Un tweet, un voto

José M. Alarcón
José M. Alarcón
Gallego de Vigo, amante de la ciencia, la tecnología, la sociología, la música y la lectura. Ingeniero industrial y empresario. Fundador de Krasis, especialistas en e-learning. Autor de varios libros y cientos de artículos.
Un tweet, un voto

"Los ordenadores son inútiles. Sólo pueden darte respuestas" -- Pablo Picasso

Lo verdaderamente interesante de los grandes sistemas de información que se han generado en la última década gracias a Internet es que, unidos a los avances en el proceso de enormes cantidades de información (el famoso Big Data), es posible obtener información muy interesante sobre casi todo.

Dentro de estos sistemas, las redes sociales son quizá el conjunto de datos más interesante que se puede analizar. Al fin y al cabo las redes sociales no son más que un reflejo de las personas que las componen: sus intereses, sus sentimientos, sus miserias y alegrías... Y a medida que la sociedad se incorpora masivamente a la Red, el estudio estadístico de la información que se genera permite ofrecer radiografías cada vez más exactas y precisas de cómo somos y qué queremos. Nos gusten o no esos resultados.

Big Data es Ahora es la gran palabra de moda que todas las grandes empresas quieren aplicar. Pero se necesita algo más que herramientas de procesado de datos usadas ciegamente. El gran peligro del Big Data es el de confundir correlación con causalidad , que son conceptos muy diferentes.

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Es indudable, sin embargo, que su uso en manos de personas competentes está ofreciendo grandes éxitos.

Por ejemplo, Obama en las elecciones de 2012 logró obtener unas mejoras espectaculares en sus resultados gracias al uso de Big Data para llegar de manera individualizada a sus electores. En el mismo ámbito, Nate Silver, utilizó sus modelos matemáticos para predecir con absoluto acierto (50 de 50 estados) los resultados de las elecciones, asombrando a muchos y convirtiéndose en una persona todavía más influyente (en las anteriores había acertado en 49 de 50, y antes se ganaba la vida con predicciones estadísticas para el béisbol).

Dentro de las redes sociales, Twitter es el gran referente gracias a su API de fácil utilización y la naturaleza abierta de los mensajes que los usuarios intercambian. La información que maneja Facebook, sobre todo con la compra de Whatsapp,  es incluso más valiosa ya que incluye a un espectro de personas mucho más amplio y heterogéneo, aunque el acceso a esa fuente de información está muy cerrado.

La tendencia a compartir nuestra vida de manera pública (y muchas veces geo-localizada) en Twitter se utiliza para predecir de todo, especialmente eventos con interés comercial:

El análisis automatizado del lenguaje también entra en juego aquí. Por eso los tweets reflejan una enorme variedad de matices en sus 140 caracteres (tristeza, alegría, enfado, excitación, interés...), algo que ni siquiera Google puede obtener del análisis de nuestras búsquedas. Eso vale más en el medio/largo plazo para Twitter y las demás redes sociales que la publicidad, y debería ser su verdadero modelo de negocio.

Si además hacemos uso de algún hashtag oficial, se lo estamos poniendo más fácil a los analistas. Por eso ahora todos los programas de televisión muestran en pantalla uno de esos textos con la almohadilla delante. A nosotros nos pueden servir para entretenernos más mientras vemos la tele, pero es una coacción más que sutil para que les surtamos de información útil. Cada vez que tuiteamos viendo la tele estamos proporcionando datos a unos analistas. Según de lo que se trate, elegir bien el mensaje puede tener más valor del que pensamos., sobre todo si somos muchos los que lo hacemos de manera reflexiva.

Por eso, cada vez más, se impone un uso responsable de lo que comunicamos en las redes sociales. Debemos partir de la base de que todo lo que decimos está siendo monitorizado, y que cada tweet es una especie de voto.

Lo que desconocemos es qué estamos votando y quién toma las decisiones basadas en nuestros votos...

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