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Comunicando los resultados de Big Data eficientemente

(Artículo escrito por Izaskun Larrea, alumna de la promoción de 2017 en el Programa en Big Data y Business Intelligence en Bilbao)

¡Hacer predicciones no es suficiente! Los científicos de datos eficaces saben explicar e interpretar sus resultados y comunicar los hallazgos con precisión a las partes interesadas para tomar decisiones empresariales. La visualización es el campo de investigación que estudia la comunicación efectiva de resultados cuantitativos vinculando percepción, cognición y algoritmos.  Es necesario aprender a reconocer, diseñar y utilizar visualizaciones efectivas.

Como Data Scientist debemos explorar las consideraciones éticas sobre el Big Data y cómo estas consideraciones están comenzando a influir en la política y en la sociedad. Tenemos limitaciones en el uso de la tecnología para proteger la privacidad y los códigos de conducta que emergen para guiar el comportamiento de los científicos de los datos.

Las inferencias estadísticas del Big Data, heterogéneos y ruidosos son inútiles si no puede comunicarlos a sus colegas, a sus clientes, a su administración y a todas las partes interesadas, parece ir paradójicamente empeorando. Pero la reproducibilidad no es sólo para los académicos: los científicos de datos que no pueden compartir, explicar y defender sus métodos para que otros puedan construir son difíciles de entender. La importancia de la investigación reproducible y cómo el cloud computing está ofreciendo nuevos mecanismos para compartir código, datos, entornos e incluso costos que son críticos para la reproducibilidad práctica.

comunicación Big Data

Últimamente, he trabajado en una serie de proyectos que requieren la recapitulación del Big Data para desarrollar materiales de comunicación que transmiten mensajes clave con claridad y precisión.

Si bien el tipo y la cantidad de datos, las áreas temáticas y el público objetivo de cada pieza de comunicaciones varían, cada proyecto implica el uso de los siguientes pasos para producir piezas de comunicaciones efectivas en el Big Data:

  1. Evaluar la exactitud de tus datos. Ya sea porque esté explorado en Internet, interpretando un informe técnico de 100 páginas, analizando los datos de demostración reportados por el usuario o resumiendo los resultados de un trabajo, es importante hacer preguntas sobre tus datos. ¿Tus fuentes proporcionan información conflictiva que es contraria a lo que esperabas? Si es así, haz un poco de investigación adicional para resolver estos problemas y excluir cualquier fuente no confiable.
  2. Analizar lo que dice la información – Ahora que sabes que tus datos son más precisos, es el momento de organizarlo en categorías lógicas. ¿Cuáles son los principales bloques de información con los que se trata? ¿Tienes información cualitativa y cuantitativa? Una vez que tengas una mejor comprensión de la profundidad y amplitud de tus datos, puedes resumir con mayor facilidad los puntos clave de cada agrupación de datos.
  3. Determinar lo que es más importante para tu audiencia – Es fácil resumir todos los datos con los que estás trabajando, pero algunos datos son más importantes para tu audiencia que otros. ¿Alguno de tus puntos clave fue sorprendente o nuevo? Trate de encontrar tus puntos clave, preguntarse qué es significativo y por qué cada punto importa. Si tú no puedes llegar a una respuesta, es probable que el punto clave no debe ser incluido.
  4. Identificar el formato más significativo para la presentación de tus datos – Para aumentar la eficacia de tu análisis, este paso debe estar realmente en tu mente durante todo el proceso del análisis de datos. Es importante determinar qué formato de comunicaciones será más útil para tu audiencia, para que tu proyecto inspire acción en lugar de simplemente una exposición de información masiva. ¿Es probable que tu público realice físicamente un resumen ejecutivo o una hoja informativa? ¿Es probable que eliminen las páginas o el capítulo de un informe que más se relaciona con tu investigación? El propósito de la información debe determinar el formato de tu informe. Y por supuesto, no olvides que vivimos en una edad muy visual. Debemos de usar señales visuales para comunicar temas complejos.

Un análisis de datos eficaz requiere hacer el trabajo desde abajo para que nadie más en la organización se atasque con el Big Data. Tu audiencia no tendrá tiempo para luchar para determinar qué información es más importante. Es tu trabajo interpretar los datos para ellos.

Análisis de datos sobre basuras marinas: Bajan las bolsas de plástico, suben los plásticos relacionados con la agricultura

Nuevo informe del Programa “Análisis, investigación y comunicación de datos” de Deusto sobre basuras marinas

Las basuras marinas –constituidas por plásticos sobre todo — son tal problema que este año el Programa de la ONU para el Medio Ambiente (PNUMA) ha lanzado una campaña global para eliminar en 2022 las fuentes de basura en los océanos. La mayor parte de las basuras encontradas en playas y riberas terminan en el mar. Por eso es vital conocer qué tipo de basura y en qué cantidades se encuentran en nuestras playas y ríos, y qué factores influyen su disminución o aumento.

El informe del Programa “Análisis, investigación y comunicación de datos” de Deusto contribuye a responder a algunas de estas en un reciente informe sobre basuras marinas que concluye que:

  • La caída del consumo de bolsas de plástico experimentada en los últimos años en el estado ha tenido un impacto directo en una reducción de un 80% de este tipo de bolsas en las zonas playeras y ribereñas en las que hubo limpiezas entre 2010 y 2015, incluidos. Vimos una relación estadística entre los datos de las limpiezas y de consumo de bolsas.
  • El Parque Regional Puntas de Calnegre-Cabo Cope, en Murcia, es el punto donde más basuras se encontraron por metro lineal de playa de los lugares estudiados (21,77 residuos de todo tipo por metro lineal). En comparación en Euskadi se encontraron 0.53 unidades de residuos por metro lineal.
  • El número de residuos relacionados con la agricultura intensiva y tuberías PVC está en aumento. 2015 multiplica por más de ocho la cantidad de residuos de este tipo encontrados el año anterior.

Gráfico correlación

El informe está basado en el análisis de los datos obtenidos sobre cerca de 50.000 kilogramos de basuras recogidas entre 2010 y 2015 por miles de voluntarios/as de la Asociación Ambiente Europeo (AAE) en cerca de 250  limpiezas en todo el estado, como parte del proyecto International Coastal Cleanup de Ocean Conservancy.

En esos años se realizaron las siguientes limpiezas, en orden de más a menos: Andalucía, 58; Murcia, 54; Valen­cia, 53; Canarias, 28; Islas Baleares, 23; Castilla y La Mancha, 9; País Vasco, 7; Galicia, 4; Cataluña, 3; Ma­drid, 3; Asturias, 2.

basura barras

De los casi 50.000 kilogramos de basuras recogidas, solo 680 kilogramos corresponden a playas y riberas vascas. En total significa 0,12 kilos por metro lineal limpiado. Las más sucias entre las que se hicieron limpiezas son, por año, Pasaia, Gipuzkoa (1.099 residuos  en 2011), Punta Galea (565, en 2015) y Muskiz (424, en 2012), en BizKaia. Las basuras más comunes en las playas y riberas vascas fueron en orden de mayor a menor envoltorios de comida, bolsas de plástico, cuerdas, botellas de plástico, tapas de botellas y latas, lo que, con excepción de la presencia de cuerdas y ausencia de, replica más o menos lo que se encuentra en otras playas. Los plásticos relacionados con la agricultura son frecuentes en las playas andaluzas, murcianas y canarias.

Portada

Hoy el PNUMA calcula que son más de 8 millones de toneladas de plásticos los que ter­minan en el mar cada año; es decir, lo equivalente a tirar un camión entero de plásticos cada minuto. En la próxima década nuestros océanos tendrán alrededor de un kilo de plástico por cada tres kilogramos de pescado. Especialmente preocupantes son los llamados microplásticos, pequeñas partículas de plástico de hasta 5 mm de diámetro, que pueden ingerir peces y así entran en nuestra cadena alimenticia.

