¿Son los macrodatos un reflejo de la realidad?

Un dato es una representación simbólica que, al procesarse, se convierte en información. Y el modo de hacerlo no implica que sea aséptico y/o transparente. Los algoritmos no son neutrales, porque pueden cargar sesgos a partir de cómo se hayan programado para que las máquinas puedan entenderlos. La matemática e investigadora Cathy O’Neil advierte que estos modelos, habitualmente opacos e invisibles, pueden convertirse en “armas de destrucción matemática”, que tracen el futuro de individuos y sociedades a partir del big data. “Al crear un modelo, por tanto, tomamos decisiones sobre lo que es suficientemente importante como para incluirlo en ese modelo, y simplificamos el mundo en una versión de juguete que pueda ser fácil de comprender y de la que se puedan deducir hechos y acciones importantes”, explica O’Neil. Los modelos, por lo tanto, reflejan las decisiones de sus creadores, sus prejuicios, valoraciones y sesgos. Incluso la construcción de las bases de datos no es un reflejo de la realidad, sino que también responde a determinados intereses y objetivos. El big data, entonces, tiene implicancias tanto técnicas como sociales y culturales, por lo que uno de los desafíos que presenta gira en torno a la ética y la filosofía de estos macrodatos.

¿Cómo pueden utilizar el big data gobiernos, organizaciones y empresas?

La humanidad generó en los últimos años más cantidad de información que en toda la historia. Este gran volumen de datos está revolucionando el modo de comprender la realidad que nos rodea. El análisis del big data puede permitir a gobiernos, organizaciones y empresas de distintos ámbitos:

• Encontrar y comprender patrones y tendencias. La creación, el análisis y el almacenamiento de información permiten a las organizaciones encontrar patrones sobre comportamientos o acciones de su público en un tiempo determinado. Por ejemplo, a partir de los datos sobre e-commerce, las empresas pueden hallar tendencias sobre las compras entre sus seguidores para el “Día del niño”.
• Construir modelos predictivos. Varias empresas, como Amazon, utilizan el big data para analizar el comportamiento de los internautas, y así poder recomendar de forma automática otros productos que puedan interesar al consumidor en función de compras previas, consultas realizadas y preferencias.
• Identificar nuevas oportunidades. Los macrodatos también representan posibilidades para desarrollar proyectos, productos o políticas. Las empresas de retail, a partir de los datos de ventas de sus productos, pueden identificar oportunidades de negocio.

¿Podrán los macrodatos transformar la educación?

Los macrodatos se pueden incorporar como parte de una estrategia didáctica para analizar una problemática o fenómeno, a partir de la manipulación de bases de datos o del análisis de visualizaciones interactivas, que facilitan la comprensión de fenómenos complejos como, por ejemplo, el Mapa de Internet, sobre el tráfico de la web en 2011, o el proyecto Earth (Tierra), con información sobre las condiciones meteorológicas del mundo. Estos materiales se pueden incluir en el diseño de propuestas de aprendizaje basado en proyectos (ABP), que ubica a los estudiantes en el centro de un problema como oportunidad para la adquisición de nuevos conocimientos. No solo hablar del fenómeno de los macrodatos, sino trabajar a partir de ellos con datasets de instituciones públicas, como el portal Datos Argentina, y encontrar ciertos patrones o tendencias. El big data, a su vez, puede ser abordado en propuestas que exijan a los estudiantes desarrollar competencias digitales para la búsqueda de información en línea, su evaluación, selección y jerarquización, la manipulación de herramientas y aplicaciones, como así también para la presentación y producción de nuevos materiales.

En el campo educativo, también se comienza a trabajar con macrodatos para comprender, evaluar o medir la enseñanza. Las escuelas desde siempre manejaron datos, pero ahora comienzan a registrarlos a gran escala y de forma inmediata, a medida que sus estudiantes interactúan con los sistemas informáticos y sus algoritmos. Ben Williamson, investigador de la Universidad de Edimburgo, en el Reino Unido, advierte en su libro Big data en educación. El futuro digital del aprendizaje, la política y la práctica que la aceleración del software de procesamiento de datos “no solo afecta a las personas y las organizaciones, sino también al currículo, la didáctica y la evaluación”.

A partir del análisis del big data los estudiantes pueden seguir su progreso y encontrar posibilidades de mejora en sus trayectorias educativas, y las instituciones, por su parte, obtener información clave para diseñar programas personalizados, propuestas que respondan a las particularidades del estudiantado y elaborar iniciativas y políticas innovadoras.

El argentino Walter Sosa Escudero, director del departamento de Economía de la Universidad de San Andrés, señala que se pueden hallar “ventajas pedagógicas” al utilizar big data en educación, como con proyectos como MindSpark, que permite trabajar con las particularidades de grupos heterogéneos. Es decir, son propuestas dinámicas, donde el sistema “aprende” del ritmo, de los intereses, las dificultades y las necesidades del estudiante para ofrecerle un recorrido de aprendizaje.

Además, se desarrollaron proyectos como Ilime, un asistente para profesores y estudiantes creado con el fin de recomendar itinerarios o materiales de aprendizaje; Gradecraft, que aplica la analítica del big data en los entornos de aprendizaje en línea, y Analytikus, una iniciativa de data science que busca empoderar a las instituciones educativas y las ayuda con la retención, la graduación y el aprendizaje permanente de sus estudiantes. De este modo, la analítica de los macrodatos puede dar cuenta de distintas trayectorias educativas y estilos de aprendizaje, como así también de necesidades de capacitación de los docentes, de intereses y oportunidades para los proyectos institucionales o incluso de mejoras en la gestión de las escuelas y sus redes.

Como vimos, la ciencia de datos puede ser parte de actividades, proyectos áulicos o institucionales, y también de políticas públicas que permitan comprender mejor el funcionamiento del sistema educativo a través de la información que recaban los sistemas: cantidad de escuelas, su ubicación geográfica, estudiantes matriculados, y más.