Os desafios do Big Data

O GovLop questionava-se num dos seus últimos artigos sobre o que é que um Data Sensors podia fazer por cada um de nós. Estes sensores de dados que, na sua forma mais simples, tanto podem ser obtidos pelo nosso posicionamento via GPS (existente no carro ou nosso smartphone), teve uma resposta no El País que merece ser lida e objeto de reflexão de cada um de nós:

¿Eres explorador o de los que siempre vuelven?

Datos del GPS del coche y las llamadas de teléfono de decenas de miles de ciudadanos revelan que nos dividimos en dos clases de personas: exploradores y 'regresadores'

• “El ‘big data’ puede usarse contra ti”

Javier Sampedro 9 SEP 2015 - 18:14 CEST

¿Redes neuronales en el cerebro? No, son los viajes emprendidos desde las ciudades italianas de Pisa (azul) o Florencia (rojo). / LUCCA PAPPALARDO

Imagina que una mañana quieres desaparecer. Tal vez hayas atracado un banco, o no te apetezca ver a tu marido, o simplemente te sientas libre y aleatoria como una hoja seca en el viento de octubre. Coges tu coche y te largas a un lugar en el que nunca has estado, por un camino que nadie tomaría para ir allí; en el trayecto llamas por teléfono a tres amigas y a tu librería favorita, aparcas y te metes en un restaurante ignorado. ¿Has desaparecido entonces? Oh no, por el amor de Dios. El GPS de tu coche y los repetidores que han recogido la señal de tu teléfono por las carreteras –no hablemos de la tarjeta con que has pagado en el restaurante— han retratado tus movimientos mejor que Rembrandt, y con más pixels que un iPhone 6. Tus hábitos no tienen secretos para el big data.

Y los grandes datos revelan que hay dos clases de personas: exploradoras y regresadoras, o las que siempre vuelven. La conclusión se fundamenta en bases de datos exhaustivas de la movilidad humana (46.000 coches y 67.000 personas). En estos tiempos en que nos dejamos la huella digital en cada vuelo y cada llamada telefónica y cada coche con GPS y cada cajero automático, nuestros datos son la dieta idónea para físicos de la complejidad como Luca Pappalardo, del Instituto de Ciencias y Tecnologías de la Información de Pisa, Italia, y Albert-László Barabási, de la Escuela de Medicina de Harvard, en Boston.

La conclusión se fundamenta en bases de datos exhaustivas de la movilidad humana: 46.000 coches y 67.000 personas

Estos científicos llevan años examinando el comportamiento colectivo de los humanos, sus regularidades predecibles y sus caprichos enigmáticos, movidos por paradojas lacerantes como esta: cada persona es un mundo, pero las manadas de personas se vuelven altamente predecibles. Ahora, sin embargo, han encontrado una estructura oculta en las poblaciones humanas que viajan en su coche con GPS o llaman por su móvil revelando de forma obscena todo el detalle de sus movimientos de aquí para allá.

Sus datos, que presentan en Nature Communications, resuelven una paradoja de los modelos de movilidad humana construidos hasta ahora al mostrar, con su masa de datos y unas matemáticas más sutiles que las empleadas anteriormente, que hay dos perfiles diferenciados de manera nítida en la actitud viajera de los humanos: los regresadores (returners) y los exploradores. Los primeros se mueven solo entre unos pocos lugares: su casa, el trabajo, el parque y poco más. Los segundos se pierden por ahí, entre Pisa y Florencia (ahí se ha hecho el estudio), entre Pinto y Valdemoro y desde Santurce a Bilbao, sin que nadie sepa predecir su escapada de mañana por la mañana.

Los científicos muestran que los regresadores y los exploradores pueden tener unos papeles muy diferentes en la propagación de las epidemias, y sus datos indican que Dios los cría y ellos se juntan: los exploradores tienden a establecer relaciones sociales con otros de su misma calaña dinámica; y lo mismo para los más sedentarios regresadores. Relacionarse con alguien que corre más que tú siempre ha sido fastidioso, aunque solo ahora se haya demostrado matemáticamente.

Cada persona es un mundo, pero las 'manadas' de personas se vuelven altamente predecibles

“Sorprendentemente”, dice Pappalardo a EL PAÍS, "todos los individuos son altamente sistemáticos y predecibles en su movilidad, y podemos predecir sus movimientos futuros con una precisión chocante; esta es una de las razones de que las masas sean también predecibles”. Respecto a las diferencias entre regresadores y exploradores, añade: “Aunque sean menos predecibles que los regresadores, los exploradores también se vuelven predecibles si los observas durante bastante tiempo”.

Sobre la falta de intimidad que nos aqueja, Pappalardo asegura: “Los datos que nos han facilitado las compañías telefónicas y de GPS, los usuarios están anonimizados, que significa que las empresas no nos han suministrado ninguna información sobren quién son los usuarios; esto es una exigencia de las leyes europeas de anonimato; ¡es extremadamente importante que los big data se utilicen para el bien común y para la ciencia en abierto!”.

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