Esos procesos también son... claramente no neutrales.
El algoritmo puede servir para... maravillas.
El algoritmo puede servir, igual que el Big Data,
para mejorar nuestras ciudades, para identificar factores de riesgo,
para hacer más eficiente nuestra vida...
el problema es cuando se mercantiliza.
La mercantilización del algoritmo lo convierte...
en un arma al servicio del incremento de las desigualdades
y, por tanto, creo que la izquierda...
o ese aire de familia de la izquierda,
que siempre ha pensado en la igualdad,
en la libertad y en la fraternidad, creo que tiene que tener...
un conocimiento profundo de lo que significa el algoritmo.
Primero, para discutir...
con los que quieren convertirlo en el argumento para recortes, para...
en nombre de la productividad, romper la conciliación familiar,
para convertir a determinados sujetos en sospechosos,
para estigmatizar a colectivos, incluso a zonas enteras de un país...
Bueno, para poder luchar contra todo eso tienes que saber...
con quién estás confrontando.
Y, en segundo lugar,
para convertir esa herramienta en algo emancipatorio.
Decía Marx que no había nada más tonto que romper los telares...
para intentar salvaguardar los puestos de trabajo".
No debemos luchar contra todo lo que tiene que ver con...
las nuevas tecnologías, sino que hay que hacer lo imposible...
por apropiarnos de ellas y ponerlas al servicio de la gente.
¿Cuál es la salida esa?
Bueno, una es, efectivamente, plantarse frente a la digitalización.
Esa es una salida poco prometedora, porque no es muy fácil,
yo creo que no hay que descartarla, pero no es muy fácil.
Otra que a mí me parece más prometedora
es reivindicar la intervención pública
frente a los intereses privados de las grandes empresas,
que es lo que, en el pasado, siempre...
hemos hecho ante el avance tecnológico,
decir, bueno, democraticemos eso,
y democraticémoslo, no simplemente haciéndolo más trasparente,
no sólo mostrando cuales son esos datos que están manejando,
yo no sólo quiero que me los muestren,
quiero saber que quién gestiona esos datos lo hace...
en favor del interés público, no del interés privado,
y que va a tener que rendir cuentas públicas,
y si hace algo que no sea ético, como mínimo, va a ser sancionado.
En base a los datos,
algunas aplicaciones son capaces de recomendar determinados contenidos.
¿Dónde queda la diversidad creativa de lo humano y el eclecticismo?
¿Cómo es capaz de saber un algoritmo lo que podría gustarnos?
Bien, sobre los recomendadores hay varias formas de implementarlo.
Básicamente son dos: o bien basados en los contenidos,
o bien basados en el perfil del usuario, por ejemplo,
imagínate dos personas que sean totalmente distintas.
Una señora de 80 años, que vive en una gran ciudad,
que tiene estudios, que tiene diez hijos.
Y otro perfil totalmente distinto.
Una persona de 20 años,
que no tiene estudios, que no tiene evidentemente hijos.
Entonces, estas dos personas tienen un perfil totalmente distinto,
diferente edad, diferente localización, diferentes estudios...
pero, a lo mejor, le han dado "me gusta" a las mismas canciones,
pues bien, si una de ellas da "me gusta" a una canción,
el sistema le puede recomendar esa canción a la otra,
esa es una de las formas de implementar un recomendador, que es...
los gustos de cada persona.
Y otra es, lo contrario, mirando los perfiles.
Dos personas que tengan la misma edad,
del mismo género, los mismos estudios...
que tengan... pues eso, lo que es el perfil similar,
pues, lo que le guste a una se lo va a recomendar a la otra.
El Big Data, un poco, lo que hace es reproducir la lógica...
de la preferencia que impera en los mercados.
En el mercado todas las preferencias son iguales, son homogéneas.
Tú puedes querer un helado de fresa
y yo participar en una ONG terriblemente virtuosa.
Bueno, cada uno quiere lo que quiere.
