Sábado 08/10/2011
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el peso
Editorial
 
 
 

El Gran Dictador

El Gran Dictador

[SEPA/Diario El Peso] A los pocos días de haber comprado un libro, recibí un mail que me dejó perplejo y cuyo texto interrogaba ¿Te gustó “El Abuso del Mal” de Richard J. Bernstein? Y concluía ¡Déjanos un cometario! Al rato recordé que yo mismo aporté algún dato [en realidad mi mail] de manera voluntaria, para recibir las novedades de la librería que frecuento. Sin embargo ese sólo dato, era insuficiente como para que alguien sepa mis gustos literarios, al menos de manera tan detallada.

A poco de pensar advertí que en nuestro mundo, hoy convertido en una pequeña aldea global atravesada de redes virtuales, vamos dejando rastros de lo que hacemos y de lo que somos, por ejemplo con el sólo uso de nuestra tarjeta de crédito. En los lugares que tienen tarjetas o abonos electrónicos para el subte o para los colectivos, se puede reconstruir con notable fidelidad, el desplazamiento diario de una persona. La llamadas telefónicas, los mails, los post y todo comentario en twiter, facebook o donde quiera fuera nos retratan con más fidelidad de lo que podría hacerlo nuestra propia madre.

¿Podrá escribirse nuestra biografía a partir de esos datos? Tal vez, nuevos arqueólogos, especializados en consumo y en código de barras, pueden hacerlo, sin consultarnos una sola palabra. Somos más previsibles de lo que creemos y la matriz cultural [o anticultural] de las nuevas generaciones, compartida [o impuesta] hasta en los más recónditos lugares de nuestro planeta, facilita la tarea.

En las últimas décadas nos fuimos transformando de ciudadanos a clientes. Antes que personas somos consumidores. Las comunidades globalizadas se convierten en un gigantesco shopping, las necesidades asumen la forma de una compulsión psicológica al gasto y en una nueva forma de esclavitud cuyas cadenas asumen la forma del código de barras.

Para muchas empresas, los datos personales son oro en polvo y los obtienen de diversas maneras. Se sabe que Google, Facebook, Walmart y algunos gobiernos están construyendo “perfiles” de cada persona con los atributos que las caracterizan. ¿Probó de poner su nombre en cualquier buscador? Sorprende la visibilidad de cada persona y de sus relaciones, a partir de un simple uso doméstico de la red. Más sorprende todavía con qué lujo de detalle, algunas empresas dedicadas a brindar información reservada de las personas, brindan sus servicios.

Sobre cada persona se puede obtener un sinnúmero de datos que dibujan un cuadro completo sobre ella misma: quién es, cuales son sus intereses, quiénes son sus parientes y amigos, qué religión profesa, qué ideología tiene, qué consume, qué enfermedad padece, etc. Estos atributos personales, que en muchos casos están incluidos en los “perfiles” construidos por las empresas y gobiernos se denominan datos de “alta dimensión”. Se denomina “dimensión” a cada uno de los atributos personales que se obtienen y la “minería” [búsqueda e interpretación] de esos datos es un área de investigación de universidades y centros de estudios que trabajan para corporaciones estatales y privadas.

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Escalamiento multidimensional
Escalamiento multidimensional

Minería de datos
Minería de datos

Base de datos
Base de datos

Sistema de gestión de base de datos
Sistema de gestión de base de datos

Desde 1930 se utiliza el método estadístico llamado “escalamiento multidimensional” [o MDS por sus siglas en inglés] que es una técnica que trata de representar las proximidades existentes entre un conjunto de objetos o de estímulos.

El problema a solucionar es cómo reducir la “dimensionalidad” [simplificar la multitud de datos obtenidos para hacer más fácil el análisis de los mismos] sin desvirtuar el conocimiento de la fuente que produce el dato.

Existen programas informáticos que sistematizan diferentes métodos utilizados en las últimas décadas y que facilitan el procesamiento de una cantidad mayor de datos que los que aquellos métodos podían utilizar.

