El análisis de enormes repositorios de datos está tomando cada vez mayor importancia en sectores, como la salud, educación, política e investigación. Personajes del ámbito político como Donald Trump han utilizado el Big Data como una herramienta en sus campañas electorales; de igual manera, investigadores de la Universidad de Cambridge, han creado perfiles de personalidad en base a los ‘likes’ y datos generados por los usuarios de Facebook.

La tendencia de analizar datos está tomando un papel importante en las ciencias y en la sociedad en general, frente a este fenómeno es importante reflexionar, ¿qué utilidad tiene para los psicólogos y profesionales de la salud comportamental conocer el mundo del Big Data? y ¿qué relación tiene con la psicología?

Pero antes de abordar el tema de lleno, hemos de preguntarnos:

¿Qué es Big Data?

Sponsor Exclusivo:

Bien pues cuando hablamos de Big Data hacemos referencia al tratamiento y análisis de enormes repositorios (cantidades) de datos. Estos son tan desproporcionadamente grandes, en relación a los que se utilizan en la mayoría de las investigaciones en psicología, que es imposible tratarlos con las metodologías y herramientas convencionales existentes (Salazar, 2016, pág 4).

Vivimos rodeados de tecnología, smartphones, tabletas, computadoras, televisores inteligentes y otros aparatos tecnológicos, que son capaces de ejecutar aplicaciones que generan una cantidad garrafal de datos, datos que son el objetivo de análisis de la big data. La disposición de estudiar esta gran cantidad de información se debe a la necesidad de emplear dichos datos en la creación de informes estadísticos y modelos predictivos que pueden ser utilizados en muchas áreas del quehacer humano (Salazar, 2016, pág 4) y de las ciencias.

Usos de la Big Data

El fenómeno de análisis de datos se ha empleado en diversas áreas como salud, educación y en particular, en la política. El portal de noticias El Observador (2017), afirmaba que el actual presidente de los Estados Unidos de Norteamérica, Donald Trump contrato servicios de análisis de datos durante su campaña electoral, para ganar simpatizantes.

De igual manera, Tosas (2017), publicó una nota en el portal web del diario La Vanguardia, en donde afirmaba que Trump pudo seducir a la audiencia norteamericana por medio de publicaciones dirigidas en Facebook, ¿cómo se lograba tal cosa?, bien pues el equipo de campaña de Trump contrató una empresa cuyo propósito era convencer a la audiencia de votar por el candidato republicano, su principal tarea era obtener datos de un votante potencial para crear un perfil psicológico, y luego adaptar anuncios políticos conforme a su personalidad, creencias y preferencias (Soares, 2016). Con la ayuda de encuestas publicadas en redes sociales, se agrupaban a las personas con rasgos de personalidad como la apertura, la extroversión, la conveniencia, el neuroticismo o la inestabilidad emocional y luego se combinaban las personalidades de los individuos con su historial electoral, con que productos consumían, que contenido informativo frecuentaban e incluso lo que veían en la televisión. (Soares, 2016)

Pero cabe resaltar, que el análisis de datos no solo es útil en cuestiones políticas/electorales como las elecciones de Estados Unidos o el Brexit (Tosas, 2017), aunque dichas cuestiones nos brindan un panorama para asimilar el potencial de esta herramienta. Como ilustración, la Universidad de Cambridge por medio de su software llamado Apply Magic Sauce, nos permite averiguar la personalidad de los internautas a través de sus ‘likes’ de Facebook y su actividad en Twitter, por ejemplo, los resultados revelan que las personas a las que les gusta Salvador Dalí, las conferencias TED o las páginas sobre meditación, tienden a ser más abiertas y liberales, en cambio, los fans del futbol, la música country o la marca Ford, pueden considerarse conservadoras (La Vanguardia, 2015). Este tipo de correlaciones se da gracias al análisis de grandes cantidades de información, cabe resaltar que estas correlaciones no serían evidentes con las investigaciones que se realizan comúnmente en psicología.