El informe está firmado por Ricardo León y Janire Zubizarreta, participantes en el Programa “Análisis, investigación y comunicación de datos” de Deusto, y su directora, Miren Gutiérrez. Se enfrentaron al reto de estandarizar y limpiar una base de datos que no estaba estructurada adecuadamente para su análisis, así como geolocalizar los datos, buscar correlaciones entre datos externos y datos obtenidos de las limpiezas de playas y riberas, y responder a preguntas de investigación de enorme relevancia.

Entrevistamos a Nagore de los Ríos, profesora de nuestro Programa de Big Data y Experto en Comunicación y Datos

La comunicación corporativa ya tiene claro que la mejor manera de llegar a sus receptores es con la caracterización y eso sólo se consigue a través del Big Data” (Nagore de los Ríos)

NagoreDeLosRios

Nagore de los Ríos participará en nuestro Programa en Big Data y Business Intelligence  y Programa Experto en Análisis, Investigación y Comunicación de Datos que impulsa la Universidad de Deusto. Fundadora de Irekia, portal de Gobierno Abierto del Gobierno Vasco, y consultora Senior del Banco Mundial en iniciativas de Comunicación y Open Data, acercará su experiencia en el ámbito del Big Data y otras cuestiones vinculadas con la comunicación y el Business Inteligence. Para Nagore de los Ríos, la complejidad del ámbito comunicativo en la actualidad, cuando se incorpora el Big Data, hace necesario el uso de metodologías, como Outreach Tool, para diseñar estrategias y planes de comunicación. Participará en el módulo M3.1 de nuestro Programa de Big Data, en colaboración con Mª Luz Guenaga y Alex Rayón, en las sesiones de Open Data y visualización de datos.

Periodista de formación, consultora en Comunicación, experta en Open Data, ¿cuál es tu aportación al Programa en Big Data y Business Intelligence?

Tanto el Open Data como la comunicación están muy ligados a los Datos. El Open Data porque en sí mismos son fuentes de datos que cualquiera puede extraer y con ello enriquecer su propio Big Data, cruzando sus datos con los Open Data, lo que supone aplicar el Business Intelligence de una forma mucho más enriquecida y además de manera gratuita. Es la materia prima más barata y accesible que alcanza gran valor cuando se cruza con otros datos bajo las preguntas adecuadas. 

Y cuando hablamos de comunicación, en primer lugar, los datos son la primera y mejor fuente de información, la más fiable, la que nos aporta el mejor conocimiento, por lo que es clave realizar buenas preguntas a los datos para que nos ofrezcan las respuestas que deseamos conocer. En segundo lugar porque para comunicar es muy importante asegurarnos de que no generamos ruido, de que el destinatario está receptivo a nuestro mensaje y es el destinatario acertado. De este modo, el Big Data se utiliza en dos momentos claves de la comunicación, el primero de ellos a la hora de hipersegmentar a los destinatarios, saber lo que desean o necesitan escuchar y en segundo lugar a la hora de vincular los mensajes y segmentarlos de la misma manera. Muchas veces queremos comunicar demasiadas cosas a todas las personas y eso no es eficaz. Si a la Comunicación le aplicamos las técnicas de Business Intelligence y utilizamos bien el Big Data podemos obtener la respuesta exacta de quien es el que necesita recibir un determinado mensaje, y qué mensaje es el más adecuado.

Y por último el Big Data está muy ligado al Marketing y a la Comunicación sobre todo a la hora de conocer los resultados, establecer los indicadores, extraer información valiosa de las redes sociales y de lo que las personas y marcas están hablando así como observar los impactos que al emitir los mensajes somos capaces de producir o no en nuestros públicos objetivos.

Cuando hablamos de comunicar, contamos con dos ámbitos, el del periodismo tradicional y la comunicación corporativa o institucional. ¿Qué beneficios obtiene cada uno de ellos?

Ambos mundos están despertando y entendiendo que los datos son la mejor fuente de información posible. En el ámbito del periodismo se están dando cuenta de que los datos no mienten y no tienen intenciones o están condicionados, los periodistas empiezan a ver una ventaja no solo en la objetividad de sus informaciones sino también en el acceso a las fuentes y en la rapidez para encontrar las respuestas y poder con ello contar las historias que los datos guardan. 

