{"id":75494,"date":"2018-12-07T15:28:25","date_gmt":"2018-12-07T13:28:25","guid":{"rendered":"https:\/\/ipmark.com\/?p=75494"},"modified":"2018-12-07T15:28:25","modified_gmt":"2018-12-07T13:28:25","slug":"breflexiones-de-un-investigador-cualitativo-acerca-del-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ipmark.com\/?p=75494","title":{"rendered":"Big Data: igual no es para tanto"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_75496\" aria-describedby=\"caption-attachment-75496\" style=\"width: 690px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-75496\" src=\"https:\/\/ipmark.com\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Dossier-Investigacion-Articulo-Santiago-de-la-Asuncion-1.jpg\" alt=\"Reflexiones de un investigador cualitativo acerca del Big Data.\" width=\"690\" height=\"513\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-75496\" class=\"wp-caption-text\">Reflexiones de un investigador cualitativo acerca del Big Data.<\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>\u00abCreo que es justo empezar dejando clara mi posici\u00f3n: no me gusta el Big Data. Entiendo el indudable valor que aporta para temas de movilidad, urbanismo, seguridad ciudadana o gesti\u00f3n de cat\u00e1strofes. De hecho esto es una evidencia. Pero cuando me hablan de conceptos como \u201cconocimiento del consumidor\u201d, \u201cpredicci\u00f3n del comportamiento de compra\u201d o \u201cdetecci\u00f3n de patrones de consumo\u201d&#8230; tengo mis dudas acerca de su verdadero valor\u00bb. Un art\u00edculo de\u00a0Santiago de la Asunci\u00f3n Larios, design researcher y market researcher docente en H2I, Uxer School e IED.<\/strong><\/p>\n<p><strong>No voy a entrar en cuestiones \u00e9ticas acerca de la forma en c\u00f3mo se consiguen, procesan, y comercializan nuestros datos<\/strong>. Tampoco en los fines verdaderos con los que muchas veces se utilizan. Eso es algo que excede este art\u00edculo y que dejo para otros foros.<\/p>\n<p>Tampoco entrar\u00e9 a fondo, aunque <strong>s\u00ed quiero mencionar, los inmensos intereses comerciales que hay alrededor de este mundo<\/strong>. Intereses que inflan esta burbuja, que pervierten<strong> el origen del Big Data<\/strong> y que caen en una constante overpromise, convirtiendo algo valioso y \u00fatil, pero con sus l\u00f3gicas limitaciones (como toda disciplina), en el salvavidas de muchas compa\u00f1\u00edas.<\/p>\n<p>Me centrar\u00e9 en una perspectiva pragm\u00e1tica, acerca de la utilidad del Big Data en lo referente a las pr\u00e1cticas de<strong> consumo de productos y servicios en nuestros d\u00eda<\/strong>s.<\/p>\n<h2><strong>\u00bfQU\u00c9 ES UN SER HUMANO?<\/strong><\/h2>\n<p>Creo que es la primera pregunta a responder. <strong>\u00bfPodemos reducir la complejidad del ser humano, sus emociones, sus sentimientos, sus motivaciones\u2026 a simples datos?<\/strong> La posibilidad es muy tentadora: muchos de los que nos dedicamos a tratar con clientes, consumidores y usuarios reconocemos, despu\u00e9s de muchos a\u00f1os de experiencia, que no los entendemos. Es duro, pero es parte de nuestro trabajo. Y no es f\u00e1cil de asumir.<\/p>\n<p><strong>Es fascinante la idea de que un algoritmo nos diga lo que una persona hace, compra o quiere comprar en el futuro<\/strong>. Pero sabemos que no es cierto. Que un ser humano no es solo lo que hace o lo que dice. Es un c\u00famulo de incoherencias, es algo fruto de su historia y es algo determinado por el contexto en el que vive. Si alguien consigue condensar todo esto en un algoritmo, me quito el sombrero.<\/p>\n<h2><strong>\u00bfQUI\u00c9N HACE BIG DATA?<\/strong><\/h2>\n<p>Al menos en mi entorno, los perfiles profesionales que est\u00e1n desarrollando esta disciplina son por lo general, y salvo contadas excepciones,<strong> perfiles tecnol\u00f3gicos (y tecnocr\u00e1ticos) como ingenieros inform\u00e1ticos, desarrolladores, programadores y similares<\/strong>. Mentes cartesianas, cient\u00edficas, matem\u00e1ticas\u2026. cuya preocupaci\u00f3n reside en la solidez de su modelo, en su capacidad de retroalimentarse y aprender de s\u00ed mismo.