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Por qué los experimentos con datos de móviles son inevitables y buenos para la sociedad

Alex Pentland, cofundador del MIT Media Lab, defiende la necesidad de conocer mejor nuestros hábitos mediante la tecnología

Alex "Sandy" Pentland, profesor del MIT Media Lab, durante una visita a Madrid a finales de octubre.
Alex "Sandy" Pentland, profesor del MIT Media Lab, durante una visita a Madrid a finales de octubre.

"La importancia de la revolución de los datos es como la electricidad o la imprenta", dice Alex Sandy Pentland, cofundador del MIT Media Lab y uno de los siete científicos de datos más destacados del mundo, según Forbes. "Ha cambiado completamente el mundo, más que cualquier tecnología del siglo XX", añade.

El polémico experimento del INE que ha empezado este lunes en España es algo que docenas de empresas hacen sin contarlo. El análisis de millones de teléfonos para saber cómo se mueven los consumidores o conocer el historial de navegación les sirve para averiguar comportamientos. Es ya clave para tomar decisiones en el sector privado. ¿Por qué los ciudadanos y los organismos públicos no deberían emplearlo con todas las cautelas? ¿Y de paso por qué no aprovechar para pedir responsabilidades sobre quién y cómo usa esa información?

"La capacidad de recoger datos de todo es lo más importante que ha pasado desde el siglo XIX"

El tratamiento de todos estos nuevos datos para el bien común es la batalla de Pentland desde hace una década. Pentland charla con EL PAÍS precisamente en una reciente visita fugaz a Madrid para explicar en el Club de Madrid cómo tratar bien datos.

"Desde un punto de vista científico, la capacidad de recoger datos de todo es lo más importante que ha pasado desde el siglo XIX: más que los aviones, coches o internet. Tenemos datos milisengundo a milisegundo de casi cada humano en la tierra", explica Pentland. No hemos visto aún casi nada de qué puede hacerse con eso. "Puede ser terrorífico", dice Pentland. Pero hay más opciones.

Será quizá el gran debate de nuestra era: "Tenemos que integrar los datos en el contrato social", dice Pentland. "Sabemos cómo manejar el dinero, cómo manejar la tierra, pero cómo manejaremos los datos es un reto enorme", añade.

Ahora el temor por la pérdida de algo muy valioso –nuestra privacidad– domina el relato. "Es algo que hay que pensar bien. Tenemos nociones sobre los datos grabadas en nuestras cabezas a tanta profundidad que ni siquiera sabemos que están ahí. Y están mal", dice Pentland. Un informe del 15 de noviembre de Pew Research en Estados Unidos reveló que un 81% del público cree que los riesgos de la recolección de datos por parte de las empresas superan sus ventajas y el 66% dice lo mismo del Gobierno. Las cifras reflejan una preocupación creciente pero mal entendida.

El trabajo de Pentland estuvo en parte en el origen del Reglamento General de Protección de Datos de la UE, pero hoy va más allá y propone una solución colectiva: los sindicatos de datos. "Es como hace 120 años, cuando había unas pocas empresas que dominaban nuestro trabajo. ¿Qué hicimos? Formamos colectivos para enfrentarnos. Ahora necesitamos sindicatos de datos. No creo que el gobierno deba ser la solución a todo. El colectivo puede resolverlo", explica Pentland.

Otra propuesta de Pentland para evitar el mal uso o pérdida de datos es no moverlos: "No reúnas todos tus datos en un sitio, que es lo que como humanos tendemos a hacer, sino dejémoslos donde se recogen y enviemos preguntas preacordadas", explica. Los algoritmos que analicen esos datos deben ser abiertos y revisables: "Si eres una teleco, te voy a mandar el algoritmo 23, lo pasas por tus datos y cuelgas la respuesta en abierto", explica. El control ciudadano y la transparencia deberían distinguir el negocio oculto de los datos del bien público.

La importancia de la diversidad en tu barrio

¿Por qué pueden ser tan importantes nuestros datos para el bien común? Porque pueden salvar millones de vidas o mejorar la segregación en nuestras ciudades. Pentland tiene sus ejemplos. Nuestro comportamiento, por ejemplo, permite prever cuándo estaremos enfermos antes de que lo sepamos. Los humanos somos seres de hábitos y el 90% de nuestra actividad puede preverse: te levantas, vas al trabajo, vuelves. Luego está la parte imprevisible: la exploración, buscar cosas nuevas. "Es la parte más importante de tu vida, tu curiosidad", dice Pentland. "Los datos muestran que cuanta más exploración, mejor te irá en la vida. Cuando ves que la exploración de alguien se apaga, tiene pinta de que tendrá problemas. Somos capaces de predecir eso", explica. Ahora bien, un hospital puede usar ese dato, según Pentland. "Si eres un paciente del corazón, te piden que aportes tus datos. Y si ven que tus hábitos cambian, te llaman a ver si estás bien", explica. Es un proceso que el paciente debe aceptar, no es vigilancia involuntaria.

