Diario de un sociólogo en el mundo del Big Data (I)
Diario de un sociólogo en el mundo del Big Data (I)
Manuel Ángel Santana
Turégano.
Me llamo
Manuel, soy sociólogo y no pienso que la tecnología tenga la solución para
todos nuestros problemas. Tradicionalmente las reuniones de la asociación Alcohólicos
Anónimos suelen empezar de una forma parecida: “hola, me llamo “X” y sí, soy alcohólico. Basta poner en buscador “cómo suelen empezar las reuniones de alcohólicos
anónimos” y le aparecen a uno páginas en que diversas personas que han sido
alcohólicas cuentan que uno de los motivos que les llevaron a ser inicialmente
reticentes a acercarse a dicha asociación era el pensar que era algo así como
una secta. Tras menos de un mes de inmersión parcial en él tengo la sensación
de que el mundo del Big Data es, en cierta manera, una secta. Al fin y al cabo,
si uno se conecta al que es uno de los portales de formación en el área más
potentes a nivel mundial, www.datacamp.com
se encuentra que algunos de los profesores se definen a sí mismos como Data
Evangelist. Y, al terminar de leer el primer bloque del manual de la
institución en que he decidido inscribirme para cursar estudios sobre la
materia me encuentro con que se habla de que el paso final de la implantación
de procesos de Big Data es el de “evangelizar
la organización”. Literalmente: evangelizar. Así que, antes de empezar a hablar
de Big Data se hace necesario hacer
una pequeña introducción a la Sociología de las Religiones.
En el que es
uno de los libros más importantes de la disciplina, La ética protestante y el espíritu del capitalismo, Max Weber, al
analizar cómo el surgimiento de una determinada ética entre las sectas
protestantes favoreció el florecimiento del espíritu del capitalismo establecía
la diferenciación entre iglesia (ecclesia)
y secta en términos de universalidad. Simplificando se podría decir que las
iglesias (la católica es el mejor ejemplo) tienen pretensiones de universalidad:
su mensaje es para todos, y la salvación que prometen es para toda la
humanidad. Las sectas, por el contrario, no tienen pretensiones de
universalidad: su mensaje, y la salvación que prometen es para el pequeño núcleo
de elegidos que por sus excepcionales capacidades no sólo han de ser el faro del resto de la humanidad sino
también el núcleo de los elegidos. Que los datos puedan ser tomados como una
nueva religión es una idea que leí por primera vez en el libro de Esteban
Hernández “Los Límites del deseo”, pero ha sido tratada por algunos de los
pensadores más influyentes de la actualidad, como el isrelí Yuval Noah Harari
(el autor del bestseller Sapiens) y
el coreano-alemán Byung-Chul Han (el padre del concepto de “la sociedad del
cansancio”) y que tiene incluso una entrada en la wikipedia[1].
Las sectas
creen que sólo se pueden acceder al conocimiento en el seno de ellas, y
desprecian cualquier tipo de conocimiento que venga de fuera. En el Big Data,
entendido como secta, la verdad no se alcanza mediante la interpretación de lo
que se considera la palabra de Dios revelada en un libro, como pueda ser la
Biblia o el Corán; ni tampoco mediante la meditación y la ascesis más propias
de religiones orientales. Sino, se dice, mediante el método científico, la data science. ¿En qué consiste ésta
novedosa Ciencia de Datos? La entrada
en la Wikipedia al respecto nos ilustra: “La
ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos
científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor
entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no
estructurados (…) También se define la ciencia de datos como "un concepto
para unificar estadísticas, análisis de datos, aprendizaje automático, y sus
métodos relacionados, a efectos de comprender y analizar los fenómenos reales[2]":
¿Una ciencia que se basa en el uso de los datos para comprender y analizar los
fenómenos reales? Que yo sepa, uno de los requisitos para poder hablar de “ciencia”
y no de conocimientos esotéricos es precisamente la existencia de datos
contrastables. Y respecto al uso de la estadística… en fin, desde la Sociología
a la Biología pasando por la Psicología, todas las “%logías” (luego explicaremos esta terminología) la utilizan. En
fin, como no es mi intención ser sectario, sino más bien “eclesiástico”, y
poner el conocimiento de los revelados al alcance del gran público, hablemos de
forma que cualquiera lo pueda entender: ¿de qué hablamos cuando hablamos de Big Data? Aunque se trata de un campo y
una terminología que hoy en día se tiende asociar con la informática, son
conceptos que surgen en la Administración de empresas, y para entender la idea
de Big Data hay que entender el
contexto en el que éste se enmarca. En el libro de Josep Curto “Introducción al
Business Intelligence” se parte de este concepto para llegar al de Big Data a través del de Business Analytics.
La
inteligencia de negocios (business
intelligence, BI) podría entenderse como: “conjunto de metodologías, aplicaciones, prácticas y capacidades
enfocadas a la creación y administración de información que permite a los
usuarios de una organización tomar mejores
decisiones”. Hasta aquí nada que, como sociólogo de la empresa y las
organizaciones me resulte del todo extraño. En todas las organizaciones hay
sistemas para tomar decisiones, tradicionalmente los sociólogos solíamos dejar
a ingenieros y economistas ese tipo de cuestiones mientras que nosotros nos
solíamos dedicar a estudiar cómo, en cualquier organización, tiende a haber
distintas definiciones de lo que es una “mejor decisión[3]”.
La cosa se complica un poco cuando vemos cómo se define el concepto de
analítica de negocios (business analytics, BA): “el conjunto de estrategias, tecnologías y
sistemas que permiten analizar el rendimiento pasado de una organización para
poder predecir comportamientos futuros, así como para detectar patrones ocultos
en la información”. Intentar analizar el comportamiento pasado de una
persona o grupo de personas (una organización) no es nada nuevo, es lo que los
científicos sociales, desde los economistas a los sociólogos, pasando por los
psicólogos, llevan más de 150 años haciendo. Ahora bien, precisamente porque
tenemos el bagaje propio de éstas disciplinas tenemos claro que una cosa es “intentar hacerse una idea de cómo se va a
comportar en el futuro un ser humano o un grupo de seres humanos” y otra
cosa muy distinta “predecir
comportamientos futuros”.
Y cuando
pasamos a la definición de Big Data resulta más fácil
comprender el mensaje salvador de este nuevo evangelio. El Big Data se define
como: “conjunto de estrategias, tecnologías
y sistemas para el almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de
conjuntos de datos complejos, que frecuentemente está definida por volumen,
velocidad y variedad del dato”. Cualquier persona que haya hecho
investigación habrá dicho en más de una ocasión: “me encantaría tener más datos, pero el hecho es que de momento no lo sé”.
Pero pensar que gracias a que tengamos muchos datos podremos responder
cualquier pregunta que nos podamos plantear en una organización está entre el
positivismo ingenuo y el encubrimiento de intereses. Pues, al fin y al cabo, en
el mejor de los casos, nos tendremos que remitir a la cuestión que estaba
implícita en la definición de business
intelligence: ¿para quién es mejor la decisión que gracias al Big Data
logramos definimos como “mejor”? El
documental Por qué hacemos clic[4] muestra,
entre otros, el trabajo de James Williams, del Oxford Internet Institute, y de Tristan
Harris, del “Center for Humane Technology”[5],
que ponen de manifiesto que, lo “mejor”
para Facebook o Google en muchas ocasiones no es lo mismo que lo “mejor” para
el usuario final. Por lo tanto, la cuestión clave, cuando pensamos que la
tecnología nos va a llevar a que las organizaciones logren mejores decisiones,
sería: ¿mejore decisiones para quién? No es que esté planteando la vuelta al
mundo analógico por considerarlo un paraíso utópico, sino que, como persona
formada en la tradición de la Sociología Económica creo que es importante ser
siempre consciente de que todo cambio tecnológico es causa o consecuencia de cambios
en los equilibrios sociales. Y ésta es, por lo tanto, una cuestión socio- política
de en qué mundo queremos vivir y no una cuestión técnica que puedan definir los
poseedores de un conocimiento esotérico.
