Antes de empezar convendría rememorar “Lecciones de política alternativa 58. Política cibernética”  donde recogía el texto de Tiqqun (capítulo 5º de “A nuestros amigos”: “Fuck off Google”) sobre cómo la política cibernética ha sustituido a la economía política hegemónica durante dos siglos. En resumen estamos en un nuevo paradigma en el que el sistema de abstracción/universalización/ley basado en la cantidad, la verdad, el concepto y la igualdad, desaparecen sustituidos por el nuevo paradigma: base de datos (información)/computación (procesamiento)/retroalimentación (método). El nuevo paradigma es radicalmente innovador Puesto que cambia la abstracción (en el fondo un muestreo de los datos totales) por los datos reales en bruto proporcionados por las bases de datos; la universalización (la elevación de lo abstraído a la categoría ficticia de universal) por la computación (capaz de tratar con todos los datos), y la ley por el sistema cibernético basado en la retroalimentación. Acabamos con un sistema de pensamiento que ha durado 25 siglos y que se ha derrumbado (a manos de la posmodernidad). El nuevo paradigma supone un cambio radical de lo que hasta ahora ha sido nuestro sistema de pensamiento.

Se conoce como Big data a un conjunto de datos caracterizados por su volumen ingente, su variado origen, su velocidad de producción y proceso y por necesitar de sistemas de visualización específicos. No se refiere por tanto a las bases de datos normales. No es fácil extraer todo el jugo a esa gran cantidad de datos. La eficiencia del proceso es del 47,3 en Europa (el 46,6 en España) y el 52,9 en EUA. Un 23% de las empresas no extraen ningún beneficio de los datos propios y ajenos. El conjunto de datos no solo es enorme, variado y veloz sino que cada dato puede ser gigante (gúgol: tamaño =10E10E10) lo que obliga a implementar formas de visualización que permita asimilarlo. Debido a ello trabajar con Big data supone traducir, calcular, comparar y condensar.

¿Qué es un dato? una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica) de un atributo o variable cualitativa o cuantitativa que describe hechos empíricos, sucesos y entidades. Si además puede ser procesado por ordenador (computación) entonces se llama dato digital. Si esos datos procesados tienen un significado o relevancia que los hace útiles para cualquier cometido entonces estamos hablando de información. Para que un dato sea información debe acumular un valor. También podemos decir que la información es la comunicación de valores: conocimiento o inteligencia. En última instancia el conocimiento es una combinación de experiencia, valores, información y habilidad que resulta útil para la acción. Por su estructura y origen los datos se clasifican de distintas maneras, lo que es irrelevante para este estudio. El proceso de trabajo con Big data es: recogida de datos, almacenamiento, análisis y visualización.

¿En que áreas se aplican las técnicas del big data? A parte de la distribución, genérica para muchas industrias (informática y electrónica, información, finanzas, seguros, la Administración), Áreas específicas son el periodismo (de datos y en general: información específica, análisis de consumo, software de edición on-line). Las ciudades inteligentes (sostenibilidad, transporte, seguridad, recogida de residuos urbanos, control del ruido y de la contaminación, servicios públicos…). Salud (previsión, control de la atención, fármacos, calidad de la atención, errores médicos, ensayos clínicos, epidemiología, privacidad e intimidad, bancos de datos…). Publicidad (rastro de navegación, patrones de comportamiento, predicción, publicidad programática automática, publicidad digital). Predicción del comportamiento (servicio de atención al cliente). Redes sociales (predicción del comportamiento, la economía, tendencias, perfiles, consumo). Educación (consultas). Banca (software de uso, fraude, riesgos, servicios). Energía (clima, planificación de consumo). Moda (fast fashion, datos biométricos, wearable: accesorios y ropa con sensores), Deportes (estadísticas).

De especial interés es como nos afecta el Big data. Cuatro áreas sensibles: privacidad (consentimiento, anonimización, información de la finalidad), seguridad (normativas internas y legales), propiedad intelectual y responsabilidad.

Big data conforma una fórmula radicalmente distinta a la de los sistemas anteriores de abstracción/universalización/ley. Los números (cuantitativos) se mezclan con los conceptos (cualitativos) y se dirigen a la acción (política). La información se valoriza con la utilidad. No se trata de una forma de conocimiento sino de una forma de acción. Pero además no se pretende obtener muestras de la realidad (datos), sino la realidad en bruto en toda la magnitud de su variedad. Es decir, se trata de recopilar “todos” los datos y no una muestra y no solo en su cantidad sino también en su cualidad. La predicción (que tan floja era en el anterior sistema) se convierte en plausible con éxitos próximos al 90%. Esto en manos de los empresarios (publicidad, consumo, moda, etc.) y de los políticos se convierte en un peligro para la libertad y para la democracia. La reciente modificación de la ley de protección de datos que permite a los partidos políticos utilizar los datos (secretos) de los ciudadanos (Ver “Datos y sapos 73. Sigue la polémica con el artículo 58-1 bis LEC: Ley electoral central, de la disposición final 3ª de la LOPD: Ley orgánica de protección de datos”.) con fines electorales pone directamente en jaque a la democracia. Los sondeos electorales se convierten en arqueología ante el Big data aplicado a las elecciones.

Estamos ante dos problemas. En primer lugar la desanomización y divulgación de nuestros datos y en segundo lugar la predicción de nuestros comportamientos (perfil) con fines de consumo o políticos. Y somos nosotros los que en algunos casos (redes sociales) estamos proporcionando los datos brutos. En otros, nuestros datos (rastreos de búsqueda en internet fundamentalmente), son robados y vendidos por la GAFAMA (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft, Alibaba) en connivencia con los gobiernos (casos Snowden, Assange, etc.). Los gobiernos no están dispuestos a renunciar a este gran hermano y a las GAFAMA les conviene aliarse con ellos para obtener prebendas. El reciente escándalo de Cambridge Analytica en las elecciones de Trump y en el Brexit (Ver “Parques temáticos 5. La libertad. Internet”) son pruebas inequívocas. En la próxima entrega seguiremos con el Internet de las cosas.

El desgarrado. Octubre 2019.