¿Por qué la 'sociedad de la información' está a punto de fracasar?

Probablemente, el lector pensará que estoy en la luna y que no me entero de lo que pasa. ¿Cómo voy a hablar de fracaso si vivimos la apoteosis de la información? Empezamos a saberlo todo de todos. El internet de las cosas, insertando billones de sensores, va a permitir disponer de un flujo continuo y total de datos. Las autopistas de la información dicen que ya no vamos a necesitar teorías porque vamos a tener todos los datos, es decir, un mapa del mismo tamaño que el territorio.

Jeff Bezos (Amazon) señala que estamos en la era de la “desintermediación”, y que es un triunfo prescindir de “mediadores”. Todo está a nuestro alcance. ¿Es esto verdad? El año 2011, Eric Schmidt, director de Google, afirmó que la humanidad había producido hasta 2003 una cantidad de información equivalente a 5 exabytes, añadiendo que ahora esa cifra se generaba cada dos días. Ese mismo año, un estudio publicado por 'Science' calculó que hasta el año 2007 la cifra era ya de 295 exabytes, aumentando en 2011 a 600 exabytes, la capacidad que pueden contener un millón de ordenadores de sobremesa actuales.

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El efecto Google

José Antonio Marina

Las profesiones relacionadas con el análisis de Big Data están solicitadísimas, porque las empresas no pueden sobrevivir si no saben aprovechar esa caudalosa información. Y lo mismo sucede con los políticos: no van a venderse bien si no tienen los suficientes datos de su clientela. Por lo tanto van a necesitar cada vez más mediadores, intérpretes. Todo el mundo parece de acuerdo en afirmar que la información es poder. Pero esta afirmación pertenece a la categoría de las “medias verdades”, que es más interesante que la de “posverdad”.

Un ejemplo de que la información es poder: Nathan Rotchschild se las ingenió para ser el primer en conocer en Londres el resultado de la batalla de Waterloo, lo que le proporcionó unas colosales ganancias. Pero puedo poner ejemplos en contra. Alan Greenspan, el que fue durante mucho tiempo presidente de la Reserva Federal de EEUU, estaba considerado como el mejor conocedor del sistema monetario y financiero mundial. Y, sin duda, tenía a su disposición la mejor información. Sin embargo, cuando sobrevino la crisis del 2008, su comentario fue: “No comprendo lo que ha sucedido”. Esta es la palabra que me interesa: “comprender”. Usted puede conocer al minuto lo que ha hecho una persona y, sin embargo, decir con razón : ”No entiendo su comportamiento”. ¡Pero si tiene todos los datos! Sí, pero no sé lo que significan.

Hasta ahora, el periodismo se dedicaba a proporcionar información, pero se debería dejar paso a un 'periodismo de la comprensión'

Los expertos saben muy bien que una cosa son los datos y otra la información. Si un aparato me da como dato 38, no sé si se está refiriendo a una talla, al número de veces que se utiliza un ascensor por minuto o a la temperatura de un cuerpo. El diseño del sensor –la intención del diseñador– es una primera fuente de significado. Dentro de poco, podremos conocer en tiempo real todos nuestro parámetros fisiológicos, lo que, sin duda, mejorará nuestra salud, pero también producirá una epidemia de “narcisismo sanitario” y de hipocondría.

Algoritmos

Esos datos solo tienen sentido dentro de los marcos de interpretación de la ciencia médica. Si quieren ver la velocidad a la que aumentan los datos les recomiendo Worldometers. No podemos leer todos esos datos. La velocidad de procesamiento de un ordenador solo puede leerla otro ordenador, con lo que está produciendo una superestructura de información más allá del mundo real, que desconocemos, y que actúa sobre sí misma. Estamos rodeados de una gigantesca “dataesfera”.

Quienes transforman los datos en información son los algoritmos. Este es un término de moda. Todo el mundo habla de algoritmos, aunque no sepa muy bien de qué se trata. Por ejemplo son populares los algoritmos de búsqueda de Google, o los de Facebook, Son los “mediadores” que rechazaba Bezos. Los algoritmos tienen poco glamour. Son “conjuntos de reglas para realizar operaciones”. Permiten a un ordenador realizar cálculos y ejecutar operaciones. En ese sentido, la elemental tabla de multiplicar es un algoritmo.

Pero hasta ahora, el “significado” lo daba el programador. Las cosas están cambiando. La investigación en Big Data está dirigida a encontrar procedimientos que descubran en una ingente cantidad de datos patrones relevantes, es decir, dotados de significado. Un significado que tal vez no comprendamos porque nos resulte imposible saber cómo lo ha conseguido el ordenador.

El lema de esa sociedad post-información: informarse para conocer, conocer para comprender, comprender para tomar mejores decisiones y actuar

Dado que cada vez los ordenadores van a tomar más decisiones, el asunto es importante, como puede verse en el ensayo de Bruce Schneier, “The Risks – and Benefits – of Letting Algorithms Judge Us“, Programas como Sesame Credit , basado en un algoritmo llamado FICO, calcula el nivel de crédito de una persona atendiendo a un complejo sistema de indicadores, que tienen que ver, por ejemplo, con sus amistades, sus costumbres, etc.

Por qué va a fracasar

Facebook patentó recientemente un modelo parecido. Creo que la “sociedad de la información” está a punto de fracasar, porque empezamos a darnos cuenta de que no la comprendemos y que, por lo tanto, estamos respondiendo a la información como una máquina responde a señales. Un termostato responde a un dígito, sin saber que significa si hace mucho calor o mucho frío. Hace años, uno de los psicólogos que había hecho más por la revolución cognitiva –Jerome Bruner– se quejaba de que al haber convertido toda la actividad mental en un “procesamiento de información”, la psicología cognitiva había perdido lo que era su objetivo principal: el significado. El historiador David Edgerton proporciona otro ejemplo en su obra 'Innovación y tradición'.

La historia reciente de la tecnología está dominada por relatos que priorizan la innovación en vez del uso real de las tecnologías. Investigadores escandinavos han revisado todos los artículos sobre innovación publicados desde 1960 y solo uno de cada mil señala algún efecto adverso de la innovación (K.E.Sveiby y otros autores, 'Challenging the Innovation Paradigm', Routledge, 2012). Esto quiere decir que el dinamismo de la tecnología también se ha vuelto autónomo y estamos dentro de él y dirigidos por él, sin tener tiempo de comprenderlos.

La 'sociedad de la información' está a punto de fracasar, porque empezamos a darnos cuenta de que no la comprendemos

Nadie duda de la eficiencia de la información, como nadie duda de las ventajas de la tecnología, pero creo que deberíamos dar un paso más y trabajar para alcanzar una “sociedad de la comprensión”. Necesitamos comprender los datos y la información, lo que quiere decir introducirlos en marcos más amplios que les den sentido. Esto es un problema que debe estudiar el nuevoHUMANISMO, y la “filosofía del presente”, por eso son tan necesarios.

A veces me pregunto, ¿qué pensaría sobre los algoritmos Kant, el filósofo que está influyendo más en nuestro modo cotidiano de pensar? ¿Podría considerarlos “formas a priori” o “categorías” para organizar los datos brutos? También me gustaría saber si Platón identificaría el cielo donde estaban alojadas las ideas con la “nube” informