Política de Cookies

Este blog utiliza cookies propias y de terceros para mejorar su experiencia de navegación. Si continúa navegando, consideramos que acepta su uso. Puede obtener más información en nuestra página de: Política de Cookies.

Soy ….

Soraya Cronista compulsiva. Periodista por vocación y de formación. Consultora NTIC por experiencia. Mi pasión es mi hija. Me gusta el café. Más sobre mí.

RSSTwitterFacebookLinkedinYoutubegoogleplus

Suscríbete al blog!

RSS

Sólo tienes que incluir tu dirección de email y pulsar ok. Recibirás los nuevos post en tu correo.

………. O vía Rss

Soraya Paniagua

Hemeroteca

Mis Favoritos en Twitter

16 julio, 2015 Posted by sorayapa Publicado en Bigdata
sin comentarios

Big data o cómo hacer que las ciencias trabajen juntas

Share on FacebookShare on Google+Tweet about this on TwitterShare on LinkedInEmail this to someone
Elena Alfaro en Databeers

Elena Alfaro en Databeers

“El reloj, el gato y Madagascar, o lo que José Luis Sampedro no sabía sobre Big Data”. Ese fue el título de una pequeña charla que impartió Elena Alfaro (CEO de BBVA Data & Analytics) en el último encuentro Databeers de Madrid. La idea de Elena es que hoy, a diferencia de lo que pasaba hace 32 años,  las ciencias pueden trabajan de forma colaborativa gracias a la  explosión de datos y a las tecnologías generadas por esta explosión.

Pero comencemos por el principio. En 1983 el humanista y economista español José Luís Sampedro escribió un extenso artículo titulado “El reloj, el gato y Madagascar” (Publicado por primera vez en el primer número de la Revista de Estudios Andaluces) en el cual argumenta la máxima de que “los métodos de estudio deben adaptarse a la naturaleza del objeto estudiado”. El texto es una crítica a los economistas positivistas de aquellos años (los actuales tecnócratas) y sus métodos de trabajo. Sampedro expone:

“Ante todo, es necesario distinguir entre grandes grupos de objetos… limitándome sólo a la que más me atañe deseo subrayar la diferencia básica entre un reloj, un gato y Madagascar. Al primero lo podemos desmontar y volverlo a montar, poniéndolo de nuevo en funcionamiento. El gato también es desmontable, por desgracia para él, pero si hacemos una disección completa, no conseguiremos infundirle después nueva vida. En cuanto a Madagascar (un país, una colectividad humana), ni siquiera cabe hablar propiamente de “desmontar”, y, en todo caso, no tendría esa palabra el mismo sentido que antes… Existen, por tanto, estructuras diferentes (o, si se prefiere, sistemas: no es éste el lugar para compara ambos vocablos), agrupables por lo menos en estos tres tipos: mecánico, biológico y social”. (Texto completo en PDF )

Tomando como base la reflexión de Sampedro, Elena Alfaro expone la idea de que actualmente, a diferencia de lo que ocurría hace 32 años, no sólo podemos ver las relaciones entre las estructuras mecánicas, biológicas y sociales sino también actuar sobre ellas gracias al Big Data, sus tecnologías asociadas y la colaboración entre todas las ciencias.  Así lo puso de manifiesto en el último encuentro Databeers (la mayor comunidad española de científicos de datos).

“Como sociedad tenemos la oportunidad de construir un mundo mejor mediante la colaboración de las ciencias y el uso de los datos. Algo que ya está pasando”.

Para ilustrar esta idea, Elena nos propuso varios ejemplos que además nos ayudan a entender, de forma muy sencilla y clara, la nueva ciencia de los datos:

Globa Pulse de la ONU

El estudio “El desempleo bajo la lente del social media”,  del proyecto Globa Pulse de la ONU, analizó en 2011 el estado de animo y las conversaciones en las redes sociales de los desempleados de EEUU e Irlanda para establece correlaciones con los datos oficiales de empleo.  Había dos objetivos concretos, por un lado saber si las conversaciones en la Red podían ser un indicador temprano de destrucción de empleo y por otro ayudar a las políticas de empleo. Para elaborar este estudio fue preciso trabajar con Economía, Ciencias del Comportamiento, Computación y Matemáticas. Global Pulse es la iniciativa de las Naciones Unidad para aprovechar el Big Data en las acciones humanitarias. 

Otro ejemplo es el proyecto Billón Prices del MIT (BBP) que desde 2006 establece un índice de inflación usando las fluctuaciones de precios diarios de más de cinco millones de artículos que se venden en más de 300 tiendas online de 70 países. Desde su creación, el índice de inflación BBP estadounidense se ha movido estrechamente con el Índice oficial de Precios al Consumidor de Estados Unidos (IPC), siendo por tanto igualmente fiable.

Para Elena lo más interesante de este indicador es que se puede elaborar diariamente y no de forma mensual como ocurre ahora, abriendo así nuevas vías de actuación a nivel económico y social. De nuevo un gran trabajo fruto de la colaboración entre la Economía, la Computación, las Matemáticas y la Estadísticas.

Impuesto al azucar

Impuesto al azucar

El siguiente ejemplo tiene que ver con el fomento de hábitos más saludables y la gestión de impuestos. Se trata de un estudio del National boureau of económics research realizado por los economistas Mateo Harding de Stanford y Michael Lovenheim de Cornell.

Tras analizar los datos de más de 123 millones de compras de alimentos realizadas en los EE.UU trataron de simular los efectos de diversos impuestos sobre los hábitos de compra de los americanos. Llegaron a la conclusión de que la estrategia más eficaz para mejorar la salud pública sería la introducción de un impuesto sobre el azúcar. Concretamente determinaron que un impuesto del 20 % reduciría la ingesta calórica total de los estadounidenses en un 18 % y reduciría el consumo de azúcar en más del 16 %. Datos concluyentes fruto de la conjunción entre la Medicina, la Economía, Ciencias del Comportamiento, Estadística, Matemáticas y Computación 

El último ejemplo es un estudio de la universidad de Harvard sobre la expansión de la malaria en Kenya. Tras analizar los datos de quince millones de teléfonos móviles  se llegó a la conclusión de que no era el mosquito el principal transmisor sino las personas. (Cell phone data malaria).

Hace 32 años José Luis Sampedro no sabía nada de Big Data o quizás sí porque en el párrafo final de El reloj, el gato y Madagascar dice:

“Los economistas que no quieran quedarse atrás deberán alejarse de los métodos convencionales, pesar por lo menos en términos de una teoría generalizada de la dependencia para interpretar la vida económica y combinar todas las técnicas precedentes del nivel tecnoeconómico (econometría, estadística, informática) con la compresión histórica”

Y de esta forma terminó Elena Alfaro su charla en Databeers.

Contestar

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos necesarios están marcados *