<\/p>\n<p>Gente brillante, sin duda, pero con dificultades en el manejo (desde un punto de vista profesional, por supuesto) de la <strong>incertidumbre, la contradicci\u00f3n o la incoherencia<\/strong>. De todo aquello que nos hace humanos.<\/p>\n<p><strong>Es por esto que la integraci\u00f3n del Big Data con disciplinas m\u00e1s humanistas, como la propia investigaci\u00f3n social, es tan complicada<\/strong>. Porque hablamos lenguajes distintos y tenemos conceptos diferentes de lo que es un ser humano. Donde unos ven n\u00fameros, otros vemos emociones.<\/p>\n<h2><strong>\u00bfY EL CONTEXTO?<\/strong><\/h2>\n<p>Los adjetivos que demuestran la validez de un algoritmo son su solidez, su robustez, su fiabilidad, su capacidad de retroalimentarse\u2026. factores todos que cobran sentido en situaciones de laboratorio.<\/p>\n<p>\u00bfPero qu\u00e9 pasa cuando ese algoritmo \u201csale a la calle\u201d y se encuentra con la vida real?, <strong>\u00bfqu\u00e9 sentimos cuando Netflix nos recomienda con un exact\u00edsimo grado de coincidencia una serie determinada?, \u00bfo Amazon nos sugiere ciertos productos cuando hacemos una compra?<\/strong> Es ah\u00ed cuando podemos decir si el algoritmo realmente es \u00fatil o no, cuando ese algoritmo funciona en un contexto diferente al que se cre\u00f3. Considerando adem\u00e1s que ese contexto tiene infinitas variables que lo definen y modifican continuamente. Pero claro, eso no entra en \u201clos datos\u201d.<\/p>\n<h2><strong>\u00bfEL CARRO ANTES QUE EL CABALLO?<\/strong><\/h2>\n<p>Igual conviene hacer una leve revisi\u00f3n del desarrollo del Big Data. Cuando la etiqueta de Data Mining dej\u00f3 de ser sexy, y ante el descubrimiento de esas ingentes cantidades de datos, <strong>el primer objetivo fue generar las infraestructuras necesarias para su manejo, almacenamiento y procesamiento.<\/strong><\/p>\n<figure id=\"attachment_75495\" aria-describedby=\"caption-attachment-75495\" style=\"width: 261px\" class=\"wp-caption alignleft\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-75495\" src=\"https:\/\/ipmark.com\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Dossier-Investigacion-Articulo-Santiago-de-la-Asuncion-261x300.jpg\" alt=\"Santiago de la Asunci\u00f3n Larios, design researcher y market researcher docente en H2I, Uxer School e IED.\" width=\"261\" height=\"300\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-75495\" class=\"wp-caption-text\">Santiago de la Asunci\u00f3n Larios, design researcher y market researcher docente en H2I, Uxer School e IED, autor del texto.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Tras varios a\u00f1os y muchos euros de inversi\u00f3n, el panorama era el de muchas empresas con toneladas de datos, con sistemas que permit\u00edan explotar, analizar y procesar esos datos, pero que en realidad no ten\u00edan muy claro que pod\u00edan (y no pod\u00edan) hacer con ellos. <strong>Por eso ahora los perfiles m\u00e1s codiciados son los de data scientist, porque hace falta alguien que entienda y tenga la capacidad de convertir esa monta\u00f1a de datos en valor para los clientes<\/strong>. Pero eso todav\u00eda est\u00e1 por ver. Hasta ahora, los servicios basados en datos se han apoyado m\u00e1s en la accesibilidad y disponibilidad de los mismos que en las necesidades de los usuarios.<\/p>\n<h2><strong>Y UNA \u00daLTIMA IDEA<\/strong><\/h2>\n<p>Ha cobrado fama la expresi\u00f3n <strong>\u201clos datos son el petr\u00f3leo del siglo XXI\u201d<\/strong>. Y yo me pregunto: \u00bfy d\u00f3nde est\u00e1n las refiner\u00edas?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00abCreo que es justo empezar dejando clara mi posici\u00f3n: no me gusta el Big Data. 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