{"id":556,"date":"2016-12-31T09:24:33","date_gmt":"2016-12-31T08:24:33","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=556"},"modified":"2017-01-02T08:52:10","modified_gmt":"2017-01-02T07:52:10","slug":"como-los-metadatos-nos-pueden-ayudar-a-predecir-tu-trabajo-gracias-al-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/como-los-metadatos-nos-pueden-ayudar-a-predecir-tu-trabajo-gracias-al-big-data\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo los metadatos nos pueden ayudar a predecir tu trabajo gracias al Big Data"},"content":{"rendered":"

El pasado noviembre, salt\u00f3 a la palestra del \u00abmundo de los datos\u00bb una noticia que en Espa\u00f1a ha pasado algo desapercibida (al menos en los \u00a0medios generalistas). No obstante, no creo que sus implicaciones sean menores. La agencia de espionaje de Canad\u00e1, la CSIS, hab\u00eda estado recolectando metadatos<\/a> (datos generados en el uso de medios digitales como el correo electr\u00f3nico, los mapas de geolocalizaci\u00f3n, etc.) durante 10 a\u00f1os.<\/p>\n

El tribunal supremo de Canad\u00e1, instruyendo la causa, decret\u00f3 -como no podr\u00eda ser de otro modo- que esto era ilegal. Por m\u00e1s que tuviera un fin de eventuales espionajes o amenazas por terrorismo, la seguridad y privacidad del ciudadano por delante de todo.<\/p>\n

Estos metadatos, para que se hagan ustedes a la idea, incluyen desde n\u00fameros de tel\u00e9fono, localizaciones, direcciones de email, duraciones de las llamadas o comunicaciones, etc. Es decir, datos asociados a acciones, no el contenido de las mismas en s\u00ed (las llamadas y sus contenidos… en cuyo caso estar\u00edamos hablando de algo a\u00fan m\u00e1s grave). El CSIS quer\u00eda esto porque en 2006 puso en marcha un programa que bautiz\u00f3 como \u00abOperational Data Analysis Centre<\/a>\u00bb para producir informaci\u00f3n inteligente que ayudase a la toma de decisiones estrat\u00e9gicas en favor de la seguridad del pa\u00eds.<\/p>\n

Esta noticia, me result\u00f3 bastante ilustrativa porque los metadatos (los grandes olvidados, sobre los que he escrito en alguna ocasi\u00f3n a colaci\u00f3n de whatsapp y Facebook<\/a>), pueden revelar mucha informaci\u00f3n sobre nosotros mismos. C\u00f3mo nos comportamos, qu\u00e9 y por qu\u00e9 decidimos qu\u00e9, c\u00f3mo\u00a0tomamos las decisiones, etc. En definitiva, un mont\u00f3n de informaci\u00f3n personal, que nunca podemos olvidar. Como ha hecho el tribunal supremo de justicia canadiense, por m\u00e1s que se trate de una agencia p\u00fablica la que ha cometido el delito.<\/p>\n

Pues bien, me acordaba de esta noticia al leer que un equipo de investigadores de la empresa de telecomunicaciones noruega Telenor<\/a>, junto con el MIT Media Lab<\/a> y la organizaci\u00f3n sin \u00e1nimo de lucro Flowminder<\/a>, han encontrado un m\u00e9todo para, partiendo de metadatos, predecir el estado ocupacional\/profesional de una persona (desempleado o a qu\u00e9 se dedica). Pod\u00e9is leer el art\u00edculo aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n

\"Estimating<\/a>
Estimating individual employment status using mobile phone network data (Fuente: arxiv.org\/ftp\/arxiv\/papers\/1612\/1612.03870.pdf)<\/figcaption><\/figure>\n

El paper explica maravillosamente el modelo predictivo que han conformado. La variable dependiente<\/strong>, no era otra que una variable categ\u00f3rica de 18 p\u00f2sibles estados (uno por cada profesi\u00f3n, desde estudiante, empleado\/ocupado y tipos de ocupaci\u00f3n). \u00bfLas independientes?<\/strong> (es decir, las predictoras); pues los metadatos que dec\u00edamos antes: un total de 160 caracter\u00edsticas o variables<\/strong> (casi nada), tomadas desde dispositivos m\u00f3viles y categorizadas en tres categor\u00edas: financieras, de movilidad y sociales. Para qu\u00e9 explicarlo, si en el paper sale una tabla con todas esas caracter\u00edsticas:<\/p>\n

\"Los<\/a>
Los metadatos de nuestros dispositivos m\u00f3viles (Fuente: arxiv.org\/ftp\/arxiv\/papers\/1612\/1612.03870.pdf)<\/figcaption><\/figure>\n