Ejemplo de ello es el método creado por Suresh Venkatasubramanian y presentado el pasado 28 de julio en Washington en la Conferencia de Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos patrocinada por la Association for Computing Machinery. Venkatasubramanian dirigió la investigación con la Universidad de Utah en ciencias de la computación, el estudiante de doctorado Arvind Agarwal y el becario postdoctoral Jeff Phillips. La investigación fue financiada por la National Science Foundation.

Los niveles de investigación son sutiles, el problema hoy en día no es identificar una persona, tarea elemental con los medios disponibles. Con pocas variables, dimensiones o parámetros se podría llegar a identificar y describir a cualquier persona del mundo en muy pocos pasos.

Hoy se ambiciona algo más complejo que no se queda en el análisis de las variables individuales descriptivas sino en saber cómo interactúan en un mismo sujeto o entre varios.

De la misma forma que puedo deducir que dos variables individuales como la altura y el peso de la persona se relacionan de manera proporcional [en principio una persona más alta debería ser más pesada que otra más baja], el análisis análogo de otras variables me proporcionarían no sólo una descripción “fotográfica” de la persona sino “cinematográfica” o sea dinámica y puede brindar pautas para un análisis prospectivo de su comportamiento.

Sin embargo, a medida que la cantidad de datos obtenidos de una persona aumenta, el análisis de la dinámica de los mismos se dificulta de manera exponencial, aún teniendo en cuenta, la posibilidad del procesamiento de los mismos por computadoras. El arte consiste en encontrar los patrones adecuados para la tarea, algo que pretende haber encontrado el método propuesto por Venkatasubramanian.

El nuevo método implicaría que, un conjunto de instrucciones se puede utilizar para lograr una gran variedad de escalamiento multidimensional, que antes requerían instrucciones por separado. El nuevo método puede manejar grandes cantidades de datos porque “en lugar de tratar de analizar todo el conjunto de datos como un todo, lo analiza de forma incremental, una especie de persona a persona”, dice Venkatasubramanian. La velocidad de análisis aumenta “porque no es necesario tener todos los datos frente a Usted antes de empezar a reducir su dimensionalidad”.

Los datos analizados con un sistema como éste permitirían encontrar patrones, relaciones y correlaciones en un contexto de “alta dimensionalidad”. Cada persona aporta una multitud de dimensiones, atributos y datos y este sistema posibilitaría [o posibilita que por ejemplo Amazon nos recomiende aquello que nos interesa.

Recordemos la pregunta que disparó estas reflexiones y que recibí de mi librero ¿Te gustó “El Abuso del Mal” de Richard J. Bernstein? Hemos vuelto al principio: Nuestras compras anteriores y nuestros amigos de Facebook con preferencias similares, nos hacen predecibles como consumidores. Somos el mercado ideal, el sueño de todo vendedor. El objetivo es simplificar los datos complejos o “multidimensionales” y encontrar los atributos dimensiones o parámetros claves que definen nuestro comportamiento.

Sin embargo toda esta cuestión nos plantea algunos problemas. El primero de ellos está vinculado con la privacidad y su cada vez más difuso límite. ¿Hasta dónde puede avanzar la curiosidad sociológica con fines científicos o comerciales sin rebasar el derecho que cada persona tiene a resguardar su vida privada?

Esta pregunta lleva implícita otra más preocupante ¿Qué posibilidad tenemos de enterarnos que somos víctimas de una suerte de minería de nuestros comportamientos”?.

Subiendo en el grado de preocupación ¿Cuándo se rebasa el límite del conocimiento de datos y se pasa al nivel de control o inducción de la conducta de las personas [o consumidores]? Es probable que muchos de nosotros ni siquiera nos enteremos del tema, mientras disfrutamos de un estado de conciencia adormecido, en una gigantesca Disneylandia global.

 

 

 

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