ALMO.- 21 de Marzo de 2014.- ¿Se puede predecir el
comportamiento de una ciudad? Éste es el objetivo del Social Physics, un
enfoque nacido en el MIT que utiliza las tecnologías digitales para buscar un
enfoque cuantitativo sobre la naturaleza y las consecuencias de las
interacciones sociales humanas. Desde 2001, el Laboratorio de 'Human Dynamics'
del MIT Media Lab estudia todo un rango de relaciones: desde las más pequeñas,
como las citas 'rápidas', o las más grandes, como ciudades enteras.
El director del laboratorio, Alex
Sandy Pentland, afirma que la proliferación de datos procedentes de los
sensores de los móviles, así como las nuevas herramientas matemáticas de
análisis están convirtiendo en realidad obtener rigor cuantitativo en las relaciones
sociales. En su libro Social Physics: How Good Ideas Spread - The Lessons from
a New Science (Social Physics: Cómo se extienden las buenas ideas - Lecciones
desde una nueva ciencia), el profesor defiende que «tenemos datos suficientes
para coger todas las teorías sobre las personas y hacerlas cuantitativas. Y
cuando lo hacen, encuentras que hay una serie de principios que se repiten en
el 80% o el 90% de los casos».
El 'Social Physics' se nutre de muchas ciencias, como las matemáticas
Las smart cities, el marketing o
incluso el urbanismo pueden beneficiarse de lleno por este enfoque científico.
El problema es que todavía no es una realidad. «Si predecir el comportamiento
de una persona es difícil, aún lo es más hacerlo de un grupo», afirma Raúl Arrabales,
director de Ingeniería del Centro Universitario de Tecnología y Arte Digital
(U-tad). El big data tiene mucho que decir en este campo, aunque el Social
Physics se nutre tanto de datos de grandes grupos como de más pequeños, como
una pareja. Su objetivo es obtener conclusiones sobre «cómo toman las personas
decisiones», por eso, la clave es la «analítica», destaca Arrabales. «Existe un
gran interés por tener una base científica del comportamiento humano con el fin
último de predecir el comportamiento de un grupo social». Pero éste trabajo es
«muy complejo porque no existe una ciencia detrás». El Social Physics se nutre
de muchas ciencias como las Matemáticas, un caso el que sí que está demostrado
su resultado.
El problema es que cuando se
trata de comportamientos sociales, las entradas que procesan los algoritmos son
multifactoriales. «Las personas tomamos decisiones influenciados por otras,
principalmente por nuestra red de confianza», señala. Social Physics tiene que
tener en cuenta a los prescriptores de cada grupo social. Arrabales
ejemplifica: «si estudiamos una clase de instituto para influir en su decisión
de compra, aunque tengamos los mejores algoritmos, no obtendremos conclusiones
válidas si no tenemos en consideración quién es el alumno más popular, porque
el resto basará sus decisiones en éste». Las nuevas tecnologías están
facilitando este trabajo. «Ya no hace falta ponerle un microchip a nadie, todos
llevamos teléfonos móviles que nos geolocalizan y ofrecen información sobre
nosotros». La minería de opiniones, que es un avance de la minería de datos,
permite cruzar datos y conocer a las personas que más influencia o reputación
tienen en una comunidad. Pero no es tan sencillo. Como automáticamente es muy
complicado obtener esa información, las grandes empresas como Amazon o Google
han recurrido a lo ellos llaman la Inteligencia Artificial Artificial (IAA).
¿Qué es esto? Se trata de aprovechar el crowdsourcing para reclutar a humanos y
que sirvan como sensores o actuadores. Las empresas ofrecen un incentivo a los
usuarios para que les envíen la información que necesitan procesar. Un ejemplo:
«Google resuelve bien las búsquedas de texto, pero no tanto de imágenes y
vídeo. Sus técnicas de Inteligencia Artificial (IA) no funcionan bien en el
análisis de vídeos, así que ofrece a los usuarios un juego para que describan
las imágenes que ven». Resultado: usa la gamificación para que los humanos
realicen una tarea propia de la IA. Arrabales detecta un problema en esta
técnica de IAA.
Las empresas ya utilizan a los humanos como sensores para hacer sus
análisis
Una de las grandes áreas donde
pretende impactar el Social Physics es el desarrollo urbanístico, lo que se
conoce como Urban Metabolism. La idea es levantar nuevos barrios, o incluso
ciudades, basándose en el comportamiento social. Pero aquí entra en juego, de
nuevo, la influencia del observador en el entorno. «¿Cómo sabemos que no hemos
influido en los hábitos deportivos de los vecinos si creamos un barrio con más
parques o zonas para correr?». La respuesta la vuelve a tener la ciencia.
«Deberíamos crear dos grupos equivalentes y hacer una predicción en uno de
ellos, desarrollar dos zonas urbanísticas y ver si hemos influido», dice
Arrabales.
El director de Ingeniería de la
U-tad se muestra convencido de que el futuro de la sociedad pasa por la
«coevolución». Este planteamiento comprende que la evolución de la tecnología
influye en la evolución de la sociedad. Por ejemplo, hace cuatro años nadie
tenía un smartphone y menos aún con tarifa plana de internet móvil. Hoy, es una
realidad. Arrabales cree que, en los próximos cuatro años, el internet de las
cosas formará parte del día a día de las sociedades avanzadas. Y esta
tecnología impactará de lleno en el comportamiento social. «Estas iniciativas
que tomamos para evolucionar están influyendo en nuestra forma de actuar, cada
vez que llegue una tecnología nueva, cambiará nuestro comportamiento». El
Social Physics actualmente muestra una visión fragmentada de este
comportamiento. «Existe un gap muy grande. Hay un salto conceptual de un caso
específico a una ciudad o sociedad completa, esto es otro nivel que requiere
integrar muchos aspectos que ahora mismo no se están incluyendo».
Mentes abiertas
Dentro del Proyecto Internet del
Futuro auspiciado por la Unión Europea, los 27 han aprobado la tercera fase del
proyecto FI-Ware, una 'nube' abierta que sirve de plataforma para la creación
de nuevas aplicaciones destinadas a mejorar la vida en las ciudades y que
pretende desbancar a Amazon o Google. «La tecnología hoy en día permite un
tratamiento abierto de los datos. Respetando los niveles de seguridad y
privacidad, permiten que sean explotados por múltiples agentes y que den lugar
a la creación de ecosistemas tecnológicos», explica Javier Olaizola,
responsable de Sector Público de IBM GBS en España. «Es necesario involucrar al
ciudadano como parte activa en la gestión de los servicios», añade. Además, la
UE también desarrolla el proyecto Rethink Big, una hoja de ruta para el
liderazgo europeo en big data que tratará de aunar los intereses de productores
y consumidores de macrodatos y que cuenta con el apoyo de la Politécnica de
Madrid y el Centro de Supercomputación de Barcelona.
Formación abierta y masiva
A medio camino entre el marketing
y la educación se encuentran los Mooc,
cursos masivos, abiertos y online que han surgido en los entornos
universitarios y que sirven de plataforma para que estudiantes de cualquier
parte del mundo puedan formarse gracias a seminarios concretos de cuatro o seis
semanas de duración. Los principales focos del conocimiento mundial se han
apuntado a este novedoso instrumento que, a pesar de ser gratuito para el
estudiante, reporta enormes beneficios a las escuelas al tener un repositorio
de datos sobre perfiles de cualquier país.
Fuente: EL MUNDO
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