BIG DATA- Análisis Cuantitativo en Empresas. "Big data no equivale a todos los datos"(VII)

Estimados amigos,

El título de este post coincide (Al menos en parte) con el post en el periódico digital de la Nación elaborado por el prestigioso investigador Walter Sosa Escudero*

Como bien indica el propio autor: "... Es tal el entusiasmo de los nuevos científicos de datos, que muchas veces pasan por alto la verdadera razón por la que analistas de las ciencias naturales y sociales tuvieron que recurrir a estrategias como el diseño de experimentos o encuestas sistemáticas, para proveerse de información. Y oculta en esa razón se esconde la idea de que, por más información que genere big data, no hay forma de que lleguemos a tener todos los datos, lo cual enciende una luz de cautela sobre esta efervescencia moderna con el análisis de datos inescrupuloso..."

La realidad es que personalmente no puedo estar más alineado en el pensamiento acerca de la aplicación de tecnologías Big Data y la explotación analítica de los datos. La realidad es que los modelos estadísticos que surgen de estas aplicaciones tienen la virtud de describir momentos y evoluciones hasta la actualidad.

Pero no hay que olvidar de que tratamos de aplicar "ciencia cuantitativa" a comportamientos estocásticos como pueden ser el consumo humano, el deporte, etc. Ya en el año 2017 aparecían noticias del siguiente calado: "De IBM a Google, los gigantes tecnológicos contratan cada vez más filósofos. El motivo: su capacidad para razonar y entender el futuro. La asignatura peor tratada del temario español tiene salidas." (+info: aquí)

La realidad de que se contraten profesionales de distintas procedencias no es más que para tratar de "humanizar" la ingente cantidad de datos que se generan hoy en día. Tratar de determinar posibles modelos de efectos causales o simplemente "dar sentido a los datos". En muchos casos tratados matemáticamente sin evaluar la sociabilidad de los mismos, es decir, la aplicación a las ciencias sociales.

Como bien indica el propio Walter "Esto no elimina el potencial de big data, sino que lo relativiza. Es el trabajo inteligente del analista el que deberá usar el potencial de los muchos datos para explorar cuestiones causales."

Ya en 2016 escribía sobre el principal problema que, desde mi punto de vista presenta el tema de Big Data y análisis masivo de datos: CORRELACIÓN vs CAUSALIDAD EN BIG DATA- Análisis Cuantitativo en Empresas (IV)

Saludos,

Miguel Ángel Ruiz Reina

*Short cv : PhD in Economics (University of Illinois at Urbana-Champaign), Lic. en Economía (UBA), se especializa en econometría y estadística aplicada a cuestiones sociales. Sus trabajos de investigación se encuentran en publicaciones nacionales e internacionales incluyendo Journal of Econometrics, Journal of Economic Inequality y Econometric Theory. Es Profesor Plenario y Director del Departamento de Economia de la Universidad de San Andrés. Es profesor titular de Econometría en la Universidad Nacional de La Plata e investigador invitado del Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS). Vista recurrentemente la Universidad de Illinois, donde dicta clases de grado y posgrado. Agrega a la investigación y docencia una activa agenda de divulgación científica sobre el rol de los datos y las estadisitcas en la sociedad. Fue orador invitado en TEDXRioDeLaPlata y autor de Que es (y que no es) la Estadística (Siglo XXI, Colección Ciencia Que Ladra), además de escribir frecuentemente para los principales diarios argentinos (La Nación y Clarín, entre otros). Ha recibido los premios Fulvio Pagani/ARCOR, Bernardo Houssay, Konex, el Premio EGSO como el mejor profesor del PhD en economía de la Universidad de Illinois y fue elegido por la Fundación BGH como uno de los 100 argentinos innovadores. Fue presidente de la Asociación Argentina de Economía (2012-2014). Es investigador principal del CONICET y miembro titular de la Academia Nacional de Ciencias Economicas.

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