Educación entrevistó a Walter Sosa Escudero, autor de Big data: breve manual para conocer la ciencia de datos que ya invadió nuestras vidas, un material imprescindible para incursionar en el mundo de la información.
La información es, como señala el sociólogo Manuel Castells, lo que rige el mundo actual. Entender cómo y por qué se genera la información representa un desafío para diversas áreas académicas.
De la mano de un especialista como Walter Sosa Escudero, economista por la Universidad de Buenos Aires, PhD por la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign y profesor de la Universidad de San Andrés, Educación explora cómo dimensionar de manera más acertada nuestra realidad informativa a través de su nuevo libro Big data: breve manual para conocer la ciencia de datos que ya invadió nuestras vidas (Siglo Veintiuno).
"Sin preguntas concretas, los datos son cacofonía pura".
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Pensando en un público amplio y quizás no tan familiarizado con el término, ¿qué es big data, de dónde sale y para qué se usa?
Big data se refiere a la masividad de datos producidos por el uso espontáneo de dispositivos interconectados, como celulares, redes sociales, tarjetas de crédito, etc. Esto en contraposición con los datos estándar de una encuesta o un experimento científico. La gran diferencia no es tanto el tamaño, sino que los datos de big data son espontáneos, es decir, no obedecen a ningún plan sistemático, como el que está presente en el diseño de una encuesta o un experimento. Entonces, los datos de big data no son directamente comparables a los “datos pequeños” de una encuesta. Se usan para todo fin, tanto para predecir fenómenos y comportamientos como para evaluar políticas en el sector privado y público.
Hace algunos años, el área de datos, programación y computadoras –por decirlo mal y pronto- estaba reservada para programadores, ingenieros o diseñadores gráficos. Hoy, cada vez más cientistas sociales están formándose para incorporar a sus estudios estas herramientas. ¿Qué pensás de este fenómeno?
Se trata de un fenómeno esencialmente interdisciplinario. Los datos per se no dicen nada, a menos que uno tenga las preguntas correctas. Entonces, las ciencias sociales y biológicas cargan con una enorme experiencia empírica, tanto en el análisis de datos como en formular preguntas que pueden ser estudiadas con datos y métodos estadísticos. Por el contrario, la visión meramente computacional y algorítmica tiene enormes ventajas en términos de procesamiento, pero no necesariamente de plantear preguntas precisas. Entonces, el análisis de datos bien entendido es tanto de plantear preguntas como de responderlas con datos y métodos. Es relevante en esta revolución de datos la conjunción de métodos (en donde la matemática y la computación tienen sus ventajas) con preguntas certeras (donde el conocimiento temático es crucial, tanto desde las disciplinas experimentales como desde las sociales). Sin preguntas concretas, los datos son cacofonía pura.
La dinámica de la información, es decir, su volumen y velocidad, pareciera haber sido lo que determinó las grandes transformaciones en la historia de la humanidad. La imprenta, las telecomunicaciones e internet cambiaron el mundo de manera radical. ¿Es el big data una nueva etapa informativa en nuestra historia? ¿Qué transformaciones creés que traerá aparejada?
Es un poco prematuro, de hecho, la naturaleza revolucionaria de ciertos fenómenos no deja de ser una caracterización ex post. En términos de transformaciones, big data tiene un costado “hacker” que permite que herramientas antes disponibles para grandes organizaciones (Estados, empresas, etc.) hoy estén disponibles para pequeñas entidades (negocios, escuelas, etc.) y puedan aprender mucho de estudiar datos inteligentemente, datos que ahora surgen espontáneamente y antes requerían costosas estrategias de implementación (encuestas, focus groups, etc.).
Thomas Kuhn decía que la ciencia avanza “a saltos”. ¿Hacia dónde estamos saltando? ¿Cómo es ese futuro con cada vez más profesionales sabiendo utilizar big data?
No creo que el futuro se trate de saber usar big data. En mi opinión, big data enfrenta a la sociedad a un inductivismo esperable que, naturalmente, favorece la clasificación, el estudio de patrones y la predicción. Entender el funcionamiento de las cosas, establecer relaciones de causa efecto y pensar en mecanismos que los racionalicen, es una tarea que requiere un tipo de inteligencia que va mucho más allá de los datos. Es decir, si bien es relativamente simple armar un algoritmo que permita medir y hasta predecir la pobreza, entender sus determinantes y diseñar y evaluar políticas que la combatan es una tarea muchísimo más compleja. Mi predicción es que el futuro es de las ideas que surgen de interactuar con datos masivos y con la forma de hacer sentido de ellos. Huelo una sana vuelta a la teoría y a la abstracción, inspirada y tal vez validada por big data y sus tecnologías asociadas.
"Es relevante en esta revolución de datos la conjunción de métodos (en donde la matemática y la computación tienen sus ventajas) con preguntas certeras (donde el conocimiento temático es crucial, tanto desde las disciplinas experimentales como desde las sociales)".
