En un mundo en el que cada vez hay más y más datos a
nuestro alcance, ¿disponer de todo este caudal nos ayudará de verdad a
comprender mejor nuestro entorno?
Probablemente,
el lector pensará que estoy en la luna y que no me entero de lo que pasa. ¿Cómo
voy a hablar de fracaso
si vivimos la apoteosis de la información?
Empezamos a saberlo todo de todos. El internet
de las cosas, insertando billones de sensores, va a permitir disponer de un flujo continuo y total
de datos. Las autopistas de la información dicen que ya no vamos a necesitar teorías porque vamos a
tener todos los datos, es decir, un mapa
del mismo tamaño que el territorio.
Jeff
Bezos
(Amazon) señala que estamos en la era de la “desintermediación”, y que es un
triunfo prescindir de “mediadores”. Todo
está a nuestro alcance. ¿Es esto verdad? El año 2011, Eric Schmidt, director
de Google, afirmó que la humanidad había producido hasta 2003 una cantidad de
información equivalente a 5 exabytes, añadiendo que ahora esa cifra se generaba
cada dos días. Ese mismo año, un estudio
publicado por 'Science' calculó que hasta el año 2007 la cifra era ya de 295
exabytes, aumentando en 2011 a 600 exabytes, la capacidad que pueden contener
un millón de ordenadores
de sobremesa actuales.
Las
profesiones relacionadas con el análisis de Big Data están solicitadísimas,
porque las empresas no
pueden sobrevivir si no saben aprovechar esa caudalosa información.
Y lo mismo sucede con los políticos: no van a venderse bien si no tienen los
suficientes datos de su clientela. Por lo tanto van a necesitar cada vez más
mediadores, intérpretes. Todo el mundo parece de acuerdo en afirmar que la
información es poder. Pero esta afirmación pertenece a la categoría de las
“medias verdades”, que es más interesante que la de “posverdad”.
Un
ejemplo de que la información es poder: Nathan
Rotchschild se las ingenió para ser el primer en conocer en Londres el
resultado de la batalla de Waterloo, lo que le proporcionó unas colosales
ganancias. Pero puedo poner ejemplos en contra. Alan Greenspan, el que fue durante mucho
tiempo presidente de la Reserva Federal de EEUU, estaba considerado como el
mejor conocedor del sistema monetario y financiero mundial. Y, sin duda, tenía
a su disposición la mejor información. Sin embargo, cuando sobrevino la crisis
del 2008, su comentario fue: “No comprendo lo que ha sucedido”. Esta es la
palabra que me interesa: “comprender”. Usted puede conocer al minuto lo que ha
hecho una persona y, sin embargo, decir con razón : ”No entiendo su
comportamiento”. ¡Pero si tiene todos los datos! Sí, pero no sé lo que
significan.
Los
expertos
saben muy bien que una
cosa son los datos y otra la información. Si un aparato me da
como dato 38, no sé si se está refiriendo a una talla, al número de veces que
se utiliza un ascensor por minuto o a la temperatura de un cuerpo. El diseño
del sensor –la intención del diseñador– es una primera fuente de significado.
Dentro de poco, podremos conocer en tiempo real todos nuestro parámetros
fisiológicos, lo que, sin duda, mejorará nuestra salud, pero también producirá
una epidemia de “narcisismo sanitario” y de hipocondría.
Algoritmos
Esos
datos solo tienen sentido dentro de los marcos de interpretación de la ciencia
médica. Si quieren ver la velocidad a la que aumentan los datos les recomiendo Worldometers. No podemos leer todos
esos datos. La velocidad de procesamiento de un ordenador solo puede leerla
otro ordenador, con lo que está produciendo una superestructura de información
más allá del mundo real, que desconocemos, y que actúa sobre sí misma. Estamos rodeados de una gigantesca
“dataesfera”.
Quienes
transforman los datos en información son los algoritmos. Este es un término de
moda. Todo el mundo habla de algoritmos, aunque no sepa muy bien de qué se
trata. Por ejemplo son populares los algoritmos de búsqueda de Google, o los
de Facebook, Son los
“mediadores” que rechazaba Bezos. Los algoritmos tienen poco
glamour. Son “conjuntos
de reglas para realizar operaciones”. Permiten a un ordenador
realizar cálculos y ejecutar operaciones. En ese sentido, la elemental tabla de
multiplicar es un algoritmo.
