In­di­vi­dua­li­zar ca­da ca­so mar­ca la di­fe­ren­cia

Geo - - GEO VISIÓN -

Los da­tos ani­qui­lan la in­di­vi­dua­li­dad. Pe­ro por otro la­do tam­bién re­ve­lan más in­di­vi­dua­li­dad, lo que es una con­tra­dic­ción, pe­ro so­lo apa­ren­te­men­te. Igual que los in­ves­ti­ga­do­res de da­tos en­cuen­tran las co­sas que la gen­te tie­ne en co­mún, tam­bién des­cu­bren di­fe­ren­cias ín­fi­mas.

BlueKai se ha es­pe­cia­li­za­do en esas di­fe­ren­cias. La em­pre­sa de da­tos es­ta­dou­ni­den­se tra­ta de co­lo­car pu­bli­ci­dad en in­ter­net de la ma­ne­ra más acer­ta­da po­si­ble. Quie­re des­ple­gar pu­bli­ci­dad au­to­mo­vi­lís­ti­ca so­lo a los clien­tes que bus­can co­che, y de via­jes de avión, so­lo a los que pla­ni­fi­can sus va­ca­cio­nes. Si fue­ra por Omar Ta­wa­kol, fun­da­dor de la em­pre­sa, ca­da usua­rio re­ci­bi­ría una aten­ción in­di­vi­dua­li­za­da en la red.

La ma­ne­ra en la que BlueKai lo lo­gra es ma­gia tec­no­ló­gi­ca: el gi­gan­te de da­tos man­tie­ne per­fi­les de más de 150 millones de es­ta­dou­ni­den­ses –la ma­yo­ría de la po­bla­ción–, y don­de quie­ra que uno de ellos na­ve­ga por la red, la em­pre­sa tra­ta de en­se­ñar­le pu­bli­ci­dad que le en­ca­je. Eso ocu­rre me­dian­te las lla­ma­das subas­tas en tiem­po real. Du­ran­te la frac­ción de se­gun­do en la que el usua­rio car­ga una pá­gi­na web, el es­pa­cio pu­bli­ci­ta­rio es subas­ta­do en­tre los anun­cian­tes. Au­to­má­ti­ca­men­te. El pro­ce­so du­ra po­cos mi­li­se­gun­dos. Des­pués, un anun­cio au­to­mo­vi­lís­ti­co apa­re­ce en la pan­ta­lla del po­ten­cial com­pra­dor de un co­che; y la pu­bli­ci­dad de un vue­lo, en la del fu­tu­ro via­je­ro. 80.000 millones de es­tas subas­tas de al­ta ve­lo­ci­dad ocu­rren a dia­rio so­lo en Es­ta­dos Uni­dos. BlueKai cla­si­fi­ca a los usua­rios en pe­que- ños gru­pos se­gún 30.000 cri­te­rios dis­tin­tos: “Vein­tea­ñe­ros en pue­blos de Te­xas que ven

Sex in the city”, o “ci­né­fi­los de Los Án­ge­les que se in­tere­san por la na­tu­ra­le­za”. Cuan­to más pre­ci­sa es la ca­te­go­ría, más efi­cien­te se­rá la pu­bli­ci­dad de las em­pre­sas anun­cian­tes.

Dis­tin­guir ca­da grano de are­na

Lo que BlueKai ya no co­no­ce es el pro­me­dio. Has­ta aho­ra, es­te siem­pre ha­bía si­do la me­di­da de la ma­sa, ya que era muy di­fí­cil re­co­pi­lar, al­ma­ce­nar y pro­ce­sar da­tos. Por eso ha­bía que re­du­cir el ser hu­mano y el mun­do a un pro­me­dio, “un de­no­mi­na­dor co­mún” de­trás del cual se ocul­ta­ban mu­chos da­tos.

Es­to ya no ha­ce fal­ta. Los da­tos di­gi­ta­les per­mi­ten re­co­no­cer da­tos in­di­vi­dua­les in­clu­so en me­dio de can­ti­da­des gi­gan­tes­cas. En jer­ga in­for­má­ti­ca, es­te fe­nó­meno se co­no­ce co­mo “gra­nu­la­ri­dad”, y hay que ima­gi­nár­se­la co­mo si pu­die­ras dis­tin­guir y am­pliar con zoom ca­da grano de un mon­tón de are­na y ana­li­zar sus ca­rac­te­rís­ti­cas y la in­ter­ac­ción con el res­to del mon­tón.

La hi­per-in­di­vi­dua­li­za­ción de los clien­tes per­mi­te in­clu­so ofre­cer­les dis­tin­tos ni­ve­les de pre­cio. Un por­tal de via­jes des­cu­brió que los usua­rios de or­de­na­do­res Ap­ple gas­tan un 30% más en ha­bi­ta­cio­nes de ho­tel que los de PC. De ahí que la em­pre­sa les en­via­ra anun­cios de ho­te­les con ofer­tas un 11% más ca­ras.

Un ca­sino apro­ve­chó esos cálcu­los pa­ra pre­de­cir el lla­ma­do pain point de los ju­ga­do­res adi­ne­ra­dos, el pun­to a par­tir del que due­le: la má­xi­ma pér­di­da que un ju­ga­dor es­tá dis­pues­to a acep­tar.