Lo que pasa es que sabemos que eso no es verdad,
que nuestras preferencias están estratificadas
y que, a veces, tengo preferencias muy inmediatas,
pero si me paro a reflexionar
y pienso qué es lo importante en mi vida, mis preferencias son otras.
Los economistas manejan una noción que es la de "preferencia revelada",
lo que es decir ¿cómo sé cuáles son las preferencias de una persona?,
bueno, pues miro lo que ha elegido en el mercado, ya está.
Sabemos que esa es una visión muy pobre de la naturaleza humana.
Si mis opiniones sobre lo que es valioso en literatura
y, por tanto, sobre cómo se debería invertir,
desde el sector público, en literatura,
se basan sólo en lo que leo,
pues yo leo muy poca poesía, porque soy muy mal lector de poesía,
sin embargo, a mí, la poesía me parece muy importante.
Entonces, si se basa sólo en lo que he elegido, mi preferencia revelada,
la conclusión será que a mí la poesía me da igual.
Si me preguntan, y debato...
y participo en un foro de discusión sobre el tema...
"yo quiero que se apoye a la poesía, incluso si yo no la elijo".
Frente a eso, la única respuesta puede ser...
esa idea de que necesitamos alguna clase de institucionalidad
que nos ayude a desarrollar...
esa estructuración de nuestras preferencias en el largo plazo,
instituciones educativas,
instituciones comunicativas... públicas, en un sentido amplio,
instituciones culturales...
que velen por esos gustos menos inmediatos,
como puede ser la poesía, como puede ser la pintura...
que no responden al aquí y ahora,
sino que es algo que puedo cultivar en el medio plazo.
Hay una gran prostitución de todos los ámbitos de la vida social,
porque tenemos que comportarnos como...
las personas que hacen servicios sexuales...
que al final tienen que decir "¿te ha gustado?",
porque si no gustamos...
parece que todo nuestro quehacer vital no tiene sentido,
pero la vida no es estar constantemente gustando.
Creo que la experimentación, creo que ese ámbito de la libertad,
creo que ese desarrollar nuestra propia personalidad...
tiene que estar al margen de querer que alguien nos de "laiks" vitales,
porque si no, esa libertad, nos la quitamos a nosotros mismos
y, al final, vamos a terminar...
midiendo la libertad por la longitud de nuestra cadena.
Creo que este control constante está impidiendo... ya digo,
que nos atrevamos ni siquiera, literariamente, a trasgredir nada,
porque estamos en una sociedad cada vez más autoreferenciada.
Spotify nos selecciona las canciones que nos gustan,
de manera que nos vamos a mover siempre
en un ámbito musical determinado.
Netflix nos recomienda las series que nos gustan
y vamos a estar en un bucle constante,
entretenidos en esas series que nos enganchan
porque forma parte de lo que siempre nos ha gustado.
En términos alimentarios lo mismo.
Cuando vayamos, de alguna manera, incorporando chips,
vayamos incorporando esa tecnología a nuestro propio cuerpo,
la posibilidad de trasgredir eso, generaría cortocircuitos,
y no estarían permitidos.
Insisto, que creo que todo esto...
nos convierte la vida en algo tan previsible,
en algo tan pautado, tan normado, en una suerte de Operación Triunfo,
además, guiada por unos policías implacables,
que no van a dejar ningún tipo de disensión,
porque vamos a tener ese chip corrector dentro del propio cuerpo,
ya solamente falta que nos de descargas eléctricas o que...
nos libere serotonina o dopamina...
o algún tipo de proteína para que dirija nuestros comportamientos
y ni siquiera nos demos cuenta.
Es la desaparición absoluta de la libertad y, por tanto,
la desaparición absoluta del ser humano
como lo hemos entendido hasta ahora.
Los datos se pueden usar, en teoría,
para dar un mejor servicio al ciudadano,
pero también pueden ser usados para distraer, vigilar o controlar.
