{"id":1364,"date":"2017-01-23T15:46:34","date_gmt":"2017-01-23T21:46:34","guid":{"rendered":"http:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/?p=1364"},"modified":"2017-01-23T15:46:34","modified_gmt":"2017-01-23T21:46:34","slug":"la-otra-cara-del-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/2017\/01\/23\/la-otra-cara-del-big-data\/","title":{"rendered":"La otra cara del Big Data"},"content":{"rendered":"

\"1484670954_785850_1484672375_noticia_normal_recorte1\"Vivimos en la era del algoritmo.<\/strong> Muchas decisiones sobre nuestra actividad cotidiana (la cuota mensual que pagamos por un seguro m\u00e9dico, la selecci\u00f3n de nuestro CV para una entrevista de trabajo, o la aceptaci\u00f3n o rechazo de un cr\u00e9dito) no las toma ya un humano sino un modelo matem\u00e1tico. Y aunque, en teor\u00eda, esto deber\u00eda conducir a una mayor igualdad ya que todo el mundo es juzgado en base a los mismos criterios, muchas veces ocurre lo contrario: los modelos son opacos, no est\u00e1n sujetos a regulaci\u00f3n, con frecuencia est\u00e1n basados en hip\u00f3tesis err\u00f3neas y refuerzan pr\u00e1cticas discriminatorias con los sectores m\u00e1s d\u00e9biles de la sociedad. Esta marginaci\u00f3n ha existido siempre, en la era digital simplemente se puede implementar de manera m\u00e1s eficiente e impersonal.<\/p>\n

Las empresas de seguros usan complejos modelos para fijar la prima de un seguro en funci\u00f3n de las caracter\u00edsticas del solicitante: una persona m\u00e1s mayor pagar\u00e1 m\u00e1s seguro de salud, y un conductor con poca experiencia m\u00e1s seguro de autom\u00f3vil. En ambos casos, la prima mayor est\u00e1 justificada por un mayor riesgo, estimado sobre datos anteriores de personas con caracter\u00edsticas similares. Pero los datos tambi\u00e9n muestran que las personas de renta m\u00e1s baja tienen mayor riesgo de enfermedad, \u00bfes l\u00edcito cobrarles una prima m\u00e1s alta? Para el modelo matem\u00e1tico, \u201cedad\u201d \u00f3 \u201cnivel de renta\u201d son variables predictoras que se tratan por igual para afinar y mejorar la predicci\u00f3n. Sin embargo, la \u00e9tica obliga a poner l\u00edmites a la eficiencia de dichos algoritmos, y condiciona por ejemplo qu\u00e9 variables son susceptibles de ser utilizadas. Con frecuencia los modelos utilizan\u00a0proxys<\/em>:<\/strong> variables supuestamente correlacionadas con otras de las que no disponen de informaci\u00f3n suficiente. Por ejemplo, usar el c\u00f3digo postal como\u00a0proxy<\/em>\u00a0del nivel de renta. El abuso de esta pr\u00e1ctica produce modelos estad\u00edsticos cuyos\u00a0datos de aprendizaje<\/em>\u00a0son poco m\u00e1s que ruido, y conducen a predicciones err\u00f3neas. C\u00f3mo dicen en la jerga: si metes basura, sacas basura.<\/p>\n

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El\u00a0Proyecto para la transparencia de la web, desarrollado por la Universidad de Princeton, es una iniciativa para detectar este tipo de modelos discriminatorios, evaluando c\u00f3mo las compa\u00f1\u00edas utilizan los datos de consumidores, garantizando la privacidad y la \u00e9tica en su uso.<\/p>\n

Compartir datos es necesario para el desarrollo de muchas aplicaciones beneficiosas y permite una gesti\u00f3n m\u00e1s eficiente de los recursos comunes<\/strong><\/p>\n

Compartir datos es necesario para el desarrollo de muchas aplicaciones beneficiosas y no s\u00f3lo permite una gesti\u00f3n m\u00e1s eficiente de los recursos comunes sino que hace avanzar la\u00a0investigaci\u00f3n biom\u00e9dica. Por eso, es importante garantizar que las bases de datos que se hacen p\u00fablicas sean\u00a0anonimizadas<\/em>\u00a0de manera robusta, es decir, que no sea posible la identificaci\u00f3n de un individuo con informaci\u00f3n parcial. Muchas bases de datos en el \u00e1mbito de las comunicaciones y las finanzas se\u00a0han demostrado vulnerables en este sentido, y permiten por ejemplo\u00a0averiguar el domicilio de una persona simplemente a partir de una foto en la que se la vea salir de un taxi.<\/p>\n

Las grandes corporaciones recopilan datos de sus usuarios de manera masiva, lo que las coloca en una situaci\u00f3n inmensamente privilegiada frente al resto de la sociedad. Una\u00a0peque\u00f1a modificaci\u00f3n del algoritmo de Facebook\u00a0que selecciona los mensajes que aparecen en el muro permiti\u00f3 demostrar que la red social puede propagar estados de \u00e1nimo en una poblaci\u00f3n. El experimento recibi\u00f3 duras cr\u00edticas por no contar con la autorizaci\u00f3n de los usuarios, pero revel\u00f3 el inmenso poder de los algoritmos en la red social, que f\u00e1cilmente podr\u00edan influenciar el resultado de unas elecciones.Una peque\u00f1a modificaci\u00f3n del algoritmo de Facebook permiti\u00f3 demostrar que la red social puede propagar estados de \u00e1nimo en una poblaci\u00f3n<\/p>\n

Frente a esta visi\u00f3n de pr\u00e1cticas abusivas, existen proyectos que promueven el uso del Big Data para el bien com\u00fan. El proyecto\u00a0Open Algorithms<\/em>, liderado por Alex Pentland, del MIT Media Lab, propone nuevas formas de intercambio de informaci\u00f3n para garantizar la privacidad de los datos personales, a la par que permitir el funcionamiento seguro de aplicaciones colaborativas con datos compartidos. Adem\u00e1s, insiste en que los algoritmos matem\u00e1ticos que traten con estos datos sean p\u00fablicos y auditables.<\/p>\n

La sociedad ha de ser consciente del creciente papel que juegan estos modelos matem\u00e1ticos en la toma de decisiones. Aunque no todo el mundo pueda tener los conocimientos t\u00e9cnicos para entender su funcionamiento en detalle, es deseable que una amplia mayor\u00eda no s\u00f3lo sea capaz de manejar aplicaciones con datos para su uso personal, sino que entienda sus implicaciones en un contexto m\u00e1s amplio. Adem\u00e1s, las autoridades competentes han de crear mecanismos de auditor\u00eda para garantizar la transparencia en el funcionamiento de dichas herramientas.<\/p>\n

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Fuente: El Pa\u00eds<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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