La definición de Big Data es mucho más sencilla que la explicación y los alcances que tiene este concepto. Así, se trata simplemente del análisis de grandes volúmenes de información que circulan por Internet en general y por las redes sociales en particular. Pero en realidad es una herramienta de alta complejidad, cuyo buen manejo puede redundar en éxitos de todo tipo y en los ámbitos más diversos. Y que hasta puede utilizarse en tiempo real, con lo que su efectividad y poder real adquiere dimensiones insospechadas. Por otra parte, al comprobarse la veracidad de que, efectivamente, “la información es poder”, también aparecen las sospechas, “los fantasmas de lo nuevo” respecto de la verdadera protección de nuestra privacidad.

Para Agustín Giménez —director comercial regional de Social Live, una empresa especializada en el tema—, “lo interesante de este tipo de tecnologías es que, si bien cada vez se recolecta mayor cantidad de datos, los usuarios no son ‘espiados’ dado que solamente se trabaja con la información pública que las redes sociales alojan respetando los permisos que los usuarios establecen en sus perfiles”. Del otro lado del mostrador de los usuarios, dice Giménez a Revista Cabal, “el Big Data sobre estas plataformas permite no solamente entender el impacto que se genera en grandes comunidades, sino conocer a los integrantes de estas con niveles de capilaridad cada vez más profundos”.

Ese conocimiento detallado que se logra a través del Big Data fue esencial para el éxito global de grandes empresas tecnológicas o que utilizan la tecnología como insumo principal. “Google no existiría sin los datos masivos, tampoco Facebook. Y Amazon supuestamente ha obtenido un tercio de sus ganancias, de los productos que la gente compra por el sistema de recomendaciones de Amazon, que no es otra cosa que (la utilización de) datos masivos”, opina Viktor Mayer-Schönberger, uno de los máximos especialistas en el tema, docente del Internet Institut de la Universidad de Oxford y autor, entre otros, del libro Big Data, la revolución de los datos masivos. 

El uso de los datos personales es uno de los tópicos más recurrentes a la hora de hablar de Big Data. Dice el experto austríaco que hay que tener claro el uso potencial que le pueden dar otras personas, empresas, organizaciones o gobiernos: “Yo rechazo dar información personal que siento que es innecesaria para la otra parte. He dejado de usar un servicio de alquiler de coches porque usaban prácticas intrusivas y he dejado de comprar en sitios online por la misma razón. Creo que los consumidores debemos resistirnos a veces, especialmente cuando se nos pide dar información sin causa y sin la contraprestación de un mejor servicio”. Para Giménez, “la información que se comparte en redes sociales suele estar custodiada por los niveles de privacidad que cada usuario configura en su perfil. Cada red social le ofrece al usuario abrir más o menos la información y contenidos que comparte, por lo cual la decisión de quién tendrá acceso a esa data termina siendo de cada persona que participa en una red social. Ni las redes sociales ni la tecnología aplicada para recolectar datos pueden acceder a información que el usuario no quiere compartir”.

Respecto del buen uso del recurso, el especialista argentino explica que “desde siempre, cualquier tipo de organización (pública, privada, ONG, etc.) quiere y necesita saber qué impacto tiene sobre sus públicos de interés y sobre las comunidades donde se desarrolla. Las herramientas y sistemas actuales de Big Data ayudan cada vez más a que esto sea posible y eso les brinda muchísimas oportunidades y beneficios a estas organizaciones para trabajar sobre mensajes, contenidos, estrategias y conclusiones”. También considera que, si bien esto no perjudica a ninguno de los involucrados, “sí genera la necesidad de que aquellos interesados en aprovechar esta información dediquen horas y conocimientos (propios o tercerizados) para no quedar atrapados en un océano de datos inconexos”.
Pero, ¿cuáles son los principales usos que se da a estos datos, de dónde proviene toda esa información, cuáles son las principales fuentes? “Los grandes volúmenes de información generados en las redes sociales —agrega Giménez— son una fuente cada vez más solicitada por todo tipo de organizaciones para conocer más a sus públicos de interés. Hoy en día los usuarios de Facebook, Twitter, Instagram, YouTube y demás plataformas brindan información, opiniones, comentarios, consultas y necesidades que le permiten al destinatario interpretar una gran cantidad de indicadores que luego se analizarán para mejorar la relación con estos usuarios. Conocer a nuestras audiencias, escuchar qué dicen sobre nosotros y sacar conclusiones para tomar mejores decisiones son las claves de un uso provechoso del Big Data generado. El análisis profesional de estos grandes volúmenes de datos provenientes de las redes sociales es ideal para tomar mejores y más rápidas decisiones”.

Esta masa exageradamente grande de datos disponibles implica también la existencia de una cantidad de información que no tiene relevancia y quizá nunca la tenga, y ocupa espacios que podrían ser destinados a mejores causas. O a ninguna. Según Giménez, “generalmente se entiende por Big Data algo gigante y que no para nunca de crecer. La realidad es que no hay un tamaño promedio para esto y que hay que analizar caso por caso qué se busca, ya que tendrá la misma importancia el Big Data recolectado para un gobierno nacional como para una pyme por el uso que se le dará y los objetivos que se perseguirán. Más allá de esto, el trabajo de desambiguación que realizan los profesionales que trabajan analizando datos se torna fundamental ya que siempre hay información que será superficial o poco relevante para las conclusiones que deseamos tener”. Sobre el tema de la relevancia, Mayer-Schönberger dice que está “muy preocupado por los datos irrelevantes que quedan guardados y no nos permiten olvidar. Lo que también trae problemas para los datos masivos —los datos irrelevantes son ruido, reducen el valor en el conjunto de datos. Así es que filtrar y eliminar datos irrelevantes también es importante en la era de los datos masivos”. Una era que ya empezó pero está lejos de alcanzar su final. Continuará.