¿Y a esto le llaman progreso?

No son más que malas ideas. Los comerciantes nos aseguraban que las pulseras electrónicas para hacer deporte activarían a toda una generación de comodones desmotivados con sobrepeso al proporcionarles información inmediata sobre los 3.500 o 5.000 o los miles de pasos que sea que hay que dar cada día para llegar al objetivo. Además, terminarían con la obesidad, reducirían la diabetes y nos ayudarían a encontrar la pareja atractiva y de cuerpo prieto que deseábamos. Pero después de pasarse el día caminando con un amigo por las empinadas calles de San Francisco, el periodista del Times Nick Bilton, notó que algo no funcionaba en su FuelBand de la marca Nike. La pulsera de su compañero le daba un buen resultado, mientras que la suya le decía que había sido un vago. “Esa es la incómoda verdad sobre muchas de estas pulseras”, escribía Bilton. “No funcionan bien (o al menos no tan bien como sus fabricantes quieren hacernos creer)”.

Los análisis de los monitores electrónicos de muñeca han puesto de manifiesto sus fallos, como la incapacidad para registrar una sesión de ejercicio con una bicicleta estática. Puede que su momento de gloria como accesorio deportivo haya acabado. Según Bilton, en abril Nike despidió a la mayor parte del equipo de FuelBand para centrarse en las aplicaciones para móvil.

Las promesas del Big Data (el conjunto de sistemas que permiten el análisis de grandes conjuntos de datos) parecen no tener fin. Hacen ver que no hay casi nada que no puedan conseguir. Mediante el análisis de billones de búsquedas en Internet para detectar brotes de gripe o de tropecientas llamadas telefónicas para anticiparse a un ataque terrorista, “prometen resolver prácticamente cualquier problema (de delincuencia, sanitario o de los peligros que pueden conllevar las citas online) con solo procesar números”, escribían Gary Marcus y Ernest Davis en ese periódico. Pero, según los autores, el camino hacia un futuro mejor a través de este procedimiento origina grandes problemas. Ellos mencionaban al menos nueve. Estos son algunos de ellos:

Se puede manipular. Por ejemplo, los programas para evaluar a los estudiantes mediante el Big Data dependen de variables como la longitud de las oraciones y la complejidad de las palabras. En vez de aprender a escribir bien, los alumnos escriben frases largas y utilizan palabras poco claras para obtener puntuaciones más altas.

En 2009, la herramienta de Google para predecir casos de gripe conocida como Google Flu Trends hacía un seguimiento de las búsquedas relacionadas con la gripe y, aparentemente, era el mecanismo más adecuado para la detección de la propagación del virus. En los dos últimos años, sus predicciones han fallado más veces de las que han acertado.

También está el efecto eco, ya que muchos de estos datos proceden de la Red. Cuando un análisis de Big Data procede del mismo conjunto de datos, se crean con frecuencia círculos viciosos. Los usuarios del traductor de Google lo saben muy bien. El Big Data utiliza los contenidos de la Red para su algoritmo de traducción. Cualquiera que lo haya utilizado sabe cómo funciona el sistema.

Pero no todas las grandes ideas tienen que ver con la tecnología. Un ejemplo es el golf, que cada vez tiene menos seguidores. La era de lo inmediato ha hecho que un deporte cuyas partidas se juegan durante cuatro o cinco horas pierda atractivo. Tampoco ayuda el hecho de que en algunos campos se haya prohibido el uso de los móviles. Así que la gran idea, (que tampoco es muy novedosa) es agrandar el hoyo hasta los 38 centímetros de diámetro. Ahora tiene un poco menos de 10,8.

Charles McGrath escribía en The Times que esto arrebataría al golfista el placer que siente cuando golpea “esa pelota lanzada desde los seis metros, con un efecto bien calculado, que pasa por encima de un montículo, hace un quiebro a la izquierda y describe una curva antes de entrar a toda velocidad, como un ratón, en el hoyo”.

Es sencillamente una mala idea.

© 2014 The New York Times International Weekly