Pero
hasta ahora, el “significado” lo daba el programador. Las cosas están cambiando.
La investigación en Big Data
está dirigida a encontrar procedimientos que descubran en una ingente cantidad
de datos patrones relevantes, es decir, dotados de significado. Un significado
que tal vez no comprendamos porque nos resulte imposible saber cómo lo ha conseguido el ordenador.
Dado
que cada vez los ordenadores van a tomar más decisiones, el asunto es
importante, como puede verse en el ensayo de Bruce Schneier, “The Risks – and Benefits
– of Letting Algorithms Judge Us“, Programas como Sesame Credit , basado en un algoritmo
llamado FICO, calcula el nivel de crédito de una persona atendiendo a un
complejo sistema de indicadores, que tienen que ver, por ejemplo, con sus
amistades, sus costumbres, etc.
Por qué va a fracasar
Facebook
patentó recientemente un modelo parecido. Creo que la “sociedad de la
información” está a punto de fracasar, porque empezamos a darnos cuenta de que
no la comprendemos y que, por lo tanto,
estamos respondiendo a la información como una máquina responde a señales.
Un termostato responde a un dígito, sin saber que significa si hace mucho calor
o mucho frío. Hace años, uno de los psicólogos que había hecho más por la
revolución cognitiva –Jerome
Bruner– se quejaba de que al haber convertido toda la actividad
mental en un “procesamiento de información”, la psicología cognitiva había
perdido lo que era su objetivo principal: el significado. El historiador David Edgerton
proporciona otro ejemplo en su obra 'Innovación y tradición'.
La
historia reciente de la tecnología está dominada por relatos que priorizan la
innovación en vez del uso real de las tecnologías. Investigadores escandinavos
han revisado todos los artículos sobre innovación publicados desde 1960 y solo
uno de cada mil señala algún efecto adverso de la innovación (K.E.Sveiby y otros
autores, 'Challenging the Innovation Paradigm', Routledge, 2012). Esto quiere
decir que el dinamismo
de la tecnología también se ha vuelto autónomo y estamos dentro
de él y dirigidos por él, sin tener tiempo de comprenderlos.
Nadie
duda de la eficiencia de la información, como nadie duda de las ventajas de la
tecnología, pero creo que deberíamos dar un paso más y trabajar para alcanzar
una “sociedad de la comprensión”. Necesitamos comprender los datos y la
información, lo que quiere decir introducirlos en marcos más amplios que les
den sentido. Esto es un problema que debe estudiar el
nuevoHUMANISMO, y la “filosofía del presente”, por eso son tan necesarios.
A
veces me pregunto, ¿qué pensaría sobre los algoritmos Kant, el filósofo que
está influyendo más en nuestro modo cotidiano de pensar? ¿Podría considerarlos
“formas a priori” o “categorías” para organizar los datos brutos? También me
gustaría saber si Platón
identificaría el cielo donde estaban alojadas las ideas con la “nube”
informática. Se enfrentó con el problema de cómo la inteligencia concreta podía
entrar en relación con ese mundo inteligible, y eso mismo nos preocupa a
nosotros respecto del conocimiento que está en internet.
Aplicaré
lo dicho a un caso práctico. Hasta ahora, el periodismo
se dedicaba a proporcionar información, pero en un mundo que tiene más de la
que puede manejar, en la que se están buscando desesperadamente procedimientos
para que las máquinas entiendan lo que nosotros somos incapaces de entender, debería dejar paso a un “periodismo de
la comprensión”, preocupado por ofrecer herramientas que la
hicieran posible.
Fortalecería
así su función social, y proporcionaría a sus lectores una ventaja competitiva
al permitirles comprender, es decir, organizar, integrar, dar sentido a la
inabarcable y proliferante información. El gran lema de esa sociedad postinformación
sería: informarse para
conocer, conocer para comprender, comprender para tomar mejores decisiones y
actuar.
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