Qué es (y qué no es) el Big Data y por qué es útil en la educación

El especialista en Big Data, Walter Sosa Escudero, director del Departamento de Economía de la Universidad de San Andrés habló en el stand de TICMAS, de la Feria del Libro sobre el creciente rol de la recopilación de datos y sus usos.

Sosa Escudero fue entrevistado por Patricio Zunini de TICMAS, una plataforma modular que acompaña estudiantes, docentes e instituciones educativas en la transformación digital mediante un modelo de enseñanza personalizada.

¿Cuánto de mito tiene el Big Data?

Tiene mucho, tal como toda tecnología que nos interpela. Tiene desde fanáticos hasta incrédulos, con muy poca gente en el medio.

El mito es que Big Data va a resolver todos los problemas de la ciencia tradicional y el quehacer cotidiano. Ahora que disponemos de mucha información cualquier pregunta la resolverán los datos. Pero esa idea tiene exceso de confianza y mucho de mitológico.

Tiene que ver con la proliferación de datos que surgen de interactuar espontáneamente con aparatos interconectados. Pero se tratan de datos generados, no con el propósito de crearlos, a diferencia de los registros administrativos, las encuestas o los resultados de un experimento de laboratorio, que fueron puntillosamente diseñados para ser generados.

¿Esa cantidad enorme de datos, puede influenciarte para ejercer una determinada conducta?

Una cosa es predecir y otra es influir. Por ejemplo, con datos de Big Data y algoritmos, en base a la intensidad en la que la gente utiliza paraguas o pilotos de lluvia, yo puedo predecir lluvia. Pero no puedo hacer llover. Aún cuando yo pueda predecir bien que va a llover y que no pueda hacer llover, ni siquiera estoy en condiciones de entender por qué llueve. Esto también funciona con las cuestiones sociales. Puedo predecir tus intensiones políticas con un gran porcentaje, pero de ahí a manipularlas u torcerla en otra cosa, es muy distinto.

Con datos satelitales puedo medir la pobreza de un país. Lo cual significa un gran avances para medir, sacar conclusiones para entender y finalmente diseñar políticas de Estado para superar este problema. Pero una cosa es medir y otra entender. Cosa que el Big Data está lejos de eso, todavía.

¿Cuánto tiempo demoraría?

Yo allí no sería optimista. No es una cuestión de falta de datos, es una cuestión de falta de ideas. La historia de la ciencia no es de que los datos y la inducción avanzan de la mano de la deducción y generalización. Por ejemplo, mucho de las teorías gravitatorias del movimiento de los planetas, vienen de un trabajo de muchísimas horas de observaciones con telescopios.

Con el Big Data pasa lo mismo. Probablemente la observación nos dé mejores datos para saber dónde están los pobres, cómo se desplazaron, etc. Pero de ahí a diseñar políticas educativas, de trabajo, etc, hay otro paso. No es un problema de pocos datos, sino de pocas ideas.

¿Cuáles son los datos que mira un Estado?

Esa es una pregunta que cambia de acuerdo a los años que pasan. Medir sistemáticamente la pobreza en Argentina es algo de los últimos 25 años solamente. Los datos que mira el Gobierno son muy tradicionales, como el PBI, los datos de encuesta de hogares, y los de precios que permiten medir la inflación. Se están empezando a utilizar datos que provienen de Internet. Es una tendencia creciente.

¿Los datos que surjen, por ejemplo de la pobreza, condiciona?

¿Condiciona a las personas o al Estado? La medicón de la pobreza es muy de pincel grueso. Decir que en la Argentina hay un 35% de pobreza, no deja de ser un promedio, muy agregado, de situaciones muy dispares. Y que no hace falta meterse en la casa de nadie para que la tasa de pobreza suba exponencialmente si lo desagregás a un ítem específico, o por el contrario baja también. Por eso no creo que condicione.

El gran aporte de Big Data es poder ser más específico con respecto a estas cifras grotescas. Con la gran ventaja en que uno puede iluminar donde no había luz y la gran desventaja de hallar varios sectores más condicionados.

¿Qué proyectos de Big Data pueden intervenir en el campo educativo?

Hay uno que es una suma de proyectos llamado Mind Spark, que tuvo origen en India. Es un proyecto de aprendizaje dinámico, que analiza las caracteísticas del alumno y lo ayuda. El sistema va aprendiendo a medida que se va ejecutando. Eso tiene muchas ventajas pedagógicas.

¿Se aplicó el Big Data en algún proyecto educativo argentino?

Hay proyectos muy aislados y pequeños. Son proyectos pilotos. Pero está lejos de ser una política de Estado como en India. Serviría para democratizar la educación. Por otro lado vos podés llenar de computadoras un aula, pero tenés que brindar las herramientas de entendimiento de su uso a los maestros.

El mito es que el teléfono escucha y entrega datos de todo lo que hacemos…
Desde cierto punto de vista, somos bichos raros, impredecibles y por otro lado somos muy predecibles. De tener muchos datos y hacer cosas a partir de eso, hay un gran paso.

Tenemos una tecnología social como la Asignación Universal por Hijo (AUH), apoyada por todos los costados políticos. Pero si vos me preguntás cómo funciona, por qué funciona, y cuáles fueron los efectos de su implementación, te digo que no lo sabemos. O lo sabemos a pinceladas muy gruesas. Yo soy optimista, no por la proliferación de datos, sino porque hay preguntas que todavía no podemos responder.

Muchas veces el Big Data te provee un océano de respuestas precisas a preguntas muy tontas.

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