\u00abLa importancia de la revoluci\u00f3n de los datos es como la electricidad o la imprenta\u00bb, dice Alex\u00a0Sandy Pentland, cofundador del MIT Media Lab y uno de los siete cient\u00edficos de datos m\u00e1s destacados del mundo, seg\u00fan Forbes. \u00abHa cambiado completamente el mundo, m\u00e1s que cualquier tecnolog\u00eda del siglo XX\u00bb, a\u00f1ade.<\/p>\n
El pol\u00e9mico experimento del INE que ha empezado este lunes en Espa\u00f1a es algo que docenas de empresas hacen sin contarlo. El an\u00e1lisis de millones de tel\u00e9fonos para saber c\u00f3mo se mueven los consumidores o conocer el historial de navegaci\u00f3n les sirve para averiguar comportamientos. Es ya clave para tomar decisiones en el sector privado. \u00bfPor qu\u00e9 los ciudadanos y los organismos p\u00fablicos no deber\u00edan emplearlo con todas las cautelas? \u00bfY de paso por qu\u00e9 no aprovechar para pedir responsabilidades sobre qui\u00e9n y c\u00f3mo usa esa informaci\u00f3n?<\/p>\n
El tratamiento de todos estos nuevos datos para el bien com\u00fan es la batalla de Pentland desde hace una d\u00e9cada. Pentland charla con EL PA\u00cdS precisamente en una reciente visita fugaz a Madrid para explicar en el Club de Madrid c\u00f3mo tratar bien datos.<\/p>\n
\u00abDesde un punto de vista cient\u00edfico, la capacidad de recoger datos de todo es lo m\u00e1s importante que ha pasado desde el siglo XIX: m\u00e1s que los aviones, coches o internet. Tenemos datos milisengundo a milisegundo de casi cada humano en la tierra\u00bb, explica Pentland. No hemos visto a\u00fan casi nada de qu\u00e9 puede hacerse con eso. \u00abPuede ser terror\u00edfico\u00bb, dice Pentland. Pero hay m\u00e1s opciones.<\/p>\n
Ser\u00e1 quiz\u00e1 el gran debate de nuestra era: \u00abTenemos que integrar los datos en el contrato social\u00bb, dice Pentland. \u00abSabemos c\u00f3mo manejar el dinero, c\u00f3mo manejar la tierra, pero c\u00f3mo manejaremos los datos es un reto enorme\u00bb, a\u00f1ade.<\/p>\n
Ahora el temor por la p\u00e9rdida de algo muy valioso \u2013nuestra privacidad\u2013 domina el relato. \u00abEs algo que hay que pensar bien. Tenemos nociones sobre los datos grabadas en nuestras cabezas a tanta profundidad que ni siquiera sabemos que est\u00e1n ah\u00ed. Y est\u00e1n mal\u00bb, dice Pentland. Un informe del 15 de noviembre de Pew Research en Estados Unidos revel\u00f3 que un 81% del p\u00fablico cree que los riesgos de la recolecci\u00f3n de datos por parte de las empresas superan sus ventajas y el 66% dice lo mismo del Gobierno. Las cifras reflejan una preocupaci\u00f3n creciente pero mal entendida.<\/p>\n
El trabajo de Pentland estuvo en parte en el origen del Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos de la UE, pero hoy va m\u00e1s all\u00e1 y propone una soluci\u00f3n colectiva: los sindicatos de datos. \u00abEs como hace 120 a\u00f1os, cuando hab\u00eda unas pocas empresas que dominaban nuestro trabajo. \u00bfQu\u00e9 hicimos? Formamos colectivos para enfrentarnos. Ahora necesitamos sindicatos de datos. No creo que el gobierno deba ser la soluci\u00f3n a todo. El colectivo puede resolverlo\u00bb, explica Pentland.<\/p>\n
Otra propuesta de Pentland para evitar el mal uso o p\u00e9rdida de datos es no moverlos: \u00abNo re\u00fanas todos tus datos en un sitio, que es lo que como humanos tendemos a hacer, sino dej\u00e9moslos donde se recogen y enviemos preguntas preacordadas\u00bb, explica. Los algoritmos que analicen esos datos deben ser abiertos y revisables: \u00abSi eres una teleco, te voy a mandar el algoritmo 23, lo pasas por tus datos y cuelgas la respuesta en abierto\u00bb, explica. El control ciudadano y la transparencia deber\u00edan distinguir el negocio oculto de los datos del bien p\u00fablico.<\/p>\n
La importancia de la diversidad en tu barrio<\/strong> \u00abLa diversidad sirve para predecir crecimiento. Y cuando cae, es un predictor de crimen\u00bb En Pek\u00edn combinaron datos de barrios para encontrar patrones de crecimiento econ\u00f3mico: \u00abVimos que hay caracter\u00edsticas de diversidad en los barrios que tienen m\u00e1s opciones de crecer, es una relaci\u00f3n muy fuerte. La diversidad sirve para predecir crecimiento. Y cuando cae, es un predictor de crimen\u00bb, explica Pentland. En Londres vieron algo similar: cuando los visitantes dejan de acudir a un barrio, es un predictor de que al cabo de dos meses subir\u00e1 el crimen.