Aplicaciones actuales del Big Data

Aplicaciones actuales del Big Data
9 diciembre, 2020 | MSc. José Francisco Ávila de Tomás

Podemos hacernos una idea de qué es el Big Data y de las innumerables fuentes de donde pueden proceder los datos que recoge nos podemos hacer una idea de su envergadura. Pero ¿para qué sirve?, ¿por qué se le está dando tanta importancia en los últimos años? Te contamos las aplicaciones actuales del Big Data.

A partir del Big Data podemos extraer perfiles de comportamiento, de consumo, de riesgo, de rendimiento físico, de competitividad… o de cualquier otra característica que podamos imaginar. Estos patrones los podemos relacionar con algunos comportamientos determinados.

Cuando esta relación ocurre en unas decenas o miles de casos puede ser explicada por el azar, ¿pero podremos decir lo mismo si este mismo patrón se mantiene constante en trillones de ocasiones? O ¿será una relación que ocurre por determinantes que pueden estar fuera de nuestro conocimiento pero que representan una realidad?

Os reproduzco una entrada del blog del Grupo de Nuevas Tecnologías de la SoMaMFyC que puede dar respuesta a estas preguntas:

“El Dr. Michal Kosinski es un reconocido experto en psicometría, una rama de la psicología encargada de descubrir patrones de medida y cuantificación de variables psicológicas.

Esta rama de la psicología nace en la década de los 80 del año pasado con el desarrollo de OCEAN acrónimo en inglés que agrupa las 5 dimensiones de la personalidad que evalúan cada rasgo del ser humano: openness (disposición o capacidad de abrirse a nuevas experiencias), conscientiousness (conciencia o capacidad de perfeccionismo), extroversión (extraversión o sociabilización), agreeableness (amabilidad en el sentido de capacidad de colaborar) y neuroticism (neuroticismo o capacidad de enfadarse). A estos rasgos psicológicos se les denominó «Big Five».

Kosinski inicia su doctorado en Cambridge sobre psicometría en el año 2008 y allí conoce a David Stillwell quien desarrolló en el año 2007 una pequeña aplicación en una red social que entonces estaba empezando y que se llamaba Facebook. Esta aplicación que se llamaba MyPersonality ofrecía a los usuarios poder tener un estudio psicológico gratuito solamente con responder a una serie de preguntas, muchas de ellas del cuestionario del Big Five a cambio de compartir su perfil con los investigadores.

De esta forma en pocos meses tuvieron la mayor base de datos de perfiles de Facebook asociados a los rasgos psicométricos del Big Five de sus propietarios.

Era la época de Facebook en la que todo estaba abierto y no había tantas restricciones de seguridad y en la, de forma inocente, todos estábamos compartiendo mucha información personal.

El proceso, de forma resumida y con unas pocas pinceladas, era el siguiente. Los investigadores, a través del test, obtenían los valores del cuestionario del BigFive y a través del perfil de Facebook del entrevistado accedían a los «me gusta» que este daba. De esta forma construyeron una gran base de datos (con millones de personas de todo el mundo) en la que podían correlacionar perfiles de personalidad con «me gusta» de Facebook.

De los resultados de esta investigación se podía extrapolar el camino contrario, es decir, si yo conozco los «me gusta» de una persona, puedo llegar a obtener, de forma inversa su perfil de personalidad.

En unos pocos años la base de datos creció de forma exponencial y para 2012 con una media de 68 “me gusta” de un usuario cualquiera se podía predecir su color de piel (con un 95 % de acierto) o su orientación sexual (88 %) incluso se podía predecir su nivel de inteligencia, religión, si era hijo de padres divorciados o si consumía alcohol o tabaco.

Se ha llegado a tal punto de exactitud que sabiendo 300 «me gusta» de una persona, este modelo, puede llegar a tener datos más fiables que la pareja del sujeto en cuestión.

La potencia de este modelo junto con las redes sociales de Internet hacía que el grado de conocimiento de una persona en concreto fuera tal que podía utilizarse esta información para el beneficio de la humanidad o como la herramienta de manipulación y opresión más importante desarrollada hasta ese momento.”

Viendo este repaso de la historia y cómo a través de una serie de rasgos o acciones se puede clasificar nuestro comportamiento o nuestras tendencias -aplicadas a la productividad laboral en la salud, nuestro comportamiento, nuestro consumo o nuestra capacidad de transgredir las leyes- es fácil conocer los campos en los que el Big Data puede ser aplicable:

El Big Data aplicado a la salud

Big Data para aplicaciones empresariales

Existen numerosos ejemplos de aplicaciones de Big Data en el sector empresarial que se utilizan fundamentalmente para conocer a su público diana objetivo, para la selección de personal o solución de conflictos en una empresa. 

Conocer los patrones de consumo puede ser fácil para una determinada empresa a través de diferentes estrategias para conocer el comportamiento de consumo de un grupo determinado (grupo de edad, vecinos de un barrio o de una ciudad…) obteniendo, por ejemplo, los datos de compra a través de tarjetas de fidelización.

