Descubre cómo los algoritmos nos manipulan
El Big Data y la gran cantidad de información que genera nos sobrepasa. Big Data ha abierto oportunidades para una nueva clase de jugadores: los manipuladores profesionales.
La edad dorada del Big Data ha generado nuevas herramientas e ideas a una escala enorme, con aplicaciones de difusión del comercio de Wall Street, los recursos humanos, la admisión a las universidades o los seguros. Al mismo tiempo, Big Data ha abierto oportunidades para una nueva clase de jugadores: los manipuladores profesionales, que se aprovechan de las personas que utilizan el poder de las estadísticas.
La información es poder, estamos en la era de la vigilancia corporativa. Los datos ayudan a construir perfiles a medida que se pueden utilizar a favor o en contra de alguien en una situación dada. Las compañías de seguros, que históricamente venden seguros de coches basándose en los registros de conducción, más recientemente han empezado a utilizar este tipo de métodos de perfiles basados en datos. Una compañía de seguros puede comenzar a cobrar a la gente con bajas valoraciones de crédito y un buen historial de conducción. Y también más a las personas con altas calificaciones de crédito pero con una condena por conducir borracho. Esto se ha convertido en una práctica común para las compañías de seguros. Las víctimas, por supuesto, son los que tienen menos probabilidades de ser capaces de pagar el coste extra, pero que necesitan un coche para ir a trabajar.
No siempre todo es tan obvio. A veces lo que parece razonable en el exterior tiene una parte más vulnerable de explotación, y en ocasiones los jugadores no son totalmente conscientes de su juego. Considera las pruebas de personalidad online, que se exigen para determinados puestos de trabajo. Las pruebas en sí son difíciles: Se hacen preguntas que no tienen respuestas obvias, y los posibles empleados nunca conocen sus puntuaciones. Y si los solicitantes de empleo no pasan la prueba, nunca se le vuelve a llamar para una entrevista. Consideremos ahora la perspectiva de los empleadores que utilizan este tipo de pruebas de personalidad para filtrar a sus empleados. Las pruebas son baratas, y se ahorra un montón de dinero en contrataciones de recursos humanos, sino que también son casi totalmente opacas. En otras palabras, el test de personalidad es tratado como un agujero negro de ahorro de dinero, pero no está claro lo que el agujero negro está haciendo en realidad, y si su uso constituye prácticas discriminatorias en la contratación.
El análisis del Big Data se ha disparado en el mundo de la política. Se estima que más de 1 mil millones de dólares es lo que se gastaron en anuncios políticos digitales en el último ciclo electoral en USA, casi 50 veces más de lo que se gasto en 2008; este campo es una parte creciente del presupuesto para las carreras presidenciales.
Las campañas políticas construyen los sistemas de puntuación de potenciales votantes con su probabilidad de votar por un determinado partido, su postura sobre un tema determinado, y la medida en la que son persuadibles sobre esa cuestión. Este es el último ejemplo de la información asimétrica, y los políticos pueden utilizar lo que saben para manipular un voto o una donación.
Después de la película Wall Street del año 1987, algunas personas pensaron de Gordon Gekko era un villano, mientras que otros lo consideran un modelo a seguir. Existe la misma dicotomía en el mundo actual del análisis de grandes volúmenes de datos - Big Data, donde el dinero inteligentemente armado con grandes volúmenes de datos busca continuamente oportunidades para explotar su inversión cada vez más, los individuos, los votantes indecisos, e incluso la propia democracia. Mientras el público confía en la objetividad de los modelos estadísticos.
Existe un pequeño libro llamado "Cómo mentir con estadísticas", una guía de instrucciones para vendedores para engañar y manipular a la gente haciéndole creer casi cualquier cosa con un gráfico y una estadística bien colocada. Computacionalmente hablando, hemos recorrido un largo camino desde mediados de los años 50, que es la época en la que fue escrita este libro, pero de una manera importante, nada ha cambiado. Hay enormes oportunidades para la manipulación de grandes volúmenes de datos, y tenemos que seguir siendo escépticos y vigilantes.
