Módulo 1: Educación basada en datos
Las contradicciones del Big Data
Vivimos en la era del Big Data. Tal y como señaló Castells (2000), vivimos en una sociedad
red, es decir, una sociedad construida en torno a redes personales y
corporativas operadas por redes digitales que se comunican a través de Internet.
Las transacciones con nuestros datos se han convertido en la nueva moneda de cambio.
Los países no luchan ya tanto por el control de las materias primas o el territorio,
sino que el principal objetivo político y económico de las grandes potencias es
el manejo de toda la información que circula por la red. El control de estos
datos otorga a los gobiernos y a las grandes empresas una posición privilegiada
en el ámbito del poder a nivel internacional, pero ¿qué es el Big Data? ¿en qué nos afecta a los ciudadanos
de a pie esta revolución de la información en Internet? ¿El acceso y el
análisis de estos datos nos convierte en una sociedad más eficiente? ¿O por el
contrario nos encontramos ante el acceso a una información filtrada y sesgada?
El término Big Data hace referencia al gran volumen
de datos, tanto organizados como no organizados, que inundan la red. Su importancia no radica tanto en la cantidad de
datos disponibles, sino en lo que las
organizaciones hacen con ellos ya que mediante su análisis se pueden obtener
ideas que influyan en decisiones políticas y en movimientos estratégicos
de las empresas. Además, el auge de las redes sociales junto con el progreso de las herramientas computacionales que pueden procesar grandes cantidades de datos hacen posible un enfoque totalmente nuevo respecto al estudio de los seres humanos y de la sociedad (Manovich, 2011, p.5). En el siglo XXI, de acuerdo con Boyd y Crawford (2011), los datos se han
convertido a la vez en sustento y contaminación de nuestra sociedad.
Las áreas relacionada con el estudio sociológico y
la conducta humana dejan paso a la era computacional en la que ya no interesa
tanto saber por qué actuamos como lo hacemos, sino simplemente rastrear nuestro
comportamiento en las redes, analizarlo y extraer patrones que determinen qué
tipo de comprador, votante o ciudadano somos. La psicología y la antropología
no pueden adaptarse a la velocidad con la que sucede todo en Internet. No queda
espacio para la reflexión. Big Data is
about right now.
Al contrario de lo que pueda parecer, el hecho de
extraer una serie de datos de las redes sociales y analizarlos de acuerdo a
unos instrumentos propios de las ciencias estadísticas no implica que los
resultados y las conclusiones sean objetivas. Debemos plantearnos quién decide
qué se analiza y qué datos son los que se escogen como objeto de análisis ya
que, a partir de ese momento, entra en juego la interpretación y la
subjetividad. Por tanto, no debemos ser llevados a error y dar por válidas todas
las estadísticas sobre opiniones y movimientos surgidos en la red. Como
usuarios y ciudadanos, tenemos que plantearnos estos interrogantes y ser
críticos a la hora de manejar esta información.
Internet (y más específicamente las redes
sociales) contiene ingentes cantidades de datos que aportan información muy valiosa sobre
cada uno de nosotros y del comportamiento de nuestra sociedad. Sin embargo, no debemos olvidar que
los usuarios de las redes sociales como Twitter o Facebook no pueden ser
considerados como "toda la gente". Las opiniones que se vierten en
estos espacios se suelen considerar como un todo, como una representación de la
sociedad, pero tal y como explican Boyd y Crawford (2011), existen muchas
variables que deben ser tenidas en cuenta cuando se analizan los datos, como por
ejemplo: no todos los usuarios participan (algunos sólo escuchan), no todas las
cuentas las lleva un solo individuo (a veces son varios), no todas las cuentas
las lleva una persona (a veces son "bots" que publican de forma
automatizada).
Y por último, pero no menos importante, como
ciudadanos y usuarios de las redes, tenemos que plantearnos e indagar sobre el
uso que se hace de nuestros perfiles, nuestros datos, nuestras publicaciones.
Tal y como plantean Boyd y Crawford (2011), el hecho de que esta información
sea accesible, no quiere decir necesariamente que sea ético usarla con fines
políticos, económicos o publicitarios. Tenemos que exigir leyes que nos
protejan ante el uso indiscriminado de nuestros datos. Exigir a las empresas
políticas de privacidad claras y accesibles. Las grandes empresas que controlan
estas redes son las que mayor acceso a los datos tienen por lo que, al final,
el estudio y el análisis que se hace de estos es sesgado y no garantiza objetividad
en sus resultados.
A día de hoy, no hay suficientes expertos en Big
Data para cubrir la demanda de las empresas. El mercado laboral pide
cada vez más profesionales que sepan tratar la enorme cantidad de información
que generamos a cada paso digital que damos: visitas, compras, fotos,
búsquedas, ubicaciones, comentarios en redes sociales, etc.
El
informe anual de LinkedIn de 2018 sobre los empleos más emergentes señalaba
que tres de los puestos con más demanda en Estados Unidos eran posiciones
relacionadas con los datos masivos. Además, IBM pronostica que la demanda de este tipo de
profesionales crecerá un 28% de aquí a 2020. Por tanto, es necesario reinventar
la educación de acuerdo a esta nueva situación y aprender a utilizar el
análisis de datos para ofrecer una enseñanza realmente adaptada a las
necesidades e intereses reales de cada individuo:
Bilbiografía:
Boyd, D. y Crawford, K. (2011). Six Provocations for Big Data. A Decade in Internet Time: Symposium on the Dynamics of the Internet and Society. Retrieved from: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1926431
Castells, M. (2000). Internet y la sociedad red. En Lección
inaugural del programa de doctorado sobre la sociedad de la información y el
conocimiento (Vol. 111, pp. 154–162). Disponible en: http://www.uoc.edu/web/cat/articles/castells/castellsmain2.html
Common Craft (n.d.). Big data [Video file]. Retrieved from: https://www.commoncraft.com/video/big-data
Manovich, L.
(2011). Trending: The Promises and the
Challenges of Big Social Data, Debates in the Digital Humanities, ed
M.K.Gold. The University of Minnesota Press, Minneapolis. Retrieved from:
Mayer-Schönberger, V (2018). Un programa de enseñanza
para cada alumno, diseñado con ‘big data’. Disponible en:
Sánchez, B. (2018). Tres opciones para formarse en ‘big
data’ (aunque no sepas matemáticas ni programar). El País. Recuperado de: https://elpais.com/economia/2018/09/25/actualidad/1537873571_373838.html
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