En el ámbito de la comunicación corporativa también se están dando cuenta de que para llegar a sus receptores o clientes de forma más directa la hipersegmentación es básica y sólo se consigue a través del Big Data. Gracias al Big Data además pueden localizar a nuevos receptores que son público objetivo de las marcas o empresas, más allá de los habituales medios de investigación sobre audiencias, que se centraban en los últimos años en receptores que desde las redes sociales estaban dispuestos a escuchar los mensajes de la marca o los seguidores o fans que se conseguían por otras vías del marketing. 

¿De qué modo puede ayudar el Big Data a la comunicación de empresas e instituciones?

Con la aparición de las redes sociales, las organizaciones encontraron una forma más directa de llegar a su audiencia sin pasar por intermediarios, pero se encontraron con el problema de captar tráfico y atraerlas hasta sus perfiles o webs para poder hacer llegar sus mensajes. Gracias a la publicidad en internet que facilita la segmentación pudieron acotar a ese público pero seguían esperando a que fuesen los consumidores quienes, buscando productos similares o a través de palabras claves, acabasen en sus publicaciones o anuncios. Ahora con el Big Data hemos alcanzado ya el tercer nivel, y son las marcas las que por distintas vías recopilan información de los consumidores, y utilizan el mejor canal para llegar a ellos.

Otra ventaja que encuentran ahora todas las organizaciones públicas o privadas es que pueden cocrear mejor sus servicios con los destinatarios y usuarios finales. Ya no se basan en intuiciones o en evidencias o en encuestas o preguntas de satisfacción donde los usuarios decían que es lo que ellos mismos creían que necesitaban o querían (y digo creían porque muchas veces pensamos que nos vamos a comportar de una cierta manera o vamos a tener unas necesidades concretas y luego la realidad es totalmente diferente). Los servicios y productos se pueden cocrear ahora de forma más fehaciente, prediciendo el futuro y ofreciendo soluciones a lo que verdaderamente se va a consumir o necesitar

Pero para ello hace falta actuar con cierto método, por el volumen de información que se maneja.

Si hablamos de comunicación en concreto, y queremos aplicar una estrategia y un plan de comunicación toda esa información que el Big Data y el Business Inteligence nos ha aportado lo debemos canalizar y nos sirve de base para realizar una estrategia. Contar con una estrategia definida permite señalar objetivos y llegar a alcanzarlos, no perder la perspectiva, ser eficaz en el desarrollo de la ocupación correspondiente, no malgastar tiempo ni recursos, sobre todo en un mundo tan complejo como el presente. Y una vez determinada la estrategia es necesario un plan de acciones, porque el plan permite conocer de antemano qué se pretende conseguir y cómo se piensa lograrlo.

Y para diseñar esa estrategia y el plan con el que se va a ejecutar, es necesaria una metodología. En este sentido, os recomiendo una metodología abierta y gratuita que se llama Outreachtool.com, que está empezando a dar sus primeros pasos ahora.

¿Nos puedes explicar qué es Outreach Tool, y que supone para la Comunicación corporativa e institucional en el ámbito del Big Data?

Se trata de una herramienta para generar estrategias y planes de comunicación efectivos de manera abierta, sencilla, intuitiva y ágil. Está publicada bajo la licencia Creative Commons y se conforma por una metodología y una tabla dinámica, que se pueden descargar gratuitamente. Se desarrolla en tres fases y se resuelve en un calendario de acciones para desarrollar la estrategia que se genera con la metodología.

A grandes rasgos (porque la metodología es más completa) La primera fase gira en torno a la empresa, institución, marca personal para la que se prepara la estrategia. La segunda fase analiza el conjunto de receptores a los que se dirige el plan, con una profunda hipersegmentación de destinatarios. Porque no les interesa lo mismo a unos destinatarios que a otros, ni se quiere conseguir lo mismo de todos ellos. Esto marcará también lo que se va a comunicar, que se analiza en la tercera fase, cuando se concreta el qué, el cómo, el con qué y el cuándo comunicar.

