En plena era de la comunicación, hay un antes y después en cuanto a la manera de codificar y analizar la multiplicidad e inmensidad de datos que circulan por el mundo. El especialista Walter Sosa Escudero explica todo acerca de este mundo que parece inabarcable.
Cada vez son más las aplicaciones que nos permiten ingresar a una página web, ver una serie en streaming o realizar una compra por internet, en donde nos brindan recomendaciones a través de los parámetros de nuestra búsqueda. Esto se llama generación de datos espontáneos y nos permite entender el funcionamiento de lo denominado como Big Data.
Para comprender en profundidad el alcance de esta verdadera revolución en cuanto a la clasificación de los datos y la información Unidiversidad participó en la disertación sobre “Big Data, desafíos, oportunidades y decepciones”, a cargo de Walter Sosa Escudero, economista e investigador del Conicet, en el marco del Seminario de Comunicación de las Ciencias que dicta la UNCUYO.
“La pregunta general que siempre me hacen es qué es y cómo podemos definir a Big Data, lo que mi respuesta lleva a decir que Big Data es un conjunto de datos masivos producidos por actuar espontáneamente con cosas o dispositivos que se encuentran interconectados”, afirmó Sosa Escudero.
Es preciso entender que cuando hablamos de Big Data nos referimos a las infraestructuras, las tecnologías y los servicios que han sido creados con el fin de gestionar una gran cantidad de información. De esta manera, la utilización de Big Data representa conocer en profundidad el contexto de la generación de datos del cual somos partícipes.
Por qué el Big Data es tan importante
El análisis de Big Data ayuda a múltiples empresas, organizaciones y personas a aprovechar estos datos para utilizarlos en identificar nuevas oportunidades. En otras palabras, proporciona un punto de referencia para responder la infinidad de preguntas que las personas ni siquiera sabían que tenían.
En este sentido, para Walter Sosa Escudero se puede clasificar la revolución de Big Data en tres componentes fundamentales: “La primera revolución del Big Data es la que nos desafía con respecto a qué es lo que creemos que es un dato, es decir cuando nosotros pensamos hace no mucho tiempo en datos pensábamos en una especie de planilla Excel -con filas, columnas y números ordenados- pero resulta que los datos son cualquier cosa susceptible de ser estudiada sistemáticamente, es por eso que un dato es una foto, una canción, un recorrido de un colectivo o un post”.
El segundo componente fundamental para la revolución del Big Data son los métodos (algoritmos) definidos como un conjunto de procedimientos computacionales, matemáticos y estadísticos cuya finalidad es estudiar sistemáticamente un fenómeno, y en el caso de Big Data se encarga de estudiar los datos. En esta revolución se intenta definir cuantos datos y algoritmos son necesarios para establecer el Big Data. En mi opinión, podría definirlo como un empate 50 % a 50 %”, puesto que ambos son imprescindibles y no funcionarían el uno sin el otro, destacó el economista e investigador.
Finalmente, para definir la revolución de Big Data, el investigador reconoció que los últimos dos componentes se definen como ideas y comunicación: “La primera refiere a la elaboración y representación mental de algo a la que se llega a través de la observación de ciertos fenómenos; mientras que la segunda describe a un enorme componente comunicacional, el cual es oral, escrito y visual”.
Éxitos y decepciones de Big Data
“En cuanto a los éxitos producidos por la aparición de la Big Data, podemos afirmar que es una verdadera revolución, puesto que si nos ponemos a pensar en las plataformas de TV vía streaming -Netflix, Amazon, etc.- podemos entender todo este sistema de recomendaciones, caracteres, imágenes, texto, clasificaciones y orden que se establece a partir de la aparición de las mediciones y los patrones en los datos”, detalló Sosa Escudero.
“En lo que respecta a su parte negativa, podemos afirmar que Big Data no resuelve todos los problemas, ya que muchas veces nos encontramos con serios problemas con las preguntas ‘que pasa si’, ya que este tipo de pregunta requiere un razonamiento contrafáctico, es decir, alterar el sistema”, continuó.
Por último, Sosa Escudero planteó cómo es el problema de la impredecibilidad de los datos. “Otro problema al cual se enfrenta Big Data refiere a la impredecibilidad estratégica para definir el futuro. Este sistema de datos masivos no permite avizorar cuándo se terminará la pandemia, cuánto va a valer el dólar en tres meses, etc.”.
Acerca de Walter Sosa Escudero
Nació en Buenos Aires, en 1965, en el barrio de Villa Urquiza, y a lo largo de su vida siempre estuvo interesado en las matemáticas, computación, los datos, los mapas y, fundamentalmente, las cuestiones sociales. Estudió Economía en la Universidad de Buenos Aires, se especializó en Econometría, obteniendo el Doctorado en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, en Estados Unidos. Es docente e investigador de tiempo completo en la Universidad de San Andrés e investigador y profesor invitado en la Universidad Nacional de La Plata, además de ser investigador del CONICET. Unidiversidad / Emilio Murgo
Sus investigaciones teóricas tienen que ver con el diseño de nuevos procedimientos econométricos en problemas de test de hipótesis, y las aplicaciones se focalizan en el problema de la medición de la pobreza y la desigualdad. Además de su tarea académica participa en actividades de divulgación científica. Algunos de sus libros son “Qué es (y qué no es) la Estadística” de la colección Ciencia Que Ladra (Siglo XXI Editores, Buenos Aires); y “Pobreza y Desigualdad en América Latina”, que escribió junto con Leonardo Gasparini y Martin Cicowiez (TEMAS, Buenos Aires).