Relación de la Big Data con la psicología

Un campo importante de aplicación de la Big Data es el de la salud, en campos como la psicología clínica, la psiquiatría o la medicina, pues actualmente, se almacena una amplia gama de información sobre pacientes, trastornos, enfermedades, tratamientos y medicamentos. El análisis de estos datos puede traer consigo un enfoque de ciencias de la salud predictivo, preventivo y personalizable, algo benéfico para la psicología y ciencias afines (Pulido, 2016).

Los análisis predictivos podrían evitar y predecir conductas de riesgo o muertes en personas con algún tipo de enfermedad o trastorno mental, y de igual manera, los análisis preventivos, serían útiles para preparar a los profesionales de salud ante epidemias o problemáticas de salud en surgimiento, un ejemplo claro de ello, es cuando Google detectaba la epidemia de gripe y dengue en varias partes del mundo, antes de que las entidades de salud, emitieran comunicados al respecto en sus localidades (ABC, 2008). Y aunque actualmente los servicios de predicción han sido pausados, sus bases de datos aún están disponibles (Google Flu Trends Data & Google Dengue Trends Data).

Como se puede constatar el área preventiva trae consigo una variedad de oportunidades para la salud comportamental, pues como ya se ha visto en párrafos anteriores, aplicaciones como Apply Magic Sauce, podrían ser de utilidad no sólo para determinar rasgos de personalidad, sino, para identificar comportamientos patológicos en base a la actividad web de los internautas (aunque esto por el momento solo sea una posible hipótesis). El desarrollo de herramientas de tipo predictivas y preventivas puede ser de particular interés para la ciencia social computacional, una disciplina que se encuentra entre las fronteras de la psicología y la sociología (Pulido, 2016).

Por otra parte, dejando de considerar por un momento las aplicaciones de la Big Data a la psicología clínica y al sector salud, otro campo de aplicación en el que el análisis de datos tiene un papel importante es en el área educativa, pues gracias a la variedad de plataformas de aprendizaje web utilizados por escuelas y universidades como Moodle, es posible analizar datos del proceso de formación de los estudiantes, para observar el rendimiento académico, el número de ingresos a las plataformas docentes virtuales y el índice de uso de las bibliotecas virtuales, con el fin de personalizar la educación a las necesidades de cada estudiante (Pulido, 2016), esto podría minimizar las tasas de desinterés y deserción escolar.

Como ya se ha constatado anteriormente una aplicación para el Big Data, es la investigación científica, uno de los campos con mayores oportunidades. Hallazgos como el Bosón de Higgs, o la secuenciación del ADN no habrían tenido cabida sin el uso del Big Data. Se pueden enunciar múltiples aplicaciones del Big Data en el campo de la investigación científica, pero basta con los ejemplos anteriores para determinar que sin duda, el análisis de datos abre puertas a nuevas metodologías y formas de investigación. Pues si bien, antes los datos ayudaban a corroborar o anular hipótesis, ahora los datos podrían ser los que generen las hipótesis (Pulido, 2016).

Peligros de la Big Data

Si bien, es notorio que el uso de la big data es fructífero, hay una serie de peligros y consecuencias que rondan alrededor de esta tecnología. Carabaña (2015), nos muestra una serie de casos en los que la big data, además de ser útil, se torna escalofriante (o interesante).

Uno de ellos, fue suscitado en el año 2010, cuando un algoritmo anticipó que una adolescente estaba embarazada antes de que ella si quiera lo sospechara, por lo que comenzó a recibir publicidad sobre ropa y habitaciones para bebé. Esto fue posible, gracias a que el algoritmo determinó que las mujeres que esperaban un retoño, adquirían 25 productos indicadores de posible embarazo, entre ellos, crema sin fragancia.

