El con­trol di­gi­tal pue­de sal­var vi­das

Geo - - GEO VISIÓN -

tes sue­len in­di­car el co­mien­zo de una gra­ve in­fec­ción, son la “cal­ma an­tes de la tormenta”.

Una apli­ca­ción es­pe­cial­men­te po­lé­mi­ca de los da­tos es el lla­ma­do pre­dic­ti­ve po­li­cing. Lo mis­mo que Blue Yon­der ha­ce con las ver­du­ras fres­cas y el den­tí­fri­co, en es­te ca­so se re­fie­re a los crí­me­nes. Va­rias ciu­da­des es­ta­dou­ni­den­ses re­cu­rren a or­de­na­do­res pa­ra cal­cu­lar cuán­do y a qué ho­ra hay una pro­ba­bi­li­dad al­ta de que se pro­duz­ca un cri­men. Los éxi­tos ini­cia­les son gran­des, pe­ro los sis­te­mas son de­ma­sia­do nue­vos co­mo pa­ra co­no­cer la reac­ción de los cri­mi­na­les a los al­go­rit­mos: tal vez, se es­for­za­rán pa­ra ser im­pre­vi­si­bles.

Uno de los pro­yec­tos más gi­gan­tes­cos de Big Da­ta se­rá el lla­ma­do smart grid: su­mi­nis­tro in­te­li­gen­te de elec­tri­ci­dad. La reorientación de la po­lí­ti­ca ener­gé­ti­ca en di­ver­sos paí­ses in­dus­tria­les lo ha­ce ne­ce­sa­rio, pues la os­ci­lan­te ali­men­ta­ción des­de ins­ta­la­cio­nes eó­li­cas y pa­ne­les so­la­res re­quie­re per­ma­nen­tes ajus­tes en la red. Ade­más, la idea es que las la­va­do­ras y el ai­re acon­di­cio­na­do se uti­li­cen, a ser po­si­ble, en mo­men­tos en que hay elec­tri­ci­dad su­fi­cien­te. To­dos los ele­men­tos de es­ta red del fu­tu­ro, des­de la bom­bi­lla has­ta el par­que eó­li­co, mi­den, en­vían y pro­ce­san da­tos, re­gu­lan y son re­gu­la­dos.

El ojo de Dios

Se­gún es­te pa­trón, tam­bién las ca­lles y los cen­tros ur­ba­nos se vol­ve­rán in­te­li­gen­tes y los co­ches, los par­quí­me­tros y los se­má­fo­ros se coor­di­na­rán. Al­gún día, tam­bién el co­che sin con­duc­tor for­ma­rá par­te de una apli­ca­ción ejem­plar de Big Da­ta: un con­duc­tor hu­mano so­lo acu­mu­la va­rios mi­les de ho­ras de ex­pe- rien­cia tras el vo­lan­te du­ran­te su vi­da, pe­ro el co­che elec­tró­ni­co al­ma­ce­na millones de ho­ras de ex­pe­rien­cia vial, y el soft­wa­re pue­de car­gar nue­vos co­no­ci­mien­tos en todo mo­men­to. Así, los da­tos con­tro­lan los co­ches de ma­ne­ra más fia­ble que el ser hu­mano.

Pa­re­ce que no que­da­rá nin­gún área de la vi­da li­bre de da­tos. Tal vez sea pre­ci­sa­men­te esa om­ni­pre­sen­cia la cau­sa de que sur­ja un de­ba­te ca­si re­li­gio­so so­bre los da­tos.

