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Tus datos intimos son una mina.

La digitalizacion de la vida cotidiana genera miles de registros - La 'mineria de datos' sirve para la investigacion medica o la lucha contra el terror - Las cifras anticipan nuestros actos .

En nuestro quehacer cotidiano, cada vez mas digitalizado, generamos constantemente datos sobre nuestros habitos.

Dejamos pistas en todas partes. Al comprar en el supermercado pasamos la tarjeta de fidelidad y, clic, quedamos registrados: cada semana, por ejemplo, junto a la carne, la verdura y los huevos, solemos comprar una cuña de parmesano y, solo una vez al mes, un carton de helado de vainilla. Luego enviamos SMS con el movil y, clic, nuestro registro indica con cuanta gente nos relacionamos y si somos un usuario frecuente. Quiza despues, en la oficina, navegamos un rato; leemos un par de periodicos, mandamos tres e-mails y compramos un billete de tren; clic, clic, clic...

Las bases de datos aumentan masivamente hasta convertirse en un pandemonio de millones de entradas. De ese caos, sin embargo, es posible desentrañar pautas sobre nuestro comportamiento para elaborar modelos predictivos y aplicarlos a la publicidad y al marketing, claro, pero tambien a la medicina, la gestion empresarial, los procesos electorales y la lucha contra el terrorismo. A la busqueda de esas pautas se dedican los expertos en data mining (explotacion o mineria de datos), basicamente especialistas en estadistica, matematicos e ingenieros informaticos, encargados de desbrozar semejantes junglas de archivos en busca de patrones de comportamiento que ayuden a anticipar nuestras decisiones.

"El floreciente mundo de los datos es un laboratorio gigante sobre el comportamiento humano. Es una mesa de operaciones para las ciencias sociales, el comportamiento economico y la psicologia", escribe Stephen Baker, periodista de BusinessWeek, en el ensayo The Numerati. How they'll get my number and yours (Jonathan Cape). En su libro, Baker aborda el prometedor futuro de la mineria de datos: "En la decada que viene, cada uno de nosotros dara lugar, a menudo, sin advertirlo, a modelos propios en casi cada aspecto de la vida. Seremos modelados como trabajadores, pacientes, soldados, amantes, clientes y votantes", escribe. Su vaticinio es ambicioso: sumadas todas estas facetas, veremos la "modelacion matematica de la humanidad".

Una empresa habituada a trabajar con enormes bases de datos, el buscador Google, ya esta aplicando el data mining en la gestion de los recursos humanos de su propia plantilla. Ante la marcha de algunos cargos estrategicos (ingenieros, diseñadores y ejecutivos de ventas), la compañia esta desarrollando una herramienta que le permitiria conocer el estado de animo de sus trabajadores y averiguar cuales se plantean marcharse, segun publico recientemente The Wall Street Journal. Consiste en un algoritmo (una formula matematica) elaborado a partir de un gran volumen de datos (entrevistas, registros de nominas y ascensos y evaluaciones de compañeros, etcetera) de sus 20.000 trabajadores. Google no da muchos detalles mas, pero el funcionamiento de una herramienta asi es conocido. "Se trata de crear un modelo de prediccion del comportamiento", señala Lluis Belanche, profesor titular del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informaticos de la Universidad Politecnica de Cataluña.

"Se toma como referencia a los empleados que se fueron de la empresa porque no se sentian valorados. Cuando se tiene una muestra amplia, de miles, se analiza como se comportaron poco antes de marcharse". ¿Quiza mandaban menos e-mails a tan solo un reducido grupo de amigos? ¿Pasaban mas tiempo visitando paginas web o leyendo la seccion de deportes?, se pregunta Baker, desde Nueva Jersey. "Si existe alguna pauta comun entre estas personas insatisfechas, puedes enseñar a una maquina a buscar entre las pautas de la plantilla actual, y localizar a los empleados que encajan en ese perfil". Se trata de proyecciones y no garantizan una fiabilidad del cien por cien, advierte Belanche, "pero cuantos mas registros se tienen, mas confianza merece la prediccion".

Las tecnicas no son nuevas, pero por primera vez se empiezan a aplicar a gran escala a la gestion de los recursos humanos, la investigacion medica y la lucha contra el terrorismo. "El data mining de Google no es tan diferente de otros analisis que hacen las empresas en sus intentos de anticipar nuestro comportamiento", señala Baker. "Las compañias de moviles, por ejemplo, examinan los patrones de nuestras llamadas en un intento de predecir quien es mas probable que se cambie a otra operadora", añade. "Si tus llamadas siguen ese patron es muy probable que recibas una oferta especial tentadora para que renueves tu contrato".

Las herramientas que procesan tal volumen de datos "son algoritmos de aprendizaje que proceden del campo de la inteligencia artificial", sostiene Fernando Corbacho, socio de operaciones de la compañia CognoData, especializada en la aplicacion de la mineria de datos en el sector empresarial. "Analizan las bases de datos y aprenden a distinguir entre los clientes que se han ido y los que no. Elaboran un perfil del cliente que se ha ido y luego lo aplica a cada empleado y dice si encaja en el perfil de fuga".