Uno pue­de pen­sar que eso es in­jus­to por­que vul­ne­ra el prin­ci­pio de ofre­cer el mis­mo tra­to a to­dos. Uno tam­bién se pue­de ima­gi­nar fá­cil­men­te que de­ter­mi­na­dos gru­pos qui­zá ya no re­ci­ban nin­gún ti­po de ofer­tas: la dis­cri­mi­na­ción a ni­vel de pre­cios se con­vier­te en dis­cri­mi­na­ción de se­res hu­ma­nos. Pe­ro tam­bién se pue­de per­ci­bir co­mo jus­ti­cia au­men­ta­da: la gen­te ya no es me­di­da por el mis­mo ra­se­ro. Al­gu­nas ase­gu­ra­do­ras, por ejem­plo, ofre­cen des­cuen­tos a con­duc­to­res que per­mi­ten do­cu­men­tar elec­tró­ni­ca­men­te su ma­ne­ra de con­du­cir. Ac­tual­men­te, to­dos los clien­tes con­tri­bu­yen a pa­gar por los da­ños más al­tos cau­sa­dos por aque­llos que

con­du­cen a ve­lo­ci­da­des ex­ce­si­vas; eso se aca­ba­ría con el sis­te­ma elec­tró­ni­co de des­cuen­tos. Pe­ro al pre­cio de un con­trol com­ple­to.

La tec­no­lo­gía re­for­ma­tea có­mo nos ve­mos a no­so­tros mis­mos: nos vol­ve­mos más de­sigua­les por­que los sis­te­mas di­gi­ta­les nos pue­den re­gis­trar co­mo ta­les.

Ralf Belusa lle­va la in­di­vi­dua­li­za­ción al ex­tre­mo. En es­ta mi­sión le ayu­da des­de ha­ce po­co una bás­cu­la que mi­de su pe­so, su gra­sa cor­po­ral, su pul­so y la con­cen­tra­ción de dió­xi­do de car­bono del ai­re que lo ro­dea. Ade­más, de­ter­mi­na me­dian­te un sen­sor cuán­to oxí­geno hay en sus ar­te­rias. Una pul­se­ra elec­tró­ni­ca re­gis­tra sus ci­clos de sue­ño. Ca­da no­che, cuan­do des­car­ga los da­tos al

smartp­ho­ne, la pul­se­ra le re­ve­la si ha al­can­za­do los 10.000 pa­sos que se pro­po­ne dar a dia­rio. Ade­más, apun­ta ca­da día có­mo se sien­te (do­lor de ca­be­za, por ejem­plo). Pe­ro no es un “me­di­dor de co­mi­da”, uno de esos ti­pos que apun­tan ca­da plá­tano y bo­ca­di­llo. “No tie­ne sen­ti­do en mi ca­so”, di­ce.

Ha­ce tiem­po que ha ave­ri­gua­do có­mo fun­cio­na la co­mi­da en su ca­so: cuan­do su gra­sa cor­po­ral ba­ja del 12,8%, pue­de in­ge­rir lo que quie­ra, in­clu­so cho­co­la­te. Si su­pera ese va­lor, de­be ele­gir sus co­mi­das con cui­da­do. ¿Por qué el 12,8%? “Ni idea”, res­pon­de, “es el um­bral que ha re­sul­ta­do po­co a po­co. Otros tie­nen otros. Es­te es vá­li­do so­lo pa­ra mí.”

Quien pien­se que Ralf Belusa es un ti­po ob­se­sio­na­do se equi­vo­ca­ría. A sus 38 años es una per­so­na enér­gi­ca y abier­ta, de ale­gría con­ta­gio­sa. Doc­tor en me­di­ci­na, tra­ba­ja co­mo di­rec­tor en la em­pre­sa ber­li­ne­sa Za­nox, gran pro­vee­dor eu­ro­peo de “mar­ke­ting de re­sul­ta­dos”. Un hom­bre de da­tos al 100%.

AN­TES, MU­CHA IN­FOR­MA­CIÓN sig­ni­fi­ca­ba mu­cho pa­pe­leo, co­mo por ejem­plo, al im­pri­mir un car­dio­gra­ma. De ahí que cier­tos mé­di­cos exa­mi­na­ran mues­tras. El in­for­má­ti­co John Gut­tag y el car­dió­lo­go Co­llin Stultz desa­rro­lla­ron un pro­ce­di­mien­to pa­ra ana­li­zar to­dos los da­tos y au­men­tar las po­si­bi­li­da­des de su­per­vi­ven­cia del pa­cien­te.

ES­TA MU­JER NI­PO­NA ope­ra una cen­tral mó­vil de aler­ta de te­rre­mo­tos sin ha­cer na­da. Su or­de­na­dor lle­va un sen­sor que pro­te­ge el dis­co du­ro de brus­cos mo­vi­mien­tos. Una ini­cia­ti­va ca­li­for­nia­na tu­vo la idea de in­te­grar en red esos de­tec­to­res de mo­vi­mien­to. Si hay un seís­mo en Ja­pón, un ser­vi­dor sa­be dón­de.

SER­VER FARMS es el nom­bre que re­ci­ben las ins­ta­la­cio­nes que tie­nen so­lo una mi­sión: ad­mi­nis­trar da­tos. Es­ta se ins­ta­ló en un bún­ker sub­te­rrá­neo cer­ca de Es­to­col­mo. Pe­se a lo ocul­to del lu­gar, sir­vió pa­ra re­ve­lar se­cre­tos: fue ope­ra­do por la pla­ta­for­ma de re­ve­la­cio­nes Wi­kileaks. EL “CA­ZA­DOR DE VI­RUS” Nat­han Wol­fe ha des­cu­bier­to en Camerún que las en­fer­me­da­des son trans­mi­ti­das por ani­ma­les sal­va­jes a sus ca­za­do­res, lo que su­po­ne un gran pe­li­gro. Tam­bién el Ébo­la vino de la sel­va. Wol­fe “ca­za“esas zoo­no­sis a es­ca­la mun­dial y ope­ra una pla­ta­for­ma glo­bal pa­ra mé­di­cos, epi­de­mió­lo­gos y vi­ró­lo­gos con el fin de po­der re­co­no­cer epi­de­mias a tiem­po.

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