Pensar a través de los números: Minería de datos

El Maestro ya lo había predicho.

En su obra maestra, la Saga de la Fundación, el maestro Isaac Asimov (imagen de la izquierda), imaginaba a la humanidad, esparcida a través de millones de planetas y gobernada por un decadente Imperio Galáctico.

Un hombre - Hari Seldon se llama nuestro héroe - es el encargado de salvar a la humanidad de esta debacle. Lo original del argumento es que Seldon no es un Jedi sino un simple matemático: creador y máximo representante de la Psicohistoria.
Mediante el análisis estadístico de trillones de datos, provenientes de las mas diversos campos, la psicohistoria no sólo busca predecir el futuro del moribundo imperio sino, mucho más importante, formular un plan para atemperar los efectos de su caída.

Llegan los Supercrunchers.

La ciencia ficción de ayer es la ciencia de hoy. Gracias a la revolución digital hoy contamos tanto con millones de datos como de la capacidad de procesamiento necesaria para realizar las más diversas estadísticas a partir de ellos. A esta nueva disciplina se la llama, usualmente, minería de datos.
Es que cada vez más y casi imperceptiblemente estamos reemplazando la experiencia del individuo por modelos matemáticos: Google decide cual es la información que necesitamos; LastFm, que música nos gusta; Amazon, que libros queremos leer; etc.
A partir del advenimiento de la red, especialmente de la Web 2.0, reemplazamos a bibliotecarios, críticos musicales y literarios por sistemas informáticos que se basan en recomendaciones.
Esto es sólo el comienzo, dice el profesor de Yale Ian Ayres, en su libro “Supercrunchers: Porqué pensar con los números es la nueva forma de ser inteligente”.
Es que los analistas de datos, Supercrunchers según la terminología del autor, han reemplazando a las canas: antes se necesitaban años de experiencia, inteligencia, mucha intuición y mas suerte para predecir, por ejemplo, si una persona era asegurable o no. Hoy, gracias a la minería de datos, la pregunta se contesta mas rápido y con mayor probabilidad de acierto. Algunos ejemplos de mineria de datos.

• Las compañías aseguradoras y de alquiler de automóviles se niegan a prestar servicio a las personas con un mal historial crediticio ya que las estadísticas señalan que estos son, en general, malos conductores.
• Para estudiar formas de aumentar el éxito de los trabajos académicos en materia legal se analizó cuantas veces eran citados por otros ¿Las conclusiones? es preferible escribir sobre derecho constitucional y abstenerse de hacerlo sobre derecho laboral y penal. También es mejor que el autor sea una mujer.
• Hoy en día las aerolíneas, ante la cancelación de un vuelo, no dan preferencia en el próximo vuelo a sus mejores clientes sino que analizan cientos de factores para determinar a quién les conviene “desilusionar”.
• Se pretende reemplazar la experiencia de los médicos por las estadísticas

Conclusión, Aspectos legales de la minería de datos.

¿Conviene operar? ¿Es una buena oportunidad de concursar la empresa o esperamos un poco más? ¿Es posible apelar a la Corte Suprema? Estás y muchas otras preguntas antaño la resolvían expertos y estos lo son, precisamente, porque años de experiencia les permiten predecir, con menor o mayor acierto, las posibles consecuencias de un acto.
Qué sean reemplazados por las computadoras abre todo un nuevo panorama de problemas legales.
En primer lugar esta el derecho a la intimidad. No sólo la materia prima de la minería de datos son nuestros datos personales. Habría que estudiar también los aspectos éticos de dejar decisiones - muchas veces de vida o muerte - en manos de un modelo matemático
En segundo lugar me pregunto. ¿Qué pasa si la operación recomendada por los supercrunchers no era la adecuada? ¿Quién es el responsable? ¿El médico, la base de datos, ambos, ninguno?
En la Fundación Hari Seldon formula un plan - empleando las técnicas de la psicohistoria - por el cual se puede reducir el barbarismo - consecuencia de la caída del imperio galáctico - de treinta mil años a sólo mil.
Al final el plan falló no porque el modelo estuviera errado sino ya que, a diferencia de los seres humanos, no había podido predecir lo imponderable.
Es que la intuición humana, al fin y al cabo, no puede ser reemplazada por una máquina, por lo menos no en la ciencia ficción.