Big Data: posibilidades y limitaciones

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Ediciones regionales 15 03 2020
 
Correo 29 02 2020

Escuché dos excepcionales charlas en TEDxCambridge altamente recomendables sobre las posibilidades y limitaciones de Big Data, planteadas por Sebastian Wernicke (Como usar los datos para hacer un programa de TV) y Tricia Wang (la perspectiva humana que hace falta al Big Data) Comentaré brevemente algunos de sus hitos.

Tricia Wang comenta la razón por la que la gente se volcó al smartphone de IPhone derribando al hasta entonces líder del mercado de celulares Nokia. Tricia encontró que la mayoría de los pobres de China (y otros países también) se interesaban en los anuncios para iPhones que les prometía acceso a esta vida de alta tecnología. Querían un teléfono inteligente y harían casi cualquier cosa por conseguir uno. 

Nokia no estaba convencida porque los millones de datos que tenían no daban ninguna indicación de que alguien quiera comprar teléfonos inteligentes. Claro, si Nokia mandaba a hacer encuestas suponiendo que la gente no sabe qué es un teléfono inteligente, no iba a obtener ningún resultado sobre la demanda de teléfonos inteligentes. Sus encuestas y sus métodos habían sido diseñados para optimizar el modelo empresarial existente, y no para mirar las dinámicas humanas emergentes, aquello que aún no ha pasado. Esta predisposición cuantitativa que lleva a sobrevalorar más lo que se puede medir que lo que no es medible resultó fatal para Nokia. 

Cuando se olvida esta adicción a lo cuantificable y no se controla se puede fácilmente desechar datos que no se pueden expresar numéricamente. 

Sebastian Wernicke compara la forma como Amazon y Netflix analizaron los macro datos similares para predecir qué programas captarían el mayor interés de la audiencia, para aplicarlo en las siguientes producciones. Amazon, escoge 8 candidatos para programas de TV y hace el 1er episodio de cada una para ponerla gratuitamente a la audiencia para medir el interés generado con millones de fracciones de datos. El hallazgo fue que Amazon debe hacer una comedia sobre 4 senadores republicanos (Alpha House”). Pero no logró el éxito de audiencia esperado.

En cambio Netflix tomó todos los pedazos de información recolectados (calificaciones de los programas, la historias de visión, los programas que más gustan, actores, productores, etc. y decidieron hacer una serie dramática sobre un solo senador (“House of Cards”) que fue un éxito espectacular. ¿Por qué la misma big data funcionó bien para Netflix y no para Amazon?  Porque big data sirve para tomar todas las fracciones de información disponible para analizarlas y  entender esas partes pero no es tan acertada para agruparlos para llegar a conclusiones que deriven en decisiones. En esa tarea es más eficaz el cerebro humano especialmente la intuición calificada y creativa de los expertos. Big Data es solo una herramienta. 

Tricia Wang: The human insights missing from big data.  https://www.ted.com/talks/tricia_wang_the_human_insights_missing_from_big_data?language=es 

Sebastian Wernick: How to use data to make a hit TV show: https://www.ted.com/talks/sebastian_wernicke_how_to_use_data_to_make_a_hit_tv_show?language=es

En Twitter: https://twitter.com/LeonTrahtemberg/status/1233447384581099522

En FB: https://www.facebook.com/leon.trahtemberg/posts/2797300833703767

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