Otro caso mencionado por Carabaña (2015) en el portal web El País, es cuando debido al análisis de datos, una pareja norteamericana se quedó sin seguro médico, pues el análisis de datos, arrojó que compraban antidepresivos y medicamentos para la presión arterial, algo no muy extraño pues, aproximadamente dos tercios de las empresas de seguros de dicho país usan las bases de datos de prescripciones médicas para analizar y rechazar a sus futuros clientes.

Con los casos anteriormente descritos, es posible inferir que una de las desventajas (y peligros) eminentes de esta tecnología, es la tornada disminución de la privacidad, pues la información personal, ya pasa a un segundo plano.

Consideraciones finales

En fin, como síntesis; se ha podido constatar que la información que generamos a través de nuestros aparatos tecnológicos tiene un gran valor, si se analiza con las herramientas adecuadas. El deber de los investigadores, es aprovechar al máximo este tipo de tecnologías para generar un cúmulo de conocimiento más variado (¿y acertado?). Imaginen por un momento la posibilidad de corroborar o descartar hipótesis en cuestión de horas, gracias al análisis masivo de datos. Sin duda, suena tentador.

Tanto investigadores, como docentes y educandos de psicología, deben interesarse por el auge de las tecnologías en los procesos de enseñanza, aprendizaje e investigación, pues el big data es una herramienta que puede traer consigo oportunidades para la fructificación del saber.

Habrá que debatir y dialogar que áreas y en que nos puede ser útil esta tecnología, es hora de que la psicología revolucione sus metodologías para analizar el comportamiento de miles de individuos dentro de la web (y fuera de ella) ¿será hora de hacerlo?, eso solo las presentes y futuras generaciones lo determinarán.

Referencias bibliográficas:

ABC (2008). Google detecta la epidemia de gripe en todo el mundo dos semanas antes que los servicios de salud. ABC.es. Recuperado el 10 de Diciembre del 2017, de http://www.abc.es/hemeroteca/historico-13-11-2008/abc/Nacional/google-detecta-la-epidemia-de-gripe-en-todo-el-mundo-dos-semanas-antes-que-los-servicios-de-salud_911205730963.html

Carabaña, C. (2015). Cuatro casos en los que el ‘big data’ pasó de útil a escalofriante. EL PAÍS. Recuperado el 5 de Diciembre del 2017, de https://elpais.com/elpais/2015/08/11/icon/1439304143_858615.html#comentarios

El Observador. (2017) ¿Trump ganó gracias al big data?. El Observador. Recuperado el 28 de Noviembre de 2017, de https://www.elobservador.com.uy/trump-gano-gracias-al-big-data-n1023849

La Vanguardia (2015). Los me gusta de Facebook revelan el perfil psicológico. La Vanguardia. Recuperado el 29 de Noviembre del 2017, de http://www.lavanguardia.com/tecnologia/redes-sociales/facebook/20150220/54426357810/me-gusta-facebook-revelan-perfil-psicologico.html

Pulido, E. (2016). Big data: ¿Solución o problema?. UAM. Recuperado el 10 de Diciembre del 2017, de https://repositorio.uam.es/handle/10486/677785

Salazar, J. (2016, 01 de enero). Big data en la educación. Revista Digital Universitaria. (17) p. 4. Recuperado de http://www.revista.unam.mx/vol.17/num1/art06/

Soares, I (2016) Analistas psicológicos: el arma secreta de Donald Trump para que votes por él. CNN. Recuperado el 29 Noviembre del 2017, de: http://cnnespanol.cnn.com/2016/11/05/analistas-psicologicos-el-arma-secreta-de-donald-trump-para-que-votes-por-el/#0

Tosas, G. (2017). Robert Mercer, el ‘big data’ que está detrás de la victoria de Donald Trump y el Brexit. La Vanguardia. Recuperado el 28 Noviembre de 2017, de http://www.lavanguardia.com/internacional/20170302/42436551278/robert-mercer-multimillonario-donald-trump-brexit.html

Dejar respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.