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Desmitificando los «big data»: Diez cosas que hay que saber*

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El término big data se escucha hasta en la sopa. Ahora resulta que todo es big data. Pero nada más lejos de la realidad; la mayor parte de las personas que manejan y analizan datos, emplean small data. Pero ¿qué los distingue? He aquí la lista de las diez que hay que saber sobre los big data.

  1. No todo son big data

La mayor parte de los/as profesionales que usan datos se basan en small data: datos que aparecen en un volumen y formato que los hacen utilizables y analizables. Los big data, en cambio, son tan enormes y complejos que no se pueden gestionar o analizar con métodos de procesamiento de datos tradicionales.  El análisis y procesamiento de los big data, sin embargo, puede producir small data. A la vez, los small data pueden hacerse más big cuando se funden, escalan e interrelacionan para crear bases de datos mayores.

  1. !Los big data son big!

Algunos definen los big data simplemente por su volumen: son tan grandes que solo se pueden extraer, gestionar, almacenar, analizar y visualizar usando infraestructuras y métodos especiales.  Vivimos en la era de los big data, que se miden, no en terabytes, sino en petabytes y exabytes (donde peta- denota un factor de 1015 y exa- de 1018).

  1. Una definición de big data habla de…

una profusión de objetos digitales y contenido online generado por usuarios/as durante sus actividades digitales, interceptación masiva de interacciones y metadatos (es decir, los datos sobre los datos), así como producto de la dataficación de la actividad humana y no humana, que es tan grande, puede ser procesada con tal velocidad, es tan variada, tiene tanto potencial económico, y muestra tal nivel de exactitud y complejidad que puede ser considerada realmente grande, y por tanto solo puede ser analizada por nuevas infraestructuras y métodos.

  1. No existe el “dato crudo” u objetivo

Como ya dijo en 2013 Lisa Gitelman en su muy citado libro “Raw Data” Is an Oxymoron: afirmar que un dato está “crudo”, es decir, desprovisto de intención, parcialidad o prejuicios, es simplemente erróneo. Los datos no surgen de la nada. La recopilación de datos y metadatos es constante, subrepticia y abarcadora: cada clic  y cada «me gusta” son almacenados y analizados en alguna parte. Estos datos son de todo menos «crudos»; no debemos pensar en ellos como un recurso natural, sino como un recurso cultural que necesita ser generado, protegido e interpretado. Los datos son «cocinados» en los procesos de recolección y uso (procesos que, a la vez, son “cocinados”); y no todo puede ser, ni es, «reducido» a los datos o “dataficado”. Por tanto, los conjuntos de datos, por muy big que sean, pueden esconder errores, vacíos y arbitrariedades.

  1. Los datos no son el “nuevo petróleo”

Ya la comparación no es muy afortunada en los tiempos del cambio climático. Pero aunque el “valor” es una de las uves asociadas a los big data (junto con volumen, velocidad, variedad, veracidad y otras palabras que empiezan con uve), los datos no son valiosos en sí mismos; hay que transformarlos en utilizables, analizables y accionables para poder extraer valor de ellos. “Limpiar datos” desestructurados y desconectados (es decir, no comparables ni relacionables) es posiblemente la tarea más ardua y desagradecida en la gestión de datos. En resumidas cuentas: los datos son la base de la información, pero no son información.

  1. No se necesitan big data para hacer buenos análisis de datos

Ahora estudiosos y estudiosas, como Jennifer  Gabrys, Helen  Pritchard y Benjamin Barratt, hablan de datos “suficientemente buenos” (good enough data). Se refieren, por ejemplo, a datos generados por personas no expertas (crowdsourced data). Estos datos pueden ser la base de potentes proyectos como algunas de las aplicaciones de la plataforma Ushahidi que han servido para organizar ayuda humanitaria y asistir a víctimas en casos de conflicto armado y desastre. En estos casos, los datos proporcionados por la gente sobre una crisis se amasan, verifican y visualizan en mapas interactivos que están revolucionando la asistencia humanitaria.

  1. Todo el mundo miente…

Los big data pueden servir para hacer estudios enormemente iluminadores. Seth Stephens-Davidowitz acaba de publicar Everybody Lies. Este libro –subtitulado algo así como: “lo que internet puede decirnos acerca de quiénes somos realmente”— es una muestra de que cómo la gente miente en las encuestas y posturea en las redes sociales, mientras que se “desnuda” cuando hace búsquedas en internet. Basado en el análisis masivo de las búsquedas en Google, otras bases de datos y sitios web, Stephens-Davidowitz descubre que la gente es mucho más racista, machista e innoble de lo que piensa o admite. Y es que los chistes racistas aumentan alrededor del 30% en el Día de Martin Luther King en los Estados Unidos, y hacer promesas «es una señal segura de que alguien no hará algo».