<\/p>\n Con el espa\u00f1ol Esteban Moro, Pentland ha medido la segregaci\u00f3n en 10 ciudades norteamericanas con datos de m\u00f3viles. Han mirado a qu\u00e9 locales va la gente durante el d\u00eda. A cada usuario le han asignado una renta seg\u00fan el lugar donde pasaba las noches. Por tanto, cada punto est\u00e1 anonimizado, pero tiene asignada una renta por su barrio. \u00bfQu\u00e9 han encontrado? \u00abLa mitad de la segregaci\u00f3n que hay en EEUU se debe a tus elecciones cotidianas. Cuando vas a comer, entras en un lugar que tiene gente como t\u00fa y no gente distinta de ti\u00bb, explica Pentland. La obligaci\u00f3n de un ayuntamiento es buscar espacios donde ciudadanos de rentas dispares se encuentren. En Riad (Arabia Saud\u00ed), encontraron que la mayor\u00eda de afectados por paro cr\u00f3nico viv\u00eda en zonas donde el transporte p\u00fablico era malo.<\/p>\n Son solo ejemplos de lo que ser\u00e1 un futuro cercano: cada buen gobierno tendr\u00e1 su laboratorio de datos para conocer sus acciones. No es algo que vaya a entusiasmar a los pol\u00edticos, que deber\u00e1n afrontar sus prejuicios con resultados inexcusables: \u00abHay que verlo como un censo enriquecido. \u00bfVerdad que nadie se imagina dirigir un gobierno sin censo? Pues ahora enriquezc\u00e1moslo\u00bb, dice Pentland.<\/p>\n EL PA\u00cdS public\u00f3 este verano datos de veraneo de espa\u00f1oles a partir de la informaci\u00f3n de las torres de m\u00f3viles que ten\u00eda una empresa privada. El INE parece que se ha inspirado para obtener datos similares y algo m\u00e1s refinados que por c\u00f3digo postal. Pero el INE seguir\u00e1 sin saber d\u00f3nde va cada espa\u00f1ol a trabajar o de vacaciones, sabr\u00e1 d\u00f3nde va la mayor\u00eda de cada grupo seg\u00fan su lugar de origen. Del an\u00e1lisis de esos datos podr\u00e1n surgir ideas hasta ahora dif\u00edciles de demostrar.<\/p>\n Los pol\u00edticos se aprovechan de que no pensamos<\/strong> Ese sistema 1 tiene un problema: es autom\u00e1tico, visceral. \u00abLos hechos y la informaci\u00f3n no sirven para contrarrestarlo. As\u00ed que hay que buscar otro modo de comunicarse con la gente y probablemente de hacer pol\u00edtica\u00bb. No tenemos, seg\u00fan Pentland, ninguna explicaci\u00f3n de c\u00f3mo funciona la inteligencia colectiva: c\u00f3mo los humanos toman decisiones juntos, por ejemplo precisamente sobre pol\u00edtica. Pentland da un ejemplo maravilloso: \u00abSi crees en el modelo racional individual, deber\u00edas pensar que la democracia directa, que todo el mundo vote sin legisladores, ser\u00eda lo mejor. Pero toda la evidencia demuestra que es el mejor modo de provocar locura\u00bb, dice. As\u00ed que hoy tenemos la democracia representativa, que frena la locura pero conlleva corrupci\u00f3n. \u00abIgual hay una soluci\u00f3n mejor que tener a gente poderosa y avariciosa haciendo de representantes, pero no s\u00e9 cu\u00e1l es\u00bb, concluye Pentland.<\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n Jordi P\u00e9rez Colom\u00e9 \/ El Pais<\/strong>
\n\u00bfPor qu\u00e9 pueden ser tan importantes nuestros datos para el bien com\u00fan? Porque pueden salvar millones de vidas o mejorar la segregaci\u00f3n en nuestras ciudades. Pentland tiene sus ejemplos. Nuestro comportamiento, por ejemplo, permite prever cu\u00e1ndo estaremos enfermos antes de que lo sepamos. Los humanos somos seres de h\u00e1bitos y el 90% de nuestra actividad puede preverse: te levantas, vas al trabajo, vuelves. Luego est\u00e1 la parte imprevisible: la exploraci\u00f3n, buscar cosas nuevas. \u00abEs la parte m\u00e1s importante de tu vida, tu curiosidad\u00bb, dice Pentland. \u00abLos datos muestran que cuanta m\u00e1s exploraci\u00f3n, mejor te ir\u00e1 en la vida. Cuando ves que la exploraci\u00f3n de alguien se apaga, tiene pinta de que tendr\u00e1 problemas. Somos capaces de predecir eso\u00bb, explica. Ahora bien, un hospital puede usar ese dato, seg\u00fan Pentland. \u00abSi eres un paciente del coraz\u00f3n, te piden que aportes tus datos. Y si ven que tus h\u00e1bitos cambian, te llaman a ver si est\u00e1s bien\u00bb, explica. Es un proceso que el paciente debe aceptar, no es vigilancia involuntaria.<\/p>\n
\nEste es un ejemplo individual. Pero la inmensa mayor\u00eda de los datos \u00fatiles recolectados son agregados. \u00abNo hace falta tanta granularidad. Para las funciones sociales como la movilidad o la segregaci\u00f3n, con datos agregados es suficiente\u00bb, dice Pentland. En sus investigaciones, ha trabajado con gobiernos que han analizado datos similares a los que recoger\u00e1 el INE.<\/p>\n
\nUno de los objetivos de Pentland es averiguar c\u00f3mo pensamos y tomamos decisiones los humanos. Hacemos muchas cosas sin pensar, por eso somos tan predecibles. \u00abSaber c\u00f3mo mezclamos nuestra parte impetuosa y nuestra parte reflexiva es clave. Nos vemos a nosotros mismos como seres independientes y de libre albedr\u00edo y tal. Pero la mayor parte de nuestra vida no lo es\u00bb, explica Pentland. Es la distinci\u00f3n entre el sistema 1 y el sistema 2, que descubrieron los israel\u00edes Daniel Kahneman y Amos Tversky. \u00abLos p\u00e1nicos financieros vienen del sistema 1, por ejemplo. No es racional, no se piensa en esos momentos\u00bb, dice Pentland.<\/p>\n