Otros gigantes del sector informatico ya estudian como optimizar el rendimiento de sus trabajadores. La multinacional IBM se ha fijado en sus especialistas en tecnologia. El proyecto consiste en reunir exhaustivos inventarios de las habilidades de cada uno de ellos y luego calcular matematicamente la mejor manera de utilizarlos, segun escribe Baker. Uno de los cerebros de la idea es el matematico Samer Takriti, investigador del Thomas J. Watson Research Center de IBM, en Nueva York, que se ha rodeado de un equipo de especialistas, desde data miners y estadisticos hasta psicologos y antropologos.

La empresa tiene vedados los archivos de personal, con evaluaciones anuales, pero practicamente todo el resto de informacion esta a su disposicion. Y necesitan mucha. Cuanta mas, mejor. Escudriñando curriculos y registros de proyectos, el equipo puede construir un perfil de las habilidades y experiencia de cada trabajador. Puede saber como usan su tiempo y con quien se reunen a partir de los calendarios online.

Ademas, en los registros de llamadas y los correos electronicos estan grabadas las redes sociales de cada tecnico. "¿A quien envian copias adjuntas de sus e-mails? ¿Mandan copias ocultas a alguien? Estos mensajes ocultos podrian apuntar al crecimiento de redes informales dentro de la compañia", incide Baker. "Podrian mostrar que un cargo medio lidera en silencio a un importante equipo de colegas y que su jefe esta fuera del circuito. Quiza ambos deberian intercambiar sus puestos". Proyectos como los de Google e IBM estan aun en fase inicial, pero dejan entrever su alcance potencial.

En Estados Unidos la privacidad de los empleados esta claramente definida: "El empresario es propietario de cada golpe de tecla y cada clic del raton y de cada llamada del movil de la empresa", subraya Baker. "Ademas pueden estudiar calendarios electronicos, registros laborales y curriculos". En España, una sentencia del Tribunal Supremo de 2007 concluyo que los empresarios pueden rastrear toda esa informacion pero tienen la obligacion de avisar antes a los empleados de cualquier supervision de sus comunicaciones a traves de Internet, y deben establecer protocolos.

"Fue una sentencia algo eclectica", señala el director de la Agencia Española de Proteccion de Datos (AEPD), Artemi Rallo. "Se proclamo que el tipo de servicios que se ponen a disposicion de los empleados son dignos de proteccion, pero en la misma sentencia se recoge que si el empresario avisa de que podra acceder o accedera a e-mails e historiales y se protocoliza, la practica seria legal". En cualquier caso -añade Rallo-, son situaciones nuevas, sobre las que existe escasa jurisprudencia, y la cobertura legal va avanzando para adaptarse.

Los nuevos expertos en gigantescas bases de datos, los numerati -como los ha bautizado Baker- juegan ya una funcion crucial en las empresas. "Por multiples razones", observa Javier Arias, ingeniero de alianzas estrategicas de Google en España. "Para algunas es una herramienta para encontrar nuevas fuentes de beneficios (¿que producto tengo que desarrollar/crear), para otras, el data mining es parte de su investigacion y desarrollo (¿que moleculas tienen mas probabilidades de funcionar contra un cancer especifico?)". Y añade que las entidades bancarias pueden emplear la tecnica para "detectar que una operacion con tarjeta de credito es fraudulenta porque no se corresponde con el patron de uso normal".

Los usos comerciales del data mining son abundantes. "Los supermercados y las grandes cadenas, como Wal-Mart o Ikea, crean grandes bases de datos en los que cada entrada es, por ejemplo, un tique", indica Belanche. "Saben que has comprado y, si tienes tarjeta de fidelidad, incluso tienen tus datos personales". Es informacion fundamental para determinar los patrones de compra y poder estimular las ventas. "Localizan por ejemplo dos productos que siempre se compran juntos y los colocan en dos pasillos separados para que tengas que pasar por un tercero y compres otros que no tenias previsto adquirir".

En la elaboracion de los modelos de prediccion se emplean desde la estadistica tradicional hasta las reglas de asociacion ("si este producto se compra junto a un segundo y un tercero, entonces es probable que se compre este cuarto"), indica Belanche. "Tambien los bancos suelen invertir en el desarrollo de sistemas de prediccion de impagos de prestamos", prosigue. "Las lineas aereas en Internet cuentan con un registro de millones de entradas. Si se analiza el registro de clics se puede saber, por ejemplo, en que momento un cliente ha dejado de comprar un billete y por que; quiza porque ha recibido un cargo sorpresivo, por ejemplo. A las empresas les interesa saberlo".

E incluso se estan estudiando aplicaciones en los procesos electorales: conocer el patron de voto de los electores para poder personalizar el mensaje del candidato. En su ensayo, Baker describe el proyecto de la empresa Spotlight Analysis, dirigida por Josh Gotbaum, ex funcionario de las Administraciones de Carter y Clinton. Se propone localizar a los decisivos swing voters (el voto indeciso que puede resultar determinante en unos comicios) para poder afinar los mensajes electorales. ¿La tecnica?