  1. Y no todo el mundo tiene acceso a los big data

¿Quiénes amasan big data? Sobre todo los gobiernos (desde datos macroeconómicos o demográficos hasta datos procedentes de la interceptación de comunicaciones y la vigilancia) y las grandes corporaciones. Las revelaciones de Snowden en 2013 mostraron, por ejemplo, que los servicios de inteligencia del gobierno estadounidense, con la colaboración empresas privadas y otros gobiernos, habían establecido una tupida capa de vigilancia e interceptación datos sobre las comunicaciones de millones de personas en todo el mundo. Cathy O’Neil, en su libro Weapons of Math Destruction, muestra cómo los programas basados en big data aumentan la eficiencia de “la publicidad predatoria” y socavan la democracia. Otros estudiosos, como Sandra Braman, Zeynep Tufekciy y Seeta Peña Gangadharan, hablan de cómo los gobiernos, con la connivencia de algunas empresas, hacer perfiles, discriminan a grupos vulnerables y potencian la vigilancia indiscriminada, omnipresente y preventiva.

Por otro lado, el movimiento open data hace campaña para que los datos públicos sean abiertos, accesibles y usables. Y muchos gobiernos, grandes y pequeños como por ejemplo Irekia, se han apuntado a  abrir los cofres de sus datos, y cada vez hay más presión para que este movimiento se extienda.

  1. Los datos, big o small, no son para todo el mundo

En un alarde de entusiasmo, Simon Rogers comparó en 2012 el análisis de datos con el punk: “cualquiera puede hacerlo”. Bueno…, pues no es así exactamente. No solamente los big data no están disponibles para cualquier punk, sino que, como Daniel Innerarity señala, las herramientas para convertirlos en analizables y útiles no están al alcance de cualquiera tampoco.

  1. Sin embargo, los datos tampoco son inaccesibles

Pero las barreras para acceder tanto a datos como a las herramientas para usarlos han ido cayendo en los últimos años. Forensic Architecture, con Amnistía Internacional, ha creado un modelo interactivo de la prisión más notoria de Siria utilizando los recuerdos de los sonidos de la cárcel narrados por supervivientes que habían sido retenidos en la oscuridad. El proyecto, llamado Saydnaya: Dentro de una prisión de tortura siria, tiene como objetivo mostrar las condiciones dentro de la prisión. Cuando los datos no están disponibles, hay organizaciones que los generan. WeRobotics pone en circulación “drones comunitarios” para captar datos sobre las condiciones de los glaciares en Nepal, por ejemplo, con el objeto de analizarlos y lanzar alarmas. InfoAmazonia, entre otras cosas, ha publicado un calendario que superpone el tiempo contado por los pueblos indígenas del Río Tiquié y el tiempo medido en el calendario gregoriano, en un diálogo que nunca tuvieron antes.

Más cerca, en nuestro entorno, estudiantes del Programa universitario de postgrado “Análisis, investigación y comunicación de datos” de la Universidad de Deusto publicaron este año un informe sobre basuras marinas a nivel estatal, en colaboración con la Asociación Ambiente Europeo, que tuvo repercusión en medios y generó un debate sobre los plásticos en el mar. La empresa Bunt Planet utiliza infraestructuras de datos para trazar redes eficientes e inteligentes. Y el centro de investigación DeustoTech aplica robótica y big data para diseñar la movilidad del futuro.

Cuesta adquirir las habilidades, pero programas como el nuestro están al alcance de quien quiere echarle ganas, tiene curiosidad y está abierto/a aprender.

Miren Gutiérrez

Directora del Programa universitario de postgrado “Análisis, investigación y comunicación de datos” de la Universidad de Deusto

 

*Este post es la versión completa de un artículo publicado en Noticias de Gipuzkoa.

La privacidad en la era del Big Data

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La nueva economía digital se enmarca en una era en la que mucha gente piensa que lo que hacemos en Internet, lo que usamos, en muchas ocasiones, es gratis. Los economistas suelen decir eso de que «nada es gratis«. Obviamente, algo o alguien tiene que pagar los servicios y productos que consumimos. Y esos, son los datos.

Hace unos años, comprábamos un GPS que nos costaba entre 200 y 300 € (mínimo). Hoy en día tenemos Google Maps y Waze. No nos cuesta nada poder usarlo, salvo la conexión a Internet… y los datos personales de por dónde nos desplazamos que es lo que les cedemos a cambio. No sé si alguna vez han probado a introducir en su navegador maps.google.com/locationhistory. A mí me sale esto (fijaros que incluso infiere donde trabajo y donde resido, que es el área que he difuminado):

Historial de localizaciones en Google Maps (Fuente: elaboración propia a partir de Google Maps)
Historial de localizaciones en Google Maps (Fuente: elaboración propia a partir de Google Maps)

Esto no es exclusivo de Google. Prueben en su dispositivo móvil. Por ejemplo, los que tienen un iPhone. Vayan en Ajustes, a Privacidad, luego a Servicios de Localización, y abajo del todo, les aparecerá un menú titulado «Servicios del sistema«. Miren cuántas cosas salen ahí… incluso el menú «Localizaciones frecuentes«.

