El uso del big data en política o la política del big data , publicado en revista Comunicación y Hombre (Claudia Ardini y Nahum Mirad)

Desde las primeras técnicas de escritura originadas en el cuarto milenio A.C. nacidas en Egipto, Mesopotamia y China hasta los lenguajes informáticos, la capacidad de condensar, almacenar y disponer de información fue una de las constantes en los saltos evolutivos de las tecnologías de la comunicación.

El trabajo Extracting Value From Chaos 2011, de John Gantz y David Reinsel, publicado por la revista IDC analyze the future y patrocinado por el gigante del almacenamiento EMC corporation, preveía que para 2015 se habrían generado 40 zettabytes de información, lo que equivale a 57 veces el número de granos de arena existentes en todas las playas del mundo.

El crecimiento exponencial de las redes sociales, los vídeos y fotografías digitales en línea, los dispositivos inteligentes y conectados, que cuentan con uso masivo de servicios de red móviles y por otro lado, la mayor capacidad de almacenamiento de datos por corporaciones y gobiernos, etc. están logrando un aumento impresionante de cantidad de información digital en el planeta y lo será aún más en el futuro (Gantz y Reinsel, 2011).

Si bien el concepto “big data” en sí mismo es relativamente nuevo, los orígenes de los grandes conjuntos de datos se remontan a las décadas de 1960 y 1970, cuando el mundo de los datos acababa de empezar con los primeros centros de datos y el desarrollo de las bases de datos relacionales. Alrededor de 2005, la gente empezó a darse cuenta de la cantidad de datos que generaban los usuarios a través de Facebook, YouTube y otros servicios online. Ese mismo año, se desarrollaría Hadoop, un marco de código abierto creado específicamente para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos. En esta época, también empezaría a adquirir popularidad NoSQL. El desarrollo de marcos de código abierto, tales como Hadoop (y, más recientemente, Spark), sería esencial para el crecimiento del big data, pues hacían que los datos fueran más fáciles de usar y más barato sde almacenar. En los años transcurridos desde entonces, el volumen de big data se ha disparado. Los usuarios continúan generando enormes cantidades de datos, pero ahora los humanos no son los únicos que lo hacen. Con la llegada de la Internet de las cosas (IoT), hay un mayor número de objetos y dispositivos conectados a Internet que generan datos sobre patrones de uso de los clientes y el rendimiento de los productos. El surgimiento del aprendizaje automático y la inteligencia artificial han producido aún más datos. Aunque el big data ha llegado lejos, su utilidad empieza ahora. La computación en la nube ha ampliado aún más las posibilidades del big data. La nube ofrece una escalabilidad realmente flexible e ilimitada, donde los desarrolladores pueden simplemente agilizar clústeres ad hoc para probar un subconjunto de datos.

No existe una definición estándar y única del Big Data1, pero podemos decir que su caracterización se asienta en la diversidad, complejidad y volumen de los datos que se están generando, almacenando y analizando en la actualidad, y en los dispositivos tecnológicos necesarios, tanto para su análisis como para su gestión. Según la definición de Tascón, «(…) se trata de grandes volúmenes de información que se mueven o analizan a alta velocidad y que pueden presentar una compleja variabilidad en cuanto a la estructura de su composición» (Tascón, 2013, p. 48).

Habilitado por la tecnología, el big data surge como elemento capaz de potenciar los estudios de mercado, a partir de los sistemas masivos de recopilación y gestión de datos CRM (Customer Relationship Management), para optimizar a niveles impensados la gestión de clientes. Cuantos más datos se tienen acumulados de los clientes, mayor es la capacidad de diseñar y generar formas de comercialización a medida. Junto con esta colosal acumulación de datos, aparece simultáneamente la geosemántica, «como examen y expectativa del manto de sentido a la vista con los medios comunicativos e interactivos de georreferenciación social» (Cerda Seguel, 2015).

Esto es posible a partir del desarrollo de capas de información y de geolocalización realizado por Google, que identifica información sobre puntos determinados en el planeta y luego acumula datos sobre esos puntos. Esta acumulación de datos geolocalizada puede tener destinos diferentes. Así, para Cerda Seguel hay un valor social vinculado al sentido construido por las voces que hablan de un determinado lugar:

«Una vez que un lugar es hablado (anotado, georreferenciado) por usuarios y se abre al interés de otros individuos, comunidades, organizaciones y/o instituciones, puede adquirir un protagonismo nuevo en tanto lugar, pero también puede adquirir nuevas identidades de acuerdo a quienes hablen sobre dicho lugar; y en este acto, estas anotaciones sean entendidas como «voces del lugar», es decir: anotaciones que hacen hablar a un lugar. Las anotaciones sociales son el alimento de construcciones de sentido sobre los mapas digitales, que pueden adquirir aspectos, dimensiones y validez territoriales relevantes» (Cerda Seguel, 2015).

Pero estos sentidos construidos a partir de la georeferenciación, son un insumo extraordinario de información para las corporaciones que gestionan esos datos. Así, estos dispositivos técnicos configuran el big data como posibilidad de gestión de las relaciones e interacciones humanas. El big data provee información que permite comprender la conducta humana y, fundamentalmente predecir esa conducta. Hilbert Martin, especialista en big data, señala que «(…) con 150 likes el algoritmo de aprendizaje automatizado puede detectar tu personalidad y con 200 te conoce más que tu pareja. Y con 250 likes puede saber más de ti que tú mismo» (Landaluce, 2017).

A partir de ese conocimiento exhaustivo toma auge la posibilidad de diseñar estrategias de comunicación que permiten trabajar con ese conocimiento sobre qué hacen las personas, qué expectativas y deseos tienen.

En pocos años esa lógica de mercado se traslada a la política. Se asimilan las lógicas de mercado a la dinámica política. Del mismo modo en que se diseñan estrategias de marketing para posicionar una marca o un producto, se comienzan a diseñar candidaturas y campañas basadas en gustos, temores, expectativas de consumidores identificados y segmentados a través de filtros de información para que les llegue sólo la información amigable y no aquella que pueda ocasionar cualquier forma de disonancia cognitiva y por lo tanto rechazo de la información recibida. Esa misma lógica alcanza luego al ámbito gubernamental en relación con el diseño de políticas públicas. Se realizan globos de ensayo2 para ver si una determinada política funciona y tiene aceptación social o no y en función de eso se define su aplicación.

De esta manera, la lógica del marketing comercial empieza a ordenar el campo de la comunicación política. Así, comienza a escribirse en otra clave lo que a través de la historia ha significado las formas en que las sociedades buscan organizarse para proveerse la mejor manera, diferente en cada tiempo, de funcionar, crecer y evolucionar hacia formas más sofisticadas de organización: la política. Pero esta vez, la clave elegida para la resolución de lo político, paradójicamente, en su devenir se deshizo de la política.

El uso del big data en política o la política del big data

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