Lo primero que
habría que lograr para que el Big Data nos
ayudara a construir un mundo mejor “en concreto”, es decir, mejor para los
ciudadanos normales y corrientes, porque lo de “mecanismos que permiten tomar mejores
decisiones” se acaba convirtiendo en “mejor” para grandes compañías y gobiernos
totalitarios como el chino, es que los ciudadanos normales entendamos de qué se
habla cuando se habla de Big Data. Así
que terminaré esta primera entrada de blog traduciendo
al lenguaje común corriente el esotérico lenguaje en que el Big Data se
suele presentar. La promesa de este nuevo evangelio a empresas y organizaciones
es que les permitirá pasar de decisiones basadas en intuiciones a decisiones
basadas en datos, mejores y que por lo tanto les permitirá “triunfar”. ¿Qué
puede significar el Big Data para la panadería del barrio? Antes, la panadería
decidía qué horarios poner y qué productos ofertar, si poner un refuerzo de
personal a unas horas u otras, en función de “intuiciones”. Si el “panadero-emprendedor”, por casualidad,
acertaba, tenía éxito. Si no, se iba al garete. El desarrollo actual de la
tecnología permite que cualquier empresa, incluso las más pequeñas, puedan
acumular una enorme cantidad de datos (Big
Data): a qué horas vienen más clientes, si los lunes hay muchos clientes
que compran pocas cantidades, si los sábados hay menos clientes que hacen
compras más grandes; si quienes compran pan ecológico de masa madre suelen
preguntar si venden también margarina ecológica. Ello permitiría organizar no sólo
la cadena logística (pidiendo más o menos cantidades de unos u otros productos)
sino también adaptar mejor la oferta a los perfiles de los clientes; e incluso
condicionar los gustos de los clientes. Al fin y al cabo, esto es lo que hace
ya bastante tiempo que hacen los grandes gigantes tecnológicos.
Por ello, para
terminar, diré que, desde mi humilde punto de vista como sociólogo, los retos
del Big Data en la actualidad son dos. Por un lado, desde la parte de los Data Analyst es necesario un
acercamiento a las Ciencias Sociales en un doble sentido. El primero el de la
humildad epistemológica: podemos darle al panadero unas herramientas perfectas…
y a pesar de ello es posible que su empresa fracase, porque como han demostrado
las corrientes críticas en economía, muchas de las grandes empresas de éxito
que a menudo se ponen como ejemplo no han logrado sus logros adaptándose al
mercado, sino logrando construir un mercado que se adaptara a ellas. Y el
segundo, anterior a aquel, el de la humildad intelectual: hay que lograr que la
gente que la gente común entienda de qué se habla cuando se habla de Big Data. Y
si no lo entiende es que algo estamos haciendo mal. Así que terminaré esta
primera entrada advirtiendo de que, si en los ritos de la Iglesia Católica el
lenguaje que se usaba, hasta no hace tanto, era el latín, en esta “secta” el
lenguaje que se usa es una versión curiosa del inglés, y adaptaciones macarrónicas
desde estas lenguas a las lenguas vernáculas, que a menudo dificultan la
comprensión. Y un último aviso a navegantes: no se piense usted que por saber
inglés va a entender de qué se habla, ya que a menudo se trata de una versión
un tanto extraña del inglés.
[3] La
teoría de los campos de acción estratégica de Fligstein en quizá una de las
teorías de alcance medio más interesantes en este campo.
[5] Harris
abandonó Google en 2015 para fundar una OBG, “Time well spent”, para combatir lo
que creaba que era la “adicción por diseño” que generaba Internet. En 2017 la ONG
cambió a su nombre actual, su web es: https://humanetech.com/.
La página personal de Tristan Harris https://www.tristanharris.com/
y su entrada de Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Tristan_Harris.
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