La ciencia moderna nace en los siglos XVI y XVII en los pa\u00edses donde triunfa la Reforma, y desde la ortodoxia m\u00e1xima define como cient\u00edfico aquello que se puede medir. Fue \u00fatil en su momento para librarse de los asuntos de la Fe, pero ha creado cierto fundamentalismo sobre lo que es y lo que no es ciencia, cuando la mayor\u00eda de veces es simplemente un impedimento tecnol\u00f3gico para la gesti\u00f3n de los datos.<\/p>\n
El Big Data<\/strong> ha pasado de estar en la oscuridad a encontrar la luz de \u2018lo cient\u00edfico\u2019 gracias a la aparici\u00f3n de herramientas<\/strong> que nos permiten tabular, ordenar y transformar<\/strong> los datos en informaci\u00f3n concluyente. Siempre ha habido censos, migraciones, h\u00e1bitos de consumo, movimientos de capital, propagaci\u00f3n de enfermedades\u2026 pero ahora podemos medirlos.<\/p>\n Dotamos a toda esta informaci\u00f3n de m\u00e9todo cient\u00edfico y somos capaces de aplicarlo a los negocios. Este es el punto m\u00e1s interesante por las posibilidades que se nos abren por delante, tanto de desaf\u00edo tecnol\u00f3gico<\/strong> como de nuevos \u00e1mbitos profesionales<\/strong>.<\/p>\n La cita del t\u00edtulo del art\u00edculo \u2018lo que no es medible no es ciencia\u2019<\/em> es de Ernest Rutherford, uno de los mayores cient\u00edficos del siglo XX. F\u00edsico y qu\u00edmico brit\u00e1nico-neozeland\u00e9s, propuso uno de los primeros modelos at\u00f3micos, es decir, estableci\u00f3 la estructura interna del \u00e1tomo: ese dibujo que ahora todos conocemos de un n\u00facleo que posee carga positiva y casi toda la masa del \u00e1tomo y alrededor un enjambre de electrones girando, a gran velocidad, con carga negativa.<\/p>\n M\u00e1s tarde, un alumno suyo, Niels Bohr, fue un paso m\u00e1s all\u00e1 e introdujo por primera vez conceptos cu\u00e1nticos para precisar a\u00fan m\u00e1s c\u00f3mo se comportaban los electrones en las \u00f3rbitas.<\/p>\n Despu\u00e9s todo se complic\u00f3 irremediablemente. Ya no nos sirve la imagen del cient\u00edfico solitario en su peque\u00f1o laboratorio y su pizarra cambiando el mundo. Hasta el punto que hemos tenido que invertir cientos de millones de euros para construir el Gran Colisionador de Hadrones en el CERN con miles de cient\u00edficos trabajando para poder seguir descubriendo c\u00f3mo funciona el Universo.<\/p>\n En los \u00faltimos a\u00f1os vivimos una tendencia interesante en los negocios: la incorporaci\u00f3n de una nueva generaci\u00f3n de directivos que valoran el m\u00e9todo cient\u00edfico como herramienta clave para innovar en sus compa\u00f1\u00edas.<\/p>\n La intuici\u00f3n deja paso a la creaci\u00f3n de procesos que no penalizan el error, sino que premian la velocidad de aprender de ellos. El fallo en cualquier proceso de innovaci\u00f3n va a existir. El secreto es, como se extrae del m\u00e9todo cient\u00edfico, tener la capacidad de dise\u00f1ar nuevos experimentos que nos den resultados diferentes. Pero es falso, no se trata de descifrar el origen del Universo, s\u00f3lo es cuesti\u00f3n de tomar decisiones usando el m\u00e1ximo de informaci\u00f3n a nuestra disposici\u00f3n para minimizar los errores. Al fin y al cabo es lo que se ha hecho siempre, la diferencia actual reside en las magnitudes. Ah\u00ed entran estas frases que parecen vac\u00edas de tanto leerlas como \u2018democratizaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda\u2019 o \u2018cuarta revoluci\u00f3n industrial\u2019 o \u2018data science\u2019.<\/p>\n Por un lado tenemos m\u00e1s acceso que nunca a datos que siempre han exisitido y que hasta ahora no pod\u00edamos gestionar, y por otro, una ingente cantidad de nueva informaci\u00f3n creada por todos nosotros.<\/p>\n \u201cAtib\u00f3rralos de datos no combustibles, l\u00e1nzales encima tantos \u00abhechos\u00bb que se sientan abrumados, pero totalmente al d\u00eda en cuanto a informaci\u00f3n. Entonces, tendr\u00e1n la sensaci\u00f3n de que piensan, tendr\u00e1n la impresi\u00f3n de que se mueven sin moverse. Y ser\u00e1n felices, porque los hechos de esta naturaleza no cambian. No les des ninguna materia delicada como Filosof\u00eda o Sociolog\u00eda para que empiecen a atar cabos\u201d.<\/em><\/p>\n Puede que en esta cita de Fahrenheit 451 Ray Bradbury buscara justo lo contrario, pero acierta de forma clarividente c\u00f3mo tenemos que aproximarnos al Big Data: estamos atiborrados de datos y tenemos que atar cabos. <\/strong><\/p>\n Si lanzas una moneda al aire mil veces al final te saldr\u00e1n unas 500 veces cara y unas 500 veces cruz. Si actuamos en nuestro negocio siempre por intuici\u00f3n, tarde o temprano todo saldr\u00e1 mal. No se puede ser un experto de verdad sin el an\u00e1lisis.<\/strong><\/p>\n La democratizaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda y la llegada de la cuarta revoluci\u00f3n industrial permiten el acceso a herramientas de an\u00e1lisis a precios muy bajos, incluso con costes marginales de producci\u00f3n en algunos servicios pr\u00e1cticamente nulos.<\/p>\n La data science ofrece la posibilidad de conectar datos internos de las compa\u00f1\u00edas con fuentes OSINT, datos de acceso p\u00fablicos como blogs, medios, redes sociales o bases de datos. En este proceso de herramientas al alcance de todos y de expertos en recolecci\u00f3n y an\u00e1lisis unido al conocimiento que tenemos de nuestro negocio encontramos la manera de resolver el puzzle: poner los datos a nuestro servicio.<\/strong><\/p>\n Uno de los pilares del m\u00e9todo cient\u00edfico es la refutabilidad, es decir, que cualquier proposici\u00f3n puede ser reinterpretada con un nuevo experimento.<\/p>\n Ese fue el objetivo que nos planteamos en Acceso con el proyecto de Election Talks, establecer una nueva metodolog\u00eda para los pron\u00f3sticos electorales<\/strong> utilizando el Big Data en las elecciones generales del 20 de diciembre de 2015.<\/p>\nMaldito Big Data<\/h2>\n
\nCualquier empresa ante la tesitura de empezar a descifrar todos los datos alrededor de su negocio siente que tiene que construir su Gran Colisionador de Hadrones particular, maldito Big Data.<\/p>\nNo estamos solos<\/span><\/strong><\/strong><\/h2>\n
Un ejemplo: Election Talks<\/span><\/strong><\/h2>\n