Los investigadores prueban que el uso de Big Data puede hacer que un asno de ti y de mí

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Roberto Sancho-“Big Data es sin duda el empleo del futuro”

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Anonim

En 1997, los investigadores de la NASA inventaron la frase "big data" para describir el procesamiento de información de gran volumen por parte de supercomputadores. Para el 2008, el big data fue promocionado como una herramienta sin precedentes capaz de resolver los problemas que afectaban a la ciencia, la educación, la tecnología y, sobre todo, si queremos ser honestos, los negocios. Pero en un artículo reciente publicado en Trabajo social australiano, los académicos advierten que es posible que nos hayamos vuelto demasiado dependientes del uso de big data como medio para curar los males sociales.

Si bien el big data ha aportado una nueva perspectiva a la prestación de servicios sociales, los investigadores de la Universidad de Queensland, Philip Gillingham y Timothy Graham argumentan que aquellos que utilizan el big data, como los gobiernos, no son lo suficientemente críticos y prudentes con la información. La escala masiva de los problemas a los que se aplica el big data significa que el juicio subjetivo, los errores y las respuestas inapropiadas podrían generar resultados trágicos.

"Usted podría hacer coincidir los datos de las personas sin hogar y decir que un gran número son alcohólicos, por lo que podrían ser objeto de rehabilitación de alcohol", dijo Gillingham en un comunicado de prensa. “Pero lo que causó su situación nunca se descubre. Tenemos que asegurarnos de no desperdiciar recursos, insultar y estigmatizar a grupos de personas ".

Gillingham usa Nueva Zelanda como ejemplo, donde los funcionarios del gobierno habían considerado anteriormente el uso de big data para predecir la probabilidad de que alguien sea un abusador de niños. Los agujeros en los datos, el potencial de error de juicio y la comprensión de que el big data en realidad no proporcionó mucha más información descarriló este plan, pero si tenía Continuado, los resultados podrían haber sido desastrosos.

Usar big data también es realmente De Verdad costoso.

"Las herramientas existentes ya nos dicen los autores más probables, sin gastar millones de dólares", dice Gillingham. "El costo extraordinario, y si ese dinero podría gastarse mejor en servicios, es algo que a menudo se pasa por alto".

Si bien Gillingham y Graham comparten la perspectiva de que se debe gastar dinero en efectivo en las personas que más lo necesitan en la actualidad, existe una creciente inversión en big data como medida preventiva. Instituciones como Harvard y la Universidad de Chicago tienen departamentos e iniciativas diseñadas para capacitar a jóvenes científicos de datos sobre el uso de big data para resolver los problemas que afectan la salud, la energía, la seguridad pública y el desarrollo internacional. Por ejemplo, los investigadores dentro del programa de Sistemas Sociales de Ingeniería de Harvard están tratando de utilizar grandes datos tomados de los precios del mercado, la frecuencia de sequía y las tasas de producción regional para predecir cuándo los ugandeses rurales pueden experimentar una crisis alimentaria.

El ejemplo más famoso de uso de big data es la recopilación de información de la NSA con fines de vigilancia. Pero el gobierno también incorpora el análisis de big data en su Plan Nacional de Educación y su implementación de la Ley del Cuidado de Salud a Bajo Precio.

Sin embargo, el uso más reconocible de big data para la persona común es probablemente la publicidad: cada vez que inicie sesión en Facebook, por ejemplo, lo bombardean con publicidad dirigida que las empresas cultivaron a través de la recopilación de datos de ofertas. Esto también, según Gillingham, es un problema que resulta en dólares desperdiciados. En un ejemplo más personal de desperdicio, Gillingham relata cómo exhibe características que podrían asociarse con personas a las que les gusta el golf, por lo que es "bombardeado constantemente" con correo y publicidad en línea para suministros de golf. Pero en realidad, "la verdad real es que odio el golf", dice. El modelado predictivo aquí solo llevó a dinero que bien podría ser arrojado a la basura.

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