Big data en estudios sociales

Por Diana Labra y Saskia van der Werff•Matemáticas aplicadas 

Despertamos. Tomamos nuestro celular, apagamos la alarma que suena, lo aceptamos: observamos la agenda del día, revisamos el correo y nuestras redes sociales. Este resumen explica cómo nuestra vida está sumamente relacionada con la tecnología. Cada vez generamos más y más cantidad de información que registra qué hacemos cada minuto, a dónde vamos, qué nos gusta, con quiénes nos relacionamos. Básicamente dicen quiénes somos.A gran escala, esta información habla de tendencias de distintos grupos que pueden ser clasificadas y analizadas para una mayor comprensión de nosotros mismos como población. Para llevar a cabo esta actividad se usa una nueva herramienta: El big Data. Con él se pueden gestionar y analizar enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional, ya que superan los límites y capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos.

Pero, ¿qué es Big Data?

El big data engloba infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados con el fin de solucionar el procesamiento de enormes conjuntos de datos no estructurados. Por ejemplo: mensajes en redes sociales, señales de celular, archivos de audio, sensores, imágenes digitales, datos de formularios, correos electrónicos, datos de encuestas, textos, llamadas, etc.

El objetivo de big data, al igual que los sistemas analíticos, es convertir el dato en información que facilite la toma de decisiones. Sin embargo, más que una cuestión de tamaño, es una oportunidad de negocio. Actualmente las empresas utilizan el big data para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y/o servicios vendidos.  Esto adquiere especial relevancia ya que permite adecuar la forma en la que interactúa la empresa con sus clientes y en cómo les prestan servicio.

La principal plataforma para exportar datos es Twitter, ya que los datos están libres. Google por su parte, genera una herramienta muy útil para el análisis de este tipo de datos: Google Trends organiza las búsquedas más googleadas por categorías y países.
Así. una empresa puede optimizar el stock de sus almacenes a través de la información extraída de lo que busca la gente en su web o analizando las tendencias en redes sociales y foros. También fijar precios dinámicos en sus productos extrayendo datos de múltiples fuentes (las acciones de los clientes, preferencias de los proveedores o recopilación de precios de la competencia).

Aquí te presentamos algunos ejemplos del uso del Big Data.

Consumo de productos

Matt Harding de Duke usa datos obtenidos en supermercados para analizar patrones de consumo. Los datos con los que trabaja pueden obtenerse de métodos simples como la recopilación de datos registrados por las ventas, así como por métodos más complejos y precisos, como es brindar Wi-Fi gratis a los consumidores de un centro comercial y rastrear su trayectoria por la tienda, para saber en qué lugares toma más tiempo su decisión y que productos deciden comprar, entre otros.

También relaciona los datos obtenidos en el supermercado  con la psicología y ciencias sociales viendo como diferentes mercados consumen distintos productos. Lo que finalmente se puede aplicar a marketing y administración.

Migración

Emilio Zagheni (Universidad de Washington), hizo una investigación empleando datos de Yahoo, para observar la migración por sexo y edad. Usó los datos de direcciones IP para obtener las ubicaciones geográficas, el momento en que se enviaron los correos y la información que la persona proporcionó al registrarse en la plataforma. Además usó Linked-In para observar la migración en muestras de población de carreras específicas, y finalmente observó los movimientos migratorios con Twitter.  

Política

Ernesto Calvo (Universidad de Maryland), analizó los tuits para ver la difusión, fuentes de información y quienes tienen mayor autoridad, en crisis sociales y políticas seguidas por movimientos sociales, como fueron Ayotzinapa (México) y el caso Nisman (Argentina)

Automatizando textos

Iñaki Sagarzazu (Universidad de Glasgow), tomó más de dos meses sólo en recolectar la información para su investigación, donde usó textos y audios como datos. Analizó reportes de periódicos y discursos de Hugo Chávez para analizarlos.

Cuando se analizan textos con técnicas de big data, lo que se puede obtener con mayor facilidad, son la presencia o ausencia de datos, el tema del que se habla (basado en el rango de palabras usadas), la similitud entre textos, sus influencias y relaciones, entre otras cosas.

Cantidad de población y pobreza

La ONU usa big bata para mapear la población de Afganistán en donde no se puede hacer un censo poblacional por la inseguridad. Ellos crearon mapas de estimación de pobreza usando redes de celulares móviles. Emplearon datos de las redes de celulares, ya que gran parte de la población, aún la de escasos recursos tienen teléfonos móviles. A través de estos observaron la localización de los celulares y para medir el nivel económico del portador, buscaron quiénes solo mandaban mensajes y quiénes hacían llamadas, así como la duración de estas.

La banca, por ejemplo,tiene ante sí un reto y, al mismo tiempo,  una oportunidad. Utiliza esta herramienta para dar cara a la necesidad de crear medios para luchar contra el fraude, los delitos financieros y las brechas de seguridad. Las entidades financieras están invirtiendo enormes cantidades de dinero en perfeccionar algoritmos y tecnología de análisis para minimizar riesgos y fortalecer su imagen de cara al cliente.

Sin embargo, aún cuando el big data tiene una gran cantidad de bondades para unos grandes volúmenes de información, también cuenta dos principales desventajas.

En primer lugar, el sesgo en la información obtenida. No todas las personas cuentan con la tecnología que genera estos datos, lo que dificulta medir adecuadamente toda la población. Como ejemplo más extremo tenemos a Twitter, de donde se toma mucha información, sin embargo, esta es una red social que utiliza sólo un segmento muy específico.

Para corregir estos errores, muchos de los investigadores sugieren combinar estos métodos con otros como la recolección y análisis de datos tradicionales, como las encuestas.

En segundo lugar, se encuentra la cuestión ética.  La privacidad de las personas fácilmente puede ser invadida. Actualmente no existen normas que digan qué datos se pueden usar y cuáles no, la línea entre lo que es ético y no es muy delgada. Algunas empresas como Facebook ya no ofrecen su información tan fácilmente y la mayoría de las empresas o investigadores que hacen big data buscan que dentro de sus investigaciones sus fuentes sean anónimas.

Cada vez más detalles de nuestras vidas son almacenados y analizados por empresas y gobiernos; por supuesto, no es algo que nos debamos tomar a la ligera, pero a medida que siga avanzando la tecnología, habrá que ir adaptando las leyes y regulaciones para proteger a las personas. Por ahora, el rastro que ya estamos dejando día a día, ya están siendo analizados por terceros.

Referencias

López López, J. (2016). La moda del Big Data: ¿En qué consiste en realidad?. El economista. [En Linea] Disponible en : http://www.eleconomista.es/tecnologia/noticias/5578707/02/14/La-moda-del-Big-Data-En-que-consiste-en-realidad.html [Accessed 10 May 2016].

Big Data, significado y su utilidad en la sociedad. (2016). [Blog] MiBlogel. Disponible en: http://mibloguel.com/big-data-significado-y-su-utilidad-en-la-sociedad/ [Consultado el 10 May 2016].

Colegio de México, (2016). Inauguración y Mesa 1. [podcast] La revolución del big data en estudios sociales. Available at: http://bigdata.colmex.mx/#videos [Consultado el 10 May 2016].

Colegio de México, (2016). Mesa 2. [podcast] La revolución del big data en estudios sociales. Disponoble en: http://bigdata.colmex.mx/#videos [consultado el 10 May 2016].

Colegio de México, (2016). Mesa 3. [podcast] La revolución del big data en estudios sociales. disponible en: http://bigdata.colmex.mx/#videos [Consultado el May 2016].

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