Todos estos datos generamos desde nuestro dispositivo m\u00f3vil. Que, como dec\u00edamos,\u00a0ayudan a predecir, entre muchas cosas, una cuesti\u00f3n tan importante como nuestro estado de ocupaci\u00f3n. Para ello, el equipo investigador ha comparado diferentes modelos predictivos<\/strong> (GBM, Random Forest, SVM, kNN, redes neuronales, etc.). Tras estudiar los rendimientos de cada modelo predictivo<\/strong>, se quedaron con una arquitectura de red neuronal usando un 75\/25% de training\/testing, siendo la precisi\u00f3n del modelo, de media, un total de un 67,5%.\u00a0Hay profesiones donde es m\u00e1s f\u00e1cil acertar y en otras m\u00e1s dif\u00edcil. Ser\u00e1 que algunos nos comportamos de manera m\u00e1s predecible y otros de menos \ud83d\ude42<\/p>\n

\"Precisi\u00f3n<\/a>
Precisi\u00f3n de los modelos predictivos para predecir ocupaciones (Fuente: arxiv.org\/ftp\/arxiv\/papers\/1612\/1612.03870.pdf)<\/figcaption><\/figure>\n

\u00bfQu\u00e9 variables son \u00a0las m\u00e1s cr\u00edticas? Es decir, las que \u00abmejor predicen\u00bb una profesi\u00f3n. Nada menos que la\u00a0la torre de telecomunicaciones a las que m\u00e1s se conecta una persona<\/strong> (latitud y longitud), el n\u00famero de lugares visitados<\/strong> (por frecuencia) y el radio de viaje<\/strong> (c\u00f3mo se aleja de su hogar, la celda de conexi\u00f3n m\u00e1s cercana y que m\u00e1s frecuenta -salvo que durmamos mucho en hoteles :-)-). \u00bfAlguien se extra\u00f1a entonces por qu\u00e9 Google Maps es gratuito<\/strong>? Lo de siempre, introduzcan en el navegador maps.google.com\/locationhistory<\/a>. En la siguiente imagen, representan la relaci\u00f3n de estas variables y c\u00f3mo ayudan a predecir la ocupaci\u00f3n:<\/p>\n

\"Relaci\u00f3n<\/a>
Relaci\u00f3n entre variables predictoras y ocupaciones (Fuente: https:\/\/arxiv.org\/ftp\/arxiv\/papers\/1612\/1612.03870.pdf)<\/figcaption><\/figure>\n
\"Profesiones<\/a>
Profesiones y variables predictoras (Fuente: http:\/\/motherboard.vice.com\/read\/how-metadata-can-reveal-what-your-job-is)<\/figcaption><\/figure>\n

Este modelo de deep learning<\/a> (aprendizaje cognitivo o profundo), este tipo de software que est\u00e1 revolucionando tantos procesos, dado que se entrenan a s\u00ed solos para encontrar patrones en grandes\u00a0cantidades de datos, est\u00e1 en boca de muchos ahora. Su potencial es tan grande, que permitir que una agencia p\u00fablica federal los emplee para cosas como las que aqu\u00ed descritas, me parece\u00a0preocupante.<\/p>\n

Y ahora ustedes se estar\u00e1n preguntando de d\u00f3nde habr\u00e1n estos investigadores obtenido los datos.\u00a0Telenor \ud83d\ude42 Es decir, la empresa de telecomunicaciones que, obviamente de manera anonimizada, han procesado hasta 76.000\u00a0conexiones de dispositivos m\u00f3viles<\/strong> a sus torres de comunicaciones. Y de ah\u00ed han salido estos metadatos. Un proyecto, solo basado en esos datos, pero que imag\u00ednense lo que puede mejorar si lo integramos con otras fuentes de datos. Modelos a\u00fan m\u00e1s\u00a0precisos a nivel de predicci\u00f3n. Un proyecto de Big Data en toda regla.<\/p>\n

Como ven, estos proyectos de Big Data, tienen mucho potencial. Todo est\u00e1 por hacer y aprender<\/strong>. En nuestros programas de Big Data<\/a>, adem\u00e1s de ver los diferentes modelos predictivos, tambi\u00e9n aprendemos a integrar todas esas fuentes de datos, mejorar su calidad en un modelo de datos \u00fanico y unificado, as\u00ed como a montar infraestructuras de Big Data que optimicen estos procesamientos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El pasado noviembre, salt\u00f3 a la palestra del \u00abmundo de los datos\u00bb una noticia que en Espa\u00f1a ha pasado algo desapercibida (al menos en los \u00a0medios generalistas). No obstante, no creo que sus implicaciones sean menores. 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