Nuestro empeño con Outreach Tool ha sido obtener un mecanismo fácil de comprender y aplicar que, no obstante, no se desvirtúe al simplificar en demasía el complejo entramado de claves que afectan a la comunicación. Buscamos que no se escape ningún detalle, que no caiga en la improvisación ninguna parte esencial de una buena estrategia de comunicación, pero que, al tiempo, no te resulte un trabajo farragoso ni tedioso.

¿Y cómo interviene el Big Data en Outreach Tool?

Para realizar cualquier estrategia es imprescindible poseer información que nos indique que caminos tomar. Se puede trabajar con intuiciones, como hasta ahora se desarrollaban los planes de comunicación. También con la recogida “manual” de información con entrevistas, estudios, análisis, encuestas… Pero si esa información es obtenida a través del Big Data tendrá un grado de acierto mayor. Y, por supuesto, con la combinación de las tres vías, el resultado será todavía mejor.

Summerlab 2016: Datactive, proyecto acerca de las políticas de Big Data

  • SUMMERLAB 2016, Tabakalera
  • Fecha: Sábado, 16 de Julio, 2016, 16:00
  • Lugar: Hirikalabs. Digital Culture & Technology Laboratory.

Este sábado 16 de Julio la experta en tecnologías de los movimientos sociales y comunidades de hackers Stefania Milan estará en Tabakalera el sábado, 16 de julio, a las 16:00, en Hirikilabs, hablando de activismo de datos. La profesora de nuestra universidad Miren Gutiérrez moderará el debate. Te puedes registrar en este enlace.

Stefania_Milan

Stefania es profesora asistente de New Media y Cultura Digital de la Universidad de Amsterdam, directora del laboratorio de datos J Lab, dedicado a análisis del fenómeno Big Data, y la investigadora principal de DATACTIVE, un proyecto acerca de políticas de Big Data, financiado por el Consejo Europeo de Investigación.

Es una apasionada de la interacción entre las tecnologías y la sociedad, y en particular, investiga las posibilidades de auto-organización y emancipación que ofrece la tecnología digital. Experta en ciencias políticas por formación, se siente en casa en la investigación interdisciplinaria que abarca los estudios críticos de internet y los Big Data, de los movimientos sociales, y de la tecnología.

La presentación se centra en la epistemología de los datos y la noción de activismo datos. Vivimos en una época de abundancia de datos, uno en el que los datos son mucho más que una mercancía o una herramienta para la vigilancia, sino más bien una metáfora del poder. El boom actual de los “datos” como motor de las sociedades contemporáneas ha afectado no sólo a los gobiernos y las empresas, sino también a la sociedad civil organizada. Los datos son una metáfora de la transparencia y una herramienta para la movilización también, y han inspirado una serie de prácticas en ciudadanía, incluyendo las iniciativas de los hackers cívicos, y las campañas que se aprovechan de la “libertad de información” la legislación. El proyecto, todavía en su infancia, explora cómo los movimientos y la ciudadanía utilizan los datos y las técnicas de periodismo de datos (como el arte de conseguir historias a partir de números) para provocar el cambio social.

Stefania tiene un doctorado en Ciencias Políticas y Sociales del Instituto Universitario Europeo (IUE) (2009). Antes de unirse a la EUI, estudió Ciencias de la Comunicación en la Universidad de Padua, Italia.

Es co-presidenta del Grupo de Trabajo de Política de Comunicación IAMCR. Actualmente es parte del Comité Ejecutivo de la circunscripción de uso no comercial de la ICANN. También miembro varias asociaciones académicas, entre ellas la Asociación Internacional de Comunicación, Giganet, la Asociación de Estudios Internacionales, la Asociación Europea de Sociología. Como consultora, ha trabajado para la Comisión Europea, el Ministerio de Educación italiano, y muchas ONG internacionales.

big data deusto

Big Data para estudiar “Big Fish”

(Artículo escrito por Miren Gutiérrez, director del Programa Experto en Análisis, Investigación y Comunicación de Datos de la Universidad de Deusto)

Nunca antes se había utilizado las tecnologías Big Data para estudiar la pesca ilegal. Un nuevo informe del Overseas Development Insitute (ODI), el mayor centro de investigación de temas relacionados con el desarrollo de Reino Unido, y porCausa, una organización española especializada en periodismo de investigación, las utiliza precisamente para analizar y hacer emerger prácticas dudosas en alta mar.

