La era de la perplejidad. Repensar el mundo que conocíamos-2

En el libro publicado por OpenMind (BBVA) “La era de la perplejidad. Repensar el mundo que conocíamos”, escribe Jannis Kallinikos. De dicho artículo copio y pego algunos párrafos que están en cursiva.

Mi opinión:

1. No es de recibo que se apunte que un patrón que señale correlación sirva para establecer, así de simple, causa-efecto. Las Ecuaciones Estructurales y sus desarrollos, han de tenerse en cuenta de forma prioritaria.
2. Hay un impulso fundamental generado por empresas que ven en la explotación de los datos (incluidos los generados por la IoT) la posibilidad de adelantar tendencias que señalen a determinados productos y servicios como deseados. Perfecto.
3. Los partidos políticos, en su mayoría, permanecen anclados en el siglo XIX-XX y no colaboran en la generación del mencionado impulso descrito en el ítem segundo.
4. Vuelva al primer ítem (a la hora de merendar, por ej., salga del bucle. ¡Es broma!!)

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La generación masiva de datos es la marca distintiva de nuestra era y la disponibilidad de los mismos, su Santo Grial (Ayres, 2007; Pentland, 2014; Kallinikos, 2007). Al estar disponibles, se supone que los datos pueden decirnos quiénes somos, cuál es el perfil exacto de nuestras preferencias o cómo se siente nuestro cuerpo, incluso si no somos conscientes de ello; cómo funcionan los mercados y las organizaciones, qué amigos elegir y a qué comunidades deberíamos unirnos; qué viajes, hipotecas o seguros contratar este año, qué vuelos pueden ser más baratos hoy, en qué acciones invertir durante los próximos meses, qué películas u obras de teatro ver esta semana y qué canciones escuchar, cómo llegar a un destino por el laberinto urbano de las ciudades modernas, etc. Esta es solo una pequeña lista de la gran cantidad de tareas cotidianas que realizamos ayudados por el procesamiento de datos. La suposición que subyace a esta creencia es que, si se examinan correctamente, los datos capturados y almacenados de forma masiva y meticulosa, todos los días y en todas las esferas de la vida, podrían arrojar luz sobre realidades personales, sociales y naturales y abordar un impresionante abanico de problemas a los que se enfrentan la gente y las sociedades. Ya contamos con una gran variedad de tecnologías y servicios que ofrecen este tipo de información (Ayres, 2007; Brynjolfsson y McAffee, 2014; Ekbia y Nardi, 2017; Pentland, 2014).

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Es importante observar que dicho cambio es posible gracias a: 1) la notable expansión y agregación de fuentes de datos sobre las condiciones de las que dependen los cultivos alimentarios, y 2) el cálculo de los rendimientos futuros en función de las técnicas estadísticas de agregación de datos y análisis. La expansión de los datos es el resultado de los avances tecnológicos de la documentación de la realidad (imágenes por satélite, mapas digitales del suelo, pronósticos del clima), mucho más allá de cualquier percepción humana y de cualquier capacidad de registro. También están supeditados a la capacidad (tecnológica) para agrupar dichos datos en bases o depósitos que los hacen transmisibles entre distintas fuentes de datos a las que se permiten agregar nuevos datos mediante técnicas estadísticas.

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Si bien estas tendencias pueden interpretarse de manera diferente, estaría fuera de lugar cuestionar la actual importancia de los datos y la revolución tecnológica, mediante la cual los datos se convierten en un componente vital de la vida económica e institucional.

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Estos desarrollos se amplían y refuerzan aún más con otra tendencia conocida popularmente como «internet de las cosas» (IoT, por sus siglas en inglés). En muchos aspectos, el IoT ofrece un ejemplo directo y vívido de la transición que intento describir en este apartado. A través del IoT, la voluminosa apariencia de las cosas y su realidad se transforman en una masa de marcas computables (es decir, datos) que se despliegan como base para desarrollar una serie de servicios tanto para usuarios humanos como para máquinas del ámbito doméstico. Dichos servicios no son más que relaciones de datos extraídas de la meticulosa grabación y la datificación del uso de los electrodomésticos y las redes de servicios, así como de otras estructuras mecánicas que el capitalismo industrial nos legó y que el IoT está expandiendo en la actualidad.

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En otras palabras, los desarrollos tecnológicos y culturales descritos en este artículo muestran atributos genéricos que atraviesan contextos específicos de la vida social e institucional. Estos atributos genéricos, que he identificado con el predominio de la cognición sobre la percepción, la preponderancia de la información y los principios computacionales en la definición de la realidad, no pueden desecharse con la retórica generalizada de apropiación tecnológica, maleabilidad tecnológica o adaptación contextual que se han vuelto comunes en las últimas décadas (Bijker, 2001; Bijker et al., 1987; Orlikowski, 2000). Deben descomponerse y conceptualmente estudiarse, empíricamente, para exponer las formas distintivas a través de las cuales se manifiestan, cambian y se funden en el tejido de las prácticas sociales.

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En este ENLACE puedes encontrar el texto completo.

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Notas.-

1-El nuevo desarrollo (Ciencia de los datos)

2-Ecuaciones Estructurales

3-La imagen pertenece a Fernando Santamaría