"La diversidad sirve para predecir crecimiento. Y cuando cae, es un predictor de crimen"

Este es un ejemplo individual. Pero la inmensa mayoría de los datos útiles recolectados son agregados. "No hace falta tanta granularidad. Para las funciones sociales como la movilidad o la segregación, con datos agregados es suficiente", dice Pentland. En sus investigaciones, ha trabajado con gobiernos que han analizado datos similares a los que recogerá el INE.

En Pekín combinaron datos de barrios para encontrar patrones de crecimiento económico: "Vimos que hay características de diversidad en los barrios que tienen más opciones de crecer, es una relación muy fuerte. La diversidad sirve para predecir crecimiento. Y cuando cae, es un predictor de crimen", explica Pentland. En Londres vieron algo similar: cuando los visitantes dejan de acudir a un barrio, es un predictor de que al cabo de dos meses subirá el crimen.

Con el español Esteban Moro, Pentland ha medido la segregación en 10 ciudades norteamericanas con datos de móviles. Han mirado a qué locales va la gente durante el día. A cada usuario le han asignado una renta según el lugar donde pasaba las noches. Por tanto, cada punto está anonimizado, pero tiene asignada una renta por su barrio. ¿Qué han encontrado? "La mitad de la segregación que hay en EEUU se debe a tus elecciones cotidianas. Cuando vas a comer, entras en un lugar que tiene gente como tú y no gente distinta de ti", explica Pentland. La obligación de un ayuntamiento es buscar espacios donde ciudadanos de rentas dispares se encuentren. En Riad (Arabia Saudí), encontraron que la mayoría de afectados por paro crónico vivía en zonas donde el transporte público era malo.

Son solo ejemplos de lo que será un futuro cercano: cada buen gobierno tendrá su laboratorio de datos para conocer sus acciones. No es algo que vaya a entusiasmar a los políticos, que deberán afrontar sus prejuicios con resultados inexcusables: "Hay que verlo como un censo enriquecido. ¿Verdad que nadie se imagina dirigir un gobierno sin censo? Pues ahora enriquezcámoslo", dice Pentland.

EL PAÍS publicó este verano datos de veraneo de españoles a partir de la información de las torres de móviles que tenía una empresa privada. El INE parece que se ha inspirado para obtener datos similares y algo más refinados que por código postal. Pero el INE seguirá sin saber dónde va cada español a trabajar o de vacaciones, sabrá dónde va la mayoría de cada grupo según su lugar de origen. Del análisis de esos datos podrán surgir ideas hasta ahora difíciles de demostrar.

Los políticos se aprovechan de que no pensamos

Uno de los objetivos de Pentland es averiguar cómo pensamos y tomamos decisiones los humanos. Hacemos muchas cosas sin pensar, por eso somos tan predecibles. "Saber cómo mezclamos nuestra parte impetuosa y nuestra parte reflexiva es clave. Nos vemos a nosotros mismos como seres independientes y de libre albedrío y tal. Pero la mayor parte de nuestra vida no lo es", explica Pentland. Es la distinción entre el sistema 1 y el sistema 2, que descubrieron los israelíes Daniel Kahneman y Amos Tversky. "Los pánicos financieros vienen del sistema 1, por ejemplo. No es racional, no se piensa en esos momentos", dice Pentland.

Ese sistema 1 tiene un problema: es automático, visceral. "Los hechos y la información no sirven para contrarrestarlo. Así que hay que buscar otro modo de comunicarse con la gente y probablemente de hacer política". No tenemos, según Pentland, ninguna explicación de cómo funciona la inteligencia colectiva: cómo los humanos toman decisiones juntos, por ejemplo precisamente sobre política. Pentland da un ejemplo maravilloso: "Si crees en el modelo racional individual, deberías pensar que la democracia directa, que todo el mundo vote sin legisladores, sería lo mejor. Pero toda la evidencia demuestra que es el mejor modo de provocar locura", dice. Así que hoy tenemos la democracia representativa, que frena la locura pero conlleva corrupción. "Igual hay una solución mejor que tener a gente poderosa y avariciosa haciendo de representantes, pero no sé cuál es", concluye Pentland.

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