El informe proporciona pruebas de estas prácticas, que comprometen la eficacia del sistema de gobernanza multilateral diseñado para acabar con la pesca ilegal.

Uno de los hallazgos de la investigación surge de la visualización de las señales que emitieron los 35 reefers -enormes buques de carga congeladores- que operaron en la región durante 2013. Por ejemplo, se ve claramente que algunos de ellos pudieron haber contribuido a la pesca ilegal en las zonas económicas exclusivas de Senegal y Costa de Marfil, donde el trasbordo de pescado está prohibido.

Los datos sobre los que  se cimenta el informe provienen de la mayor base de datos dedicada a barcos pesqueros -con datos históricos de más de 740.000 barexcos y miles de millones de posiciones geográficas registradas desde 2009- que está en manos de la empresa FishSpektrum. Para comunicar y visualizar los resultados de dicha investigación, se utiliza tecnología de la empresa CartoDB, que ha colaborado en el proyecto.

Tras interrogar la base de datos para determinar qué reefers operaron en África Occidental en 2013 y sus detalles (propiedad, operador, dueño, bandera, capacidad de carga, etc.), se adquirieron sus señales AIS, que están obligados a emitir regularmente buques de cierto tamaño y que son capturadas por satélites y antenas terrestres.

Cada señal se emite con una frecuencia variable en función del tipo de barco -pesqueros cada 10 minutos, reefers cada media hora aproximadamente- y contiene una marca temporal estándar o timestamp y la posición geográfica de cada barco. Estas señales se han cruzado con otras fuentes de datos geográficos sobre el litoral, sus puertos y las zonas de exclusión económica de la costa africana usando tecnología GIS para producir el set de datos que alimenta la visualización en CartoDB.

La visualización consiste en una aplicación web estática que usa la API de CartoDB para mostrar las rutas de cada reefer sobre un mapa junto con una animación de su posición durante el año 2013. Esta herramienta hace accesible el gran volumen de información que se posee actualmente de cada reefer para realizar análisis de su comportamiento.

Así quedan en evidencia comportamientos sospechosos que muestran un patrón movimientos errático o en zigzag, típico de los reefers que están a la búsqueda de barcos pesqueros con las bodegas llenas que deseen deshacerse de su pescado para seguir faenando.

La práctica del transbordo de pescado en las zonas exclusivas es muy común, pero hay mucha presión política y de grupos de campaña para que se prohíba cuando no puede ser supervisada por observadores a bordo de los reefers por ser un verdadero “coladero” de pesca ilegal. La Unión Europea, por ejemplo, veda la entrada de pescado transbordado por barcos con bandera de cualquier país de la Unión.

Como ven, el Big Data, ayudando también en causas sociales que permitan mejorar nuestra sociedad.

Podcast del webinar “Aplicación del Big Data a Finanzas, Marketing y Sanidad”

El 3 de noviembre de 2015, el Director del Programa de Big Data y Business Intelligence, Alex Rayón, entrevistó a través de un webinar a tres expertos profesionales en cada uno de los tres sectores citados: Pedro Gómez (profesional del ámbito financiero), Joseba Díaz (profesional con experiencia en proyectos sanitarios y profesional Big Data en HP) y Jon Goikoetxea (Director de Comunicación y Marketing del Grupo Noticias y el diario Deia y alumno de la primera edición del Programa Big Data y Business Intelligence).

En la sesión pudimos conocer la aplicación del Big Data a los tres sectores (finanzas, sanidad y comunicación&marketing), conociendo experiencias reales y enfoques prácticos de la puesta en valor del dato. Os dejamos el enlace donde podéis escuchar el podcast de la sesión.