Gracias a los sen­so­res hoy po­de­mos ob­ser­var “el com­por­ta­mien­to hu­mano co­mo si lo vié­ra­mos por el ojo de Dios”, di­ce Alex Pentland, del Mas­sa­chu­setts Ins­ti­tu­te of Tech­no­logy (MIT). No so­lo él pien­sa que es­to per­mi­ti­rá me­jo­ras re­vo­lu­cio­na­rias: se es­pe­ra que Big Da­ta ha­ga nues­tro am­bien­te más lim­pio; nues­tro com­por­ta­mien­to, más in­te­li­gen­te; nues­tros cuer­pos, más sa­nos; y la po-

lí­ti­ca, más in­te­li­gen­te. Y, sin de­ma­sia­dos es­fuer­zos, se­gún se afir­ma. El an­ti­guo di­rec­tor de la re­vis­ta de tec­no­lo­gía Wi­red ha pro­cla­ma­do el “fi­nal de la teo­ría”, es de­cir: de­jad que los al­go­rit­mos cal­cu­len y en­con­tra­re­mos res­pues­tas a nues­tras pre­gun­tas. Pa­ra él, for­mar com­pli­ca­das hi­pó­te­sis es asun­to del pa­sa­do. El mun­do se vuel­ve sen­ci­llo y abar­ca­ble, bien or­de­na­di­to por las má­qui­nas. El crí­ti­co de in­ter­net Ev­geny Mo­ro­zov, sin em­bar­go, til­da es­tas pro­me­sas de “da­ti­fi­ca­ción” co­mo “so­lu­cio­nis­mo”, co­mo in­ge­nua fe en las so­lu­cio­nes, se­ña­lan­do que tam­bién los te­rro­ris­tas po­drían ser­vir­se de al­go­rit­mos.

Y des­de es­tas ad­ver­ten­cias so­lo hay un pa­so has­ta quie­nes no ven en los da­tos más que una ame­na­za: “No hay di­fe­ren­cia en­tre Big

Da­ta y Big Brot­her”, es­cri­be el pe­rio­dis­ta Tom Fo­rems­ki. Los millones de da­tos sa­ca­dos de la mi­na –te­me– aplas­tan nues­tra es­fe­ra pri­va­da y en­tie­rran nues­tra vi­da li­bre.

Dios o el dia­blo: el de­ba­te co­no­ce po­cos tér­mi­nos in­ter­me­dios en­tre es­tos dos ex­tre­mos. ¿Es la es­fe­ra pri­va­da del ser hu­mano el pro­ble­ma prin­ci­pal? ¿O pue­de pro­te­ger­se tam­bién en el nue­vo mun­do do­mi­na­do por los da­tos, me­dian­te una com­bi­na­ción de me­di­das téc­ni­cas y po­lí­ti­cas? Lo que cons­ta es que las pro­me­sas de Big Da­ta, in­clu­so allá don­de se cum­plen, pue­den te­ner efec­tos no in­ten­cio­na­dos. Efec­tos con­tra­dic­to­rios.

Al ana­li­zar los da­tos re­gis­tra­dos en sus ca­jas, una ca­de­na es­ta­dou­ni­den­se de gran­des al­ma­ce­nes des­cu­brió una co­rre­la­ción sor­pren­den­te. Ave­ri­guó que me­dian­te de­ter­mi­na­dos ar­tícu­los ven­di­dos po­día de­ter- mi­nar qué clien­tas es­ta­ban em­ba­ra­za­das. Y eso aun­que es­tos pro­duc­tos no eran es­pe­cí­fi­ca­men­te pa­ra em­ba­ra­za­das: por ejem­plo, lo­ción sin per­fu­me o ba­rri­tas ri­cas en mi­ne­ra­les. La su­ce­sión en que se com­pra­ban los pro­duc­tos in­clu­so per­mi­tía a los co­mer­cian­tes pro­nos­ti­car con bas­tan­te pre­ci­sión las fe­chas del na­ci­mien­to de los be­bés. Es­tas mu­je­res qui­zá vi­vían con la sen­sa­ción de que su ex­pe­rien­cia del em­ba­ra­zo era muy per­so­nal, pe­ro su com­por­ta­mien­to de com­pra, al pa­re­cer, es­ta­ba ex­tre­ma­da­men­te es­tan­da­ri­za­do.

