El poder del ‘thick data’ en la era ‘big data’
En la era digital, las empresas y organizaciones acumulan grandes y complejos conjuntos de datos que, explotados por profesionales de la estadística y de las matemáticas, han demostrado que son muy útiles y valiosos para detectar tendencias, comportamientos, extraer patrones de conducta, de consumo o de rentabilidad... Es el big data, una información muy preciada por las compañías porque con ella pueden comprender más en profundidad qué hacen, cuándo y cómo las personas, y obtienen una visión pormenorizada de sus intereses, sus gustos, sus hábitos, sus preferencias sobre marcas y, en definitiva, sus pautas de consumo.
Las empresas se afanaron en recolectar esos datos primero vía tarjetas de fidelización y de crédito, y luego, con el boom tecnológico, a través de registros, de la monitorización y de la compra de ficheros. Y toda esa información después se ha procesado mediante algoritmos y potentes herramientas de análisis para extraer conclusiones valiosas para su negocio, lo que ha llevado a pensar que el big data y sus analíticas eran la solución global a infinidad de problemas.
Pero conforme se han ido extendiendo, popularizando y poniendo a prueba sus posibilidades también se han intensificado las voces que alertan de que al big data le falta algo: explicar el porqué, las razones por las que los consumidores hacen lo que hacen, las emociones, sentimientos y realidades que determinan sus preferencias y comportamientos. Para cubrir ese vacío, dicen, hace falta el thick data –dato denso o información densa– , un término que acuñó en 2013 la antropóloga Tricia Wang en un guiño al también antropólogo Clifford Geertz y su “descripción densa” como método para analizar los fenómenos, las culturas y las relaciones entre personas.
“Vivimos un momento en que los datos son muy valiosos y los organismos y las empresas pueden tomar mejores decisiones porque tienen más datos para hacerlo; las empresas ya no compiten en precio o calidad, sino por nichos de identidad, porque las relaciones de los individuos con las marcas cada vez son más emocionales y las compras menos racionales y más mediadas por los sentimientos”, comenta Pablo Mondragón, director del proyecto Antropología 2.0. Apunta que empresas como Facebook han tratado de monitorizar esos sentimientos de forma cuantitativa con iconos y caritas, pero sin verdadero éxito, porque esos iconos a veces se usan de forma irónica o falsa y no revelan los verdaderos sentimientos.
“El big data promete muchos resultados en poco tiempo, pero ha encontrado sus límites porque ofrece muchas representaciones gráficas de cómo se mueve la gente pero no permite saber por qué, qué pasa por sus mentes mientras lo hacen, y para lograr esa profundidad hay que ir al trabajo de campo, a hablar y empatizar con la gente, a ver el contexto, y esa es la aportación del thick data, de la información densa y cualitativa”, explica Jordi Colobrans, tecnoantropólogo y profesor de la UB. Mondragón coincide en que el
thick data, que se obtiene con los métodos tradicionales de la etnografía (entrevistas en profundidad, compartir actividades con los miembros de una comunidad, confrontar y experimentar situaciones...), es la única forma de llegar a los sentimientos y a las ideas preconcebidas que las personas no ma- nifiestan de forma clara ni salen en las estadísticas.
Thick data y big data no son conceptos ni herramientas contrapuestas, sino complementarias. “Son diferentes maneras de entender la realidad, porque el big
data te da una muestra amplia de datos, te permite analizar millones de personas, yel thick data te da información más valiosa, datos más personales, de una muestra menor”, apunta Mondragón. Colobrans opina que han de ir de la mano: “Si estamos haciendo ciudades inteligentes necesitamos Administraciones inteligentes, y el big data de una ciudad inteligente ha de estar contrastado con thick data para saber qué pasa en profundidad, y lo mismo ocurre en el resto de los ámbitos donde se genera big data o se hace minería de datos”.
Reconoce, no obstante, que la apuesta por el thick data es minoritaria “porque es mucho más difícil de llevar a cabo y aún reposa sobre el trabajo artesano, lo que disgusta a la tendencia de ‘todo mediatizado por el ordenador’ y dirigido por los ingenieros”.
Mondragón también opina que la implantación del thick data es lenta porque es información que se obtiene de forma vivencial, compartiendo experiencia con las personas o clientes. Pero cree que poco a poco está despegando, sobre todo de la mano de compañías especializadas en experiencias de usuario en el ámbito de la tecnología, la banca y la salud. “Empezó en Estados Unidos, en el Reino Unido y Dinamarca, donde ya se ha desarrollado, y ahora está llegando a España de la mano de grandes compañías y corporaciones financieras, y a medida que se extienda dispondremos de más herramientas y ejemplos para mostrar sus resultados, que son lentos pero muy valiosos”, indica el director de Antropologia 2.0.
La lentitud es precisamente el principal hándicap con que lucha el
thick data en la sociedad de la inmediatez. De hecho, hay intentos de sustituir a los investigadores que
LOS NÚMEROS Y LAS GRÁFICAS Los macrodatos revelan los hábitos e intereses de una persona, no sus razones ni sentimientos
UN TRASFONDO ECONÓMICO Las relaciones de los individuos con las marcas cada vez son más emocionales
EL HÁNDICAP Obtener datos densos es más lento, exige un trabajo artesano que no resuelve un ordenador