Preguntamos a nuestros entrevistados
sobre el uso que se da, desde la izquierda, a los macrodatos.
La izquierda en cierto momento,
digamos, de cierto declive organizativo,
cuando las organizaciones de izquierda...
pierden muchos miembros, muchos activistas,
apostó muy fuerte, justamente, por el entorno digital,
porque parecía que, a través de los medios digitales,
se podía fomentar un nuevo tipo de participación masiva
que no requería la servidumbre o el tipo de compromiso...
de las organizaciones de izquierda tradicional.
Lo que pasa que eso, primero, tuvo un recorrido bastante corto
y, aparte, hemos visto con mucha claridad
que tiene sus propias limitaciones.
Un ejemplo muy claro son, por ejemplo,
las primarias de los nuevos partidos políticos.
En principio, las elecciones primarias
parece que son una buena idea, que abren los partidos...
la caja negra de los partidos a la ciudadanía,
que permite que intervenga cientos de miles de personas
en la selección de los líderes de esos partidos...
lo que pasa es que, al final,
paradójicamente, ese movimiento democratizador,
acaba reforzando el poder de las elites de esos partidos.
¿Por qué?, porque se convierten, esas primarias,
posibilitadas por las tecnologías de la comunicación,
en mecanismos plebiscitarios,
a las que recurren los líderes de los partidos para...
lo que sea que quieren imponer, dicen "no, no lo queréis, ¡votemos!",
y, claro, por su mayor presencia pública, su mayor carisma,
las masas acaban refrendando su posición
y, además, es una forma de eliminar,
de debilitar todos los cuadros intermedios,
todas las instancias intermedias que,
en los partidos tradicionales, servían de contrapeso del poder.
Esa ciudad inteligente que utiliza los datos al servicio...
de acortar nuestra jornada laboral,
de hacer más divertido nuestro trabajo,
de alguna manera, emanciparnos...
de todo el elemento estresante y explotador de nuestra jornada diaria,
bueno, pues eso sería positivo, pero me temo que no es el caso,
me temo que la aplicación a los funcionarios de un ayuntamiento,
la aplicación a los miembros de los barrios,
la aplicación a los colectivos... de esta lógica del Big Data,
que no nos devuelva los datos
para que nosotros los utilicemos para nuestra propia libertad,
al final, nos termina encadenando
y, al final, es ese reloj...
que crees que lo llevas porque te hace más libre, pero, al revés,
te has puesto tú la pulserita electrónica de control que antes,
para ponértela un policía,
tenía que tener previamente una autorización judicial.
Y pasa algo muy parecido con los mecanismos de participación pública.
Pues, por ejemplo, eso...
"abren los ayuntamientos mecanismos de participación
de presupuestos participativos".
Al final, ¿qué proyectos se acaban imponiendo?
Bueno, pues aquellos, muchas veces, de aquellos colectivos...
que tienen mayor capacidad de movilización en redes sociales,
que tienen mejor agenda digital, que son más simpáticos, más visibles...
en cambio, otros proyectos, a lo mejor más aburridos, más grises...
pero que pueden ser socialmente mucho más importantes, pierden peso.
Y, luego, por otro lado, ¿qué ocurre si, de repente, un año,
algo que se considera muy importante no es elegido por la ciudadanía?
Es que hay elementos del estado del bienestar...
que no deberían estar sometidos...
a esa especie de concurso de popularidad...
que son los presupuestos participativos.
Y eso entraña, también,
problemas análogos a los que ha habido de la izquierda política,
que tiene que ver con el hecho de que...
se usa la digitalización y la participación digital,
como una manera de limitar los problemas relacionados con la...
crisis de institucionalidad de las organizaciones públicas.
La dimensión legal en el uso del Big Data
lo marca la legislación actual
sobre privacidad y protección de datos.
La dimensión ética de los algoritmos
queda en el aire para su reflexión,
por parte de programadores y usuarios,
políticos y ciudadanos, empresas y trabajadores.