domingo 16 de junio de 2019 - Edición Nº1338
ExtraData » ENTREVISTAS » 7 jun 2019

"El último Mundial de Fútbol fue el de los algoritmos por excelencia y nadie pudo anticipar al ganador"

La propagación del big data y del novedoso sistema de algoritmos que permite predecir sesgos de consumo deja al descubierto que los avances tecnocientíficos son siempre más veloces que los cambios sociales, según analiza el investigador Walter Sosa Escudero en su libro "Big data".


Allí describe una serie de historias que ilustran cómo esta ciencia de datos ofrece herramientas para medir la desigualdad de género pero no logra predecir fenómenos políticos o sociales.

- ¿Por qué los algoritmos resultan tan certeros para trazar nuestro perfil de gustos y consumos?

- W.S.E.: El algoritmo actúa sobre la lógica de equivocarse y aprender. Y creo que eso es completamente innovador porque en general estamos educados para hallar la solución del problema en un solo paso. El algoritmo, por el contrario, intenta equivocarse, fabricar errores para tener feedback rápido. Todavía estamos lentos como sociedad en abrazar a los errores: creemos que cometer un error es equivocarse y en definitiva es hacer que la máquina ande. En casa, por ejemplo, tenemos un solo usuario de Netflix. Estamos mi esposa y yo que tenemos gustos similares y por otro lado mi hijo que tiene gustos radicalmente diferentes. Al principio el algoritmo de la plataforma se volvía loco y pretendía sacar promedio. Yo tengo 53 y mi hijo 15, entonces se enfocaba en alguien de 35 y ahí le erraba ridículamente: proponía cosas que no me gustaban a mí ni a mi hijo. En los últimos meses aprendió y se dio cuenta que hay más de un perfil. Ahora recomienda simultáneamente para un perfil de adulto y para otro de adolescente.

- ¿Lo novedoso del big data no es tanto la oferta pantagruélica de información como el sistema de cálculos y algoritmos que permite clasificarla y predecir comportamientos o tendencias?

- W.S.E.: En Big Data estamos ahora en la etapa de encontrar patrones, predecir, clasificar, persuadir, etc... pero explicar sigue siendo una instancia difícil. Hoy se puede utilizar un mecanismo de imágenes satelitales para predecir lluvia... ahora, hacer llover es una cosa completamente distinta.

Y respecto a la fase predictiva, todavía no se ha logrado hacerlo con cuestiones decisivas: nadie predijo, por ejemplo, qué iba a pasar con la fórmula Alberto Fernández- Cristina Fernández, así como fue difícil predecir el Brexit, la elección de Trump como presidente... De hecho, el último Mundial de Fútbol fue el de los algoritmos por excelencia y nadie pudo anticipar al ganador.

- En el ensayo citás el caso de Alice Wu, una joven investigadora que desarrolló un algoritmo para medir la desigualdad de género ¿El ejemplo sirve para ilustrar que los cambios tecnocientíficos van a una velocidad mayor que los cambios sociales?

- W.S.E.: Claro, la tecnología y el conocimiento avanzan más rápido que las transformaciones sociales. Los datos también pueden echar luz acerca de la velocidad a la que se mueven las cosas. La discusión no es si hay brecha de género sino si la velocidad a la que esa brecha se cierra es baja. Está documentado que la reducción de la brecha se ha estancado en términos de participación y de salario, algo incomprensible después de tantos procesos sociales y cognitivos por los que ha atravesado América Latina. Todos esperábamos que se cierre mucho más rápido. Me parece que esta cuestión de los datos puede hacer mucho en términos de las brechas discriminatorias porque pueden focalizar correctamente el problema y sus alcances. Lo que hace Alice Wu es poner una medida cuantificable de cuánto se discrimina y eso se puede replicar en todos los ámbitos y en todos los períodos. Su contribución no es decir que a las mujeres las discriminan sino haber encontrado una forma sistemática, reproducible y clara de monitorear el tema. Lo que antes era una habladuría ahora es un número. Estaría bueno hacer el ejercicio de Alice Wu todos los años para ver si esta brecha continúa cerrándose.

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