‘Estambres y pistilos’
'Datos y verdades'
'La Nación', Argentina
23 de diciembre

Enlaces vinculados:
'Estambres y pistilos'. El Mundo, España. 4 de septiembre del 2019

'Um engendro'. 'O Globo', Brasil. 25 de agosto del 2018

'¿La fidelidad importa?. 'La Vanguardia', España. Abril del 2016

'Amores superpuestos'. Conjunto de trabajos. 2017/2018

Entrevista para una Tesis Doctoral sobre Visualización de Datos científicos en el contexto del 'data sciencie' y del Big Data

Adriana Alves, Ciencias de la Comunicación

Programa de Postgrado en Ciencias de la Información

Universidad Federal de Paraíba

¿Cómo puede el fenómeno de Big Data cambiar la forma en que se produce la visualización de datos?

El cambio ya se ha producido de forma radical.

Nuestro cerebro no es capaz de construir una imagen de lo que los datos contienen si estos superan unas pocas decenas. Para ayudarnos en esta deficiencia construimos soluciones visuales desde hace ya varios siglos. Seguramente las más conocidas son las propuestas de William Playfair, Charles Joseph Minard o Florence Nightingale, creadores de las principales formas en que hoy seguimos representado la estadística.

Con estos recursos podemos aprehender contenidos informativos alfanuméricos de centenares, incluso millares de cifras. A raíz de estas visualizaciones, la estadística apareció como apoyo científico en casi todas las ramas de conocimiento. Pero, afortunadamente, siempre se mantuvo una saludable desconfianza hacía lo que la estadística arrojaba: nunca fue una verdad, solo una estimación, una aproximación que sabíamos que a menudo se equivocaba. Los ‘errores’ de los análisis estadísticos se debían frecuentemente a dos factores principales: 

a) la intermediación de la subjetividad humana en su recolección 

b) universos de personas reducidos. 

Con la aparición de las actuales tecnologías, capaces de recolectar billones de datos sin nuestra intermediación –es decir, esquivando al tendencioso sujeto-, los dos puntos flancos de la estadística desaparecieron: ya no es necesario preguntarle a las personas sus deseos, han quedado registrados en sus dispositivos digitales. Y no el de un grupo variado aunque reducido que nos sirva de muestra, si no el de la practica totalidad de la humanidad relevante en términos económicos. En definitiva se podría decir que por primera vez en la historia disponemos de información objetiva sobre la subjetividad humana.

¿Qué nuevos mundos nos puede mostrar la visualización de estas objetividades ‘datificadas’? 

Es tal la cantidad de datos que, a priori, no lo podemos saber. La visualización de datos no es hoy la traducción de un número de cifras en imágenes que nos hagan comprender con facilidad una tendencia posible. La visualización de datos hoy es la cartografía de mundos antes desconocidos. Tampoco este es un concepto nuevo. Existen diversos ejemplos documentados, siendo seguramente el más conocido el ‘Mapa del cólera’ del Dr. Snow. Su concepto no es estadístico ni alumbra unos datos preexistentes, recolecta datos específicos para responder una pregunta concreta mediante su visualización. La diferencia esencial entre la concepción del Dr. Snow y las actuales visualizaciones de datos no se encuentra en el concepto sino en el volumen de datos –tan enorme que la respuesta resulta un enigma- y es su naturaleza objetiva.

Pero la pregunta aquí importante es:¿qué nos ofrecen habitualmente los nuevos mundos que visualizamos? En mi opinión nada relevante. Por dos cuestiones: a) lo importante son las pregunta correctas, y las preguntas que se efectúan suelen ser irrelevantes en términos humanísticos; b) aunque las preguntas pudieran ser relevantes, las respuestas carecerían de todo valor por que prescinde de lo realmente importante: el sujeto.

¿Cómo evalúa la profesión de 'Data Scientist' en el contexto de la producción de visualización de datos?

Muy simple: sin científico de datos no existiría visualización posible.

¿Qué competencias o habilidades debe tener un científico de datos en el contexto de Big Data?

Más allá del pensamiento científico común en todas las áreas de investigación y desarrollo, y del conocimiento de habilidades tecnológicas concretas, sería deseable una mirada humanista. La curiosidad y la duda son esenciales.

Según el artículo de portada de The Economist, publicado el 6 de mayo de 2017, los datos son los recursos más valiosos a escala global, considerados como "el petróleo de la era digital". ¿Cómo se puede aplicar este 'aceite' a la sociedad?

¿Valiosos en que términos y para quien? En términos económicos y de poder para grandes empresas, instituciones y gobiernos su valor es indudable. Y lo es por que supone control.

¿Que ofrecen los metadatos al controlado? En la actualidad se hace casi imposible imaginar el vivir sin los muñidores de datos personales. Hoy vivir es colaborar. La recolección de datos sobre todos nosotros –pero si nosotros-, en todos los aspectos de la vida, es constante. Obtenidos sin nuestra intermediación -a menudo sin nuestra conciencia-, son procesados para su visualización y análisis. El resultado nos muestra una paradigma de todos. Por tanto, si es de todos no es de nadie en concreto. Los metadatos no son nadie. O mejor dicho, son ‘Nadie’. Una verdad imaginada moderna. Nuestro mundo está construido sobre infinidad de verdades imaginadas, convenciones a las que les otorgamos poder político y cultural. Detecto que observamos las visualizaciones de miles de millones de datos como una verdad incuestionable de la que formamos parte. Es una paradoja. El actual individualismo, el más radical de la historia, convive con una tecnología que da respuestas que obvian al individuo singular.

El resultado es catastrófico: la alienación más absoluta, que estalla en inconscientes paradigmas políticos radicales que creemos en el sentido opuesto: Donald Trum, Jair Bolsonaro, Brexit… Preocupantes respuestas que abrigan, sin embargo, una esperanza: aunque a mi entender equivocadamente, la ciudadanía lucha contra ‘Nadie’.

¿Se puede señalar la ciencia de datos como un paradigma en el campo científico?

Sin lugar a dudas habrá un antes y un después de los datos masivos. En el futuro el pasado no podrá ser reinterpretado. Este es un cambio profundo y radical. La construcción de un presente en el que podamos vivir saludablemente, y que nos permita proyectar un futuro, demanda de la reinterpretación del pasado. Las cosas no son de un modo u otro. Son como queramos creer, y disponemos de la capacidad de modificarlas si fuera necesario. En el futuro la inherente subjetividad humana chocará contra la lógica de nuestros propios datos que dibujaron un pasado objetivo, dificultando, cuando no impidiendo, su reinterpretación.

¿Qué tendencias pueden señalar las narraciones de visualización de datos?

Más que tendencias, lo relevante de la visualización de datos masivos es que alumbra nuevas realidades, que por invisibles eran inexistentes. A partir de ellos podemos observar tendencias. Si las tendencias son políticas –y entendamos que la practica totalidad del quehacer humano lo es- lo importante es no actuar: no ser tendencioso. Atendamos a como define la palabra ‘tendencioso’ la RAE en su única acepción: “Que manifiesta parcialidad, obedeciendo a ciertas tendencias, ideas, etc”

Enlaces vinculados:

'Retrato de todos y de 'Nadie'. Diario 'Ara'. 10 de septiembre del 2018

'La banalidad del recuerdo'. Pre/ocupaciones. Hansel i Gretel para Focus