Estos datos se los cedemos a cambio de un servicio, que, no me negarán, es bastante útil, nos ofrece una funcionalidad mejorada. Pero, también, en muchas ocasiones, se lo venden a terceros. Y puede entenderse; al final, de una manera más o menos clara, ya sabemos que Google lo hará, y además, deberá monetizar la gigantesca inversión que hacen para que podamos usar Google Maps apropiadamente.

¿Es esto bueno o malo? Responder esta pregunta siempre es complicado. Por eso a mí me gusta más responder en clave de costes y beneficios. Nada es gratis, como decía antes. Para obtener un determinado beneficio, tenemos que asumir un coste. Si el beneficio no compensa el coste que nos genera ceder los datos históricos de localización, entonces es un servicio que no debiéramos tener activado. Siempre se puede desactivar o comprar servicios de «anonimización» como www.anonymizer.com, que por menos de 100 dólares al año, nos permite anonimizar nuestro uso de servicios.

El caso del FBI vs. Apple ha abierto una nueva discusión en torno a la protección de la privacidad. Un dilema ético difícil de dirimir. ¿Tiene una empresa privada -Apple- que dar los datos de un usuario porque el interés público general -FBI- así lo requiere para la seguridad de los ciudadanos? Apple, de hecho, antepone la seguridad de sus usuarios, como si fuera un país más defendiendo sus intereses (con el tamaño que tiene, literalmente, como «si fuera un país»).

Este tipo de situaciones nos ha solido llevar a la creencia que el «Gran Hermano» de los gobiernos era un problema que no podíamos dejar crecer. Sin embargo, no sé si estoy muy de acuerdo con esta visión de que el «Gran Hermano» son los gobiernos. Me parece que incluso en muchos casos son proyectos «Small Data«. En la mayoría de los casos, los gobiernos, los ministerios del interio, no se fijan más que en metadatos en muchos casos de unos usuarios concretos, los que guardan una mayor probabilidad de cometer algún delito, por ejemplo. Como suelo contar cuando me preguntan por ello: «No creo que Obama tenga tiempo de leer mis documentos en Google Drive«.

El «Big Data» y donde realmente sí tienen muchos datos nuestros, es en el mundo de la empresa. En esta era digital donde dejamos traza de todo lo que hacemos (búsquedas, compras, conducciones, lecturas, etc.), alguien guarda y emplea esos datos. Y suelen ser empresas privadas. Y esto sí que debe ser de preocupación por todos nosotros. Y sí que debe ser algo que desde los gobiernos debiera «controlarse». O por lo menos, certificar su buen tratamiento. 

Sin embargo, tengo la sensación la gente ignora que esto es así. En un paper de 2013 de los economistas Savage y Waldman titulado «The Value of Online Privacy«, sugerían que los humanos estamos dispuestos a pagar porque nuestros datos no sean recopilados por las apps. Es decir, lo decimos, pero luego no nos preocupamos por ello. ¿Pereza? ¿Dificultad? ¿Ignorancia? Por otro lado, nos contradecimos. En el paper «The value of privacy in Web search«, solo el 16% de los que participaron en la encuestas estarían dispuestos a pagar porque su navegación en la web fuera totalmente privada. En un reciente paper de dos investigadores de la Universidad de Chicago titulado «Is Privacy Policy Language Irrelevant to Consumers?«,  aparece como solo una pequeña fracción de usuarios está dispuesta a pagar 15 dólares para detener la invasión de privacidad.

Todo esto, como ven, está generando muchas interrogantes y dilemas no siempre fáciles de responder. Esta nueva economía digital en la que pagamos con datos personales el uso de productos y servicios, ha hecho que los gobiernos -quizás tarde- comiencen a regular algunas cuestiones. La FCC -Federal Communications Commission o Comisión Federal de Comunicaciones-, ha estado trabajando hasta estos días en nuevas reglas que pone pequeños obstáculos a este uso de datos. Si bien solo aplica a las compañías de telecomunicaciones, no a las de Internet.

Entiendo que veremos muchos casos de demandas una vez que la gente comience a darse cuenta de muchas de estas cuestiones. Es solo cuestión de que como en los papers que antes comentábamos, la gente se vaya dando cuenta de ello, y lo considere un derecho fundamental. Ahí, y sin pagos por medio, entiendo que las personas sí que se mostrarían más conservadoras y garantes de su privacidad a la hora de ceder sus datos. Ya estamos viendo casos. Uno en el que se demandaba a Google por la lectura de emails que hace con Gmail (hubiera expuesto a Google a una multa de 9 billones de dólares), el software de reconocimiento facial que emplea Facebook y otros, que al parecer atentan contra las leyes estatales de Illinois. A sabiendas que la ley castiga con 5.000 dólares por violación de la privacidad, podría Facebook que tener que hacer frente a 30.000 millones de dólares de multa.

En esta economía digital, nuestra privacidad, los datos que generamos en el día a día son la nueva divisa. ¿Somos conscientes de ello? ¿Pagaríamos porque dejara de ser así? ¿El beneficio compensa el coste? Cuestiones interesantes que en los próximos años generarán casos y sentencias. La privacidad, otro elemento más que en la era del Big Data se ve alterado.