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Del humanismo al dataísmo

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Big Data no es un concepto abstracto. Big Data son números. El 90% de todos los datos de la Historia se ha creado en los últimos dos años. En 2014, la International Data Corporation calculó el universo de datos en 4,4 zetabytes, es decir, 4,4 billones de gigabytes. Si guardásemos toda esa información en tabletas iPad Air y las pusiéramos una sobre otra, crearíamos una pila que recorrería dos tercios del camino de la Tierra a la Luna. El poder de los datos es irrefutable, y se resume en una palabra: Dataísmo (Data-ism).

Frente al humanismo, el Dataísmo inaugura una nueva era donde los datos se usarán para detectar, provocar y condicionar comportamientos en todos los ámbitos: ocio y entretenimiento, compra, negocios, aprendizaje. Las empresas nacidas antes de la revolución digital acometen hoy a marchas forzadas su transformación para no quedarse atrás en una competición despiadada que usa el Big Data como combustible.

dataism

Steve Lohr, Chief Technology Reporter de “The New York Times”, es el creador del concepto de dataísmo. Para él, el dataísmo dará forma a nuestro futuro y condicionará nuestras decisiones. El sufijo del término en inglés hace referencia a una técnica, ISM, que en palabras de Lohr supone una manera completamente transformadora de medir y visualizar datos, nacida de la mejora de los métodos de análisis de datos de todo tipo: Nos levantamos y un wearable en nuestra muñeca nos despierta con una suave vibración y nos muestra un reporte de nuestra curva de sueño. Una nevera inteligente nos ofrece el mejor desayuno teniendo en cuenta las provisiones almacenadas y nuestras necesidades energéticas. EL GPS nos muestra una ruta alternativa combinando sus datos con los aportados por los usuarios de Wize para evitar el atasco matutino y llegar a tiempo a la oficina.

Todo queda guardado y es susceptible de ser analizado por máquinas que utilizan estos datos como alimento para aprender y mejorar su comprensión de cómo funciona el cerebro humano. El objetivo: resolver o fomentar nuevas necesidades.

Un caso de aplicación es la Inteligencia artificial IRIS utilizada por la plataforma TED. Tal y como presentó Jacobo Elosua en la última edición del Tedx Madrid celebrado el pasado 10 de septiembre en El Matadero, IRIS es un ejemplo de Machine Leaning. Es decir, de cómo aprenden las máquinas ayudadas por los humanos, que las guían en un proceso de aprendizaje supervisado.

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El software cuenta con todas las TedTalks almacenadas en su ingente base de datos, tanto los vídeos como las transcripciones textuales a cientos de idiomas y las palabras clave que las identifican. IRIS se ha diseñado para ofrecer a las personas que interactúen con ella los vídeos óptimos en función de sus intereses, por imprecisos que sean. Para ello, IRIS necesita de entrenadores humanos que revisen los resultados que IRIS les proponga al buscar una charla concreta, y que después de visionar los vídeos, aprueben o descarten las palabras clave que el sistema relaciona con el contenido. De esta forma, IRIS aprenderá para ser más concreta en la próxima ocasión, y así ser capaz de ofrecer resultados mucho más precisos.

Este concepto de entrenador también aparece en novelas futuristas como “El círculo” de Dave Eggers. La protagonista, Mae Holland, invierte horas en ayudar a ser más inteligente a un motor de búsqueda que realiza modelos predictivos basados en datos almacenados y en la interacción con las personas.

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Para Steve Lohr, como padre del concepto Dataísmo, dos de las grandes preguntas que debemos formularnos son: ¿qué está haciendo el Big Data por nosotros? y, sobre todo: ¿qué NO deberíamos confiarle?

Para saber más:

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