Cuan­do los al­ma­ce­nes co­men­za­ron a en­viar pu­bli­ci­dad a la me­di­da de es­tas clien­tas, un pa­dre in­dig­na­do se pre­sen­tó en una fi­lial: “Có­mo se les ocu­rre mo­les­tar a mi hi­ja me­nor de edad con se­me­jan­te pu­bli­ci­dad, ¡de nin­gu­na ma­ne­ra es­tá em­ba­ra­za­da!” Po­cos días des­pués, el hom­bre ad­mi­tió apo­ca­do: iba a ser abue­lo. El al­go­rit­mo ha­bía re­co­no­ci­do al­go que se ha­bía es­ca­pa­do a los pa­dres.

To­dos so­mos pre­vi­si­bles

Las em­pre­sas tie­nen una des­tre­za se­me­jan­te a la ho­ra de en­con­trar los pa­tro­nes más ex­tra­ños en mi­les de millones de pa­gos de sus clien­tes. Una ca­de­na ca­na­dien­se de ac­ce­so­rios de au­to­mó­vil ave­ri­guó que las per­so­nas que fre­cuen­ta­ban un de­ter­mi­na­do bar te­nían un ries­go muy al­to de in­sol­ven­cia. ¿Por qué? Na­die lo sa­be. Y una em­pre­sa de tar­je­tas de cré­di­to des­cu­brió en sus da­tos la ex­tra­ña coin­ci­den­cia de que la ho­ra a la que al­guien echa ga­so­li­na es re­ve­la­do­ra del im­por­te que se gas­ta en las com­pras de des­pués.

“Siem­pre he­mos pen­sa­do que los in­di­vi­duos son im­pre­vi­si­bles”, di­ce Johan Bo­llen, ex­per­to en re­des de la Uni­ver­si­dad de In­dia­na. Pe­ro re­sul­ta que en mu­chos sen­ti­dos to­dos ac­tua­mos de ma­ne­ra me­nos sor­pren­den­te y me­nos úni­ca de lo que cree­mos y tal vez es­pe­ra­mos. Los da­tos so­ca­van el cul­to a lo in­con­fun­di­ble que prac­ti­ca­mos los in­di­vi­duos en la mo­der­ni­dad. De­mues­tran que nues­tra sen­sa­ción de ser sin­gu­la­res se ba­sa en una es­pe­cie de es­cor­zo men­tal: en el mun­do an­ti­guo, po­bre en da­tos, so­lo po­día­mos com­pa­rar­nos con po­cas per­so­nas y se­gún po­cos cri­te­rios. Con­fun­día­mos la es­ca­sez de in­for­ma­ción con te­ner un ca­rác­ter es­pe­cial. La abun­dan­cia de da­tos arrui­na es­ta ilu­sión.

ACA­BAR CON LA PO­LIO se lo­gra­rá cuan­do la va­cu­na lle­gue a zo­nas re­cón­di­tas, por ejem­plo, el nor­te de Ni­ge­ria. Con na­ve­ga­ción sa­te­li­tal y mó­vi­les in­te­li­gen­tes, los ayu­dan­tes di­ri­gen la cam­pa­ña de va­cu­na­ción en es­ta re­gión re­mo­ta. TRAS LOS DES­LI­ZA­MIEN­TOS de tie­rra, en que mu­rie­ron 250 per­so­nas y los equi­pos de so­co­rro es­tu­vie­ron mal coor­di­na­dos, la ad­mi­nis­tra­ción de Río de Ja­nei­ro cons­tru­yó un cen­tro de con­trol. Aho­ra, Ra­fael Ma­tias y sus co­le­gas del cen­tro tie­nen una vi­sión com­ple­ta del tér­mino mu­ni­ci­pal. Y pue­den sal­var vi­das... y vi­gi­lar.

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