Con estas tarjetas, aparentemente inofensivas o incluso generadoras de beneficios (descuentos, promociones…) estamos ofreciendo de forma gratuita información tremendamente valiosa a la empresa, hay que recordar que normalmente no hay nada gratis y cuando nos ofrecen algo, siempre estamos dando algo a cambio (normalmente información).

En relación con la selección de personal existen herramientas que son capaces de comparar las características objetivas de desempeño de un puesto de trabajo determinado con las actividades desarrolladas por todos los candidatos que se han rastreado en sus redes sociales de forma que se aceleran y simplifican mucho los canales de selección de personal.

Si releemos el artículo reproducido sobre el “Big Five” podemos entender cómo analizando nuestro comportamiento en redes sociales (con unas pocas decenas de interacciones que hayamos hecho) un departamento de recursos humanos puede determinar una serie de rasgos de nuestro comportamiento y ver si se adecuan a los requisitos de un puesto de trabajo determinado. Hay empresas que han utilizado herramientas de Big Data para poder identificar problemas dentro de su organización y proponer soluciones eficaces.

Big Data para la defensa y seguridad

Se utiliza la tecnología Big Data para incrementar la seguridad frente a ciberataques de las organizaciones, en vigilancia y seguridad de fronteras, lucha contra el terrorismo y crimen organizado, contra el fraude, planes de seguridad ciudadana o planeamiento táctico de misiones e inteligencia militar.

Ya hay sistemas predictivos de crímenes utilizando Big Data como el proyecto Crime Hot Spots con una precisión del 70% o un proyecto DDS (Decision Support System) del Cuerpo Nacional de Policía y de la Universidad de Granada que puede predecir cuántos delitos y de qué tipo se van a producir en el próximo turno policial. ¿Llegaremos a la situación, como una famosa película que nos parecía de ciencia ficción, de poder hacer detenciones preventivas pre-crimen?

A través de algoritmos en nuestras redes sociales, como hemos visto anteriormente, se puede predecir nuestra religión o nuestra tendencia sexual sin que hayamos hecho referencia explícita a estos datos. En nuestros perfiles sociales está nuestra fotografía y en numerosas fronteras existen sistemas de reconocimiento facial.

Es decir que actualmente ya existen mecanismos para que, en los puestos fronterizos, simplemente con nuestra imagen, puedan impedirnos la entrada a un país por cuestiones religiosas o por nuestras tendencias sexuales.

Big data para el deporte

AMISCO es un sistema aplicado por equipos de las ligas de fútbol española, francesa, alemana e inglesa desde el año 2001 que está formado de 8 cámaras y diversos ordenadores instalados en los estadios, que registran los movimientos de los jugadores y luego envían los datos a una central donde hacen un análisis masivo de los mismos.

La información que se devuelve como resultado incluye una reproducción del partido, datos técnicos y estadísticos, y datos físicos de cada jugador con informes para el entrenador, los preparadores físicos y para los propios jugadores. Esta herramienta pertenece a STATS que recopila datos de numerosos deportes (fútbol, rugby, beisbol, hockey hielo o baloncesto) de numerosas ligas pudiendo generar tendencias de comportamiento de los grandes deportes profesionales.

Hay empresas de material deportivo que generan productos (aplicaciones para móviles y wearables) para deportistas aficionados que devuelven al deportista información de su actividad (recorrido, tiempo de ejercicio, algunos datos biométricos, calorías consumidas).

Pero todos esos datos de millones de usuarios son recogidos por la marca de manera que puede, a través de técnicas de Big Data, obtener información importante para sus productos o sus campañas de mercado. Por ejemplo, la aplicación de Nike ofrece una gran información de vuelta a la empresa que genera clústeres con los patrones de comportamiento de sus más de 7 millones de usuarios 

Big data para la economía

Los datos macroeconómicos, los comportamientos de las bolsas, las grandes inversiones también pueden ser estudiadas por técnicas de Big Data pudiéndose predecir tendencias de futuro que pueden afectar a toda la sociedad.

El objetivo del Big data, al igual que los sistemas analíticos convencionales, es convertir los datos en información que facilite la toma de decisiones. Las empresas ya están utilizando Big Data para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y/o servicios vendidos. Esto adquiere especial relevancia ya que permite adecuar la forma en la que interactúa la empresa con sus clientes y en cómo les prestan servicio.

El objetivo del Big data, al igual que los sistemas analíticos convencionales, es convertir los datos en información que facilite la toma de decisiones. Las empresas ya están utilizando Big Data para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y/o servicios vendidos. Esto adquiere especial relevancia ya que permite adecuar la forma en la que interactúa la empresa con sus clientes y en cómo les prestan servicio.

Big Data e Inteligencia Artificial aplicada a la salud

Categoría: Salud Digital

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