BIG DATA Y AUDIENCIAS: CÓMO SER RELEVANTES PARA DISTINTOS PÚBLICOS
La información es poder, y eso es algo que sabe todo el mundo hoy en día. Las empresas dirigen sus acciones hacia la recopilación y el almacenamiento de datos con el fin de obtener patrones relevantes que mejoren sus servicios y la experiencia del usuario. Sin embargo, tener la información no es lo importante, sino saber qué hacer con los datos obtenidos.
Este “petróleo del Siglo XXI”, como lo llama Leopoldo Abad, académico de la Universidad CEU San Pablo, todavía tiene muchos problemas y lagunas. Sin nadie que interprete esos millones de datos recopilados, los datos son solo eso, datos, información que no tiene valor. Y la capacidad de las empresas para analizar esos datos es terrible, no solo por los problemas que acarrea para un ser humano interpretar millones de datos (una tarea interminable), sino a la hora de interpretarlos. Respetando el concepto de veracidad, una de las características de las 4 V’s Big Data (y la más discutida),la persona que interprete la información debe ser objetivo. ¿Pero puede ser el ser humano objetivo? Además, no toda la información es relevante, por lo que hay que discriminar.
Otros de los problemas mencionados fueron la protección de datos y el consentimiento del titular. Una cuestión fundamental para el usuario es saber y comprender qué se hace con nuestros datos. La información que se recopila tiene que ver con conceptos (algoritmos) que personas ajenas al mundo de la informática no entienden. Eso nos hace cuestionarnos hasta qué punto tengo capacidad para que ese consentimiento “informado” sea realmente informado. A pesar de no comprender realmente la finalidad del tratamiento de los datos que se recopilan sobre nosotros, los seguimos dando.
No solo es importante saber qué datos se recopilan, sino para qué se usan. Las empresas pueden usar los datos y perfiles de los usuarios para crear un mensaje teledirigido que les condiciona a la hora de tomar decisiones tan simples como decidir qué comprar o incluso elegir a quién votar. Algunos ejemplos destacados son uso de Cambridge Analítica para ayudar a Donald Trump en las elecciones o la victoria del Brexit que se consiguió detectando los nichos de usuarios potenciales. Incluso los sorteos que pensamos que son justos porque dependen del azar están condicionados por algoritmos que seleccionan a la gente según su información en internet y los intereses de la empresa.
Que las empresas recopilan datos como si no hubiera un mañana no es algo nuevo. Aceptamos el tratamiento de información sin saber para qué se usa realmente. Y aunque no aportemos algunos tipos de datos como nuestra orientación sexual o el nivel de ingresos del que disponemos, no significa que no se puedan obtener. Con el Big Data se pueden averiguar a través de lo que publicamos en redes sociales, y todo esto sin ser consciente de las consecuencias. ¿Hasta qué punto compras las cosas que compras libremente, sin ningún tipo de influencia o inducción? La cuestión es ¿estamos dispuestos a sacrificar el uso de redes sociales a cambio de privacidad?.