En primer lugar, toman las colosales bases de datos de empresas como ChoicePoint o Acxiom, que acumulan registros sobre sentencias judiciales, transacciones inmobiliarias y de impuestos, y sobre habitos de consumo (suscripciones a revistas, compra de libros, viajes, etcetera). Son compañias que "compran cada pequeño dato sobre nosotros que esta en venta", advierte Baker, "y luego venden selecciones de esos datos a cualquiera que quiera perfilarnos para dirigirnos una campaña".

Luego se cruzan esos registros con los analisis sobre las preocupaciones de los consumidores, suministrados por empresas como Yankelovich (que recoge lo que piensan 175 millones de consumidores sobre el exito profesional, la vida familiar o su comunidad, entre otros valores). A todo ello se añade una serie de encuestas telefonicas.

El resultado permite segmentar a los votantes de una manera muy util para el diseño de las campañas electorales. "El tipo de analisis estadistico que discutimos aqui", precisa Baker, "tanto si se trata de predecir nuestro comportamiento como cazadores de casas o como consumidores de vino, es por naturaleza aproximado. Se basa en la probabilidad". Logran su objetivo "si consiguen respuestas mejores, mas rapidas o mas baratas que las habituales".

El uso de la mineria de datos en medicina es incipiente pero prometedor. Baker enumera algunos proyectos de instalacion de sensores en el domicilio de personas de edad avanzada. Recogeran las pautas de comportamiento y avisaran de cualquier irregularidad, como un descenso de peso o un cambio del ritmo de los pasos. Otros estudios investigaran durante las proximas decadas el desarrollo de nanosensores instalados en el organismo para examinar la sangre y poder alertar a tiempo del crecimiento de un tumor. "Para que funcionen, los numerati tendran que desarrollar normas estadisticas para cientos de nuestras pautas biologicas".

Con todo, el campo de la mineria de datos que plantea mayores conflictos sobre la invasion de la privacidad es el de la lucha contra el terrorismo. Tras los atentados del 11-S de 2001, Washington empleo mas de mil millones de dolares para unir las ingentes bases de datos de la CIA y el FBI y ofrecer asi una unica fuente a los data miners, segun explica Baker. Y, ademas, -enumera el periodista- rastrearon datos de consumo y demografia, revisaron registros de lineas aereas y recibos de hotel, junto a millones de videos y horas de llamadas telefonicas y trafico de internet recopilados por la National Security Agency (NSA). E incluso, segun publicaron varios medios en 2006, las grandes compañias telefonicas entregaron al Gobierno el registro de millones de llamadas.

En esa batalla contra el terror se incluyo el software NORA, un sistema para identificar relaciones no evidentes entre tramposos de casinos, segun detalla Baker. El programa fue ideado para rastrear las bases de datos internas de los casinos en busca de vinculos entre nombres, direcciones y numeros de telefonos.

Tras el 11-S se utilizo NORA para cribar las identidades y movimientos de terroristas. Su creador, Jeff Jonas, es un cientifico de IBM que aboga por la defensa de los derechos de privacidad. "Necesitaremos tecnologia que proteja nuestra identidad y politicas que salvaguarden nuestros derechos", advierte en The Numerati. "Vamos a necesitar mucha gente inteligente en politica". Sin una profunda regulacion -añade Baker- es probable que recibamos lo peor de ambos mundos, una sociedad de la vigilancia que aun asi es incapaz de mantenernos seguros.

En cualquier caso, Baker pronostica un inmenso nuevo territorio para la ciencia. "Promete ser uno de los grandes logros del siglo XXI. Su alcance crecera hasta incluir la mayoria del mundo fisico a medida que los matematicos metan mano en nuevos flujos de datos, desde constelaciones de sensores atmosfericos hasta la señal de millones de camaras de seguridad", vaticina Baker. "Es un mundo paralelo que esta tomando forma; un laboratorio para la investigacion y el descubrimiento compuesto de numeros, vectores y algoritmos".

Aplicaciones del 'data mining'.

-          Comercio. Conocer el patron de compras del cliente para, por ejemplo, diseñar mejores campañas de publicidad y aumentar las ventas.

-          Empleo. Cuantificar las habilidades de los trabajadores para aprovecharlas al maximo. Localizar trabajadores descontentos.

-          Elecciones. Cotejar grandes bases de datos sobre habitos de consumo y encuestas para conocer con detalle las inquietudes y los intereses del votante y asi perfilar mejores campañas.

-          Medicina. Reunir grandes bases de datos biologicos para emplearlas en la deteccion a tiempo de tumores, demencias o alzheimer.

-          Lucha contra el terrorismo. Localizacion de relaciones, transacciones economicas y movimientos de sospechosos.

Autor:

Abel Grau

Fuente: www.elpais.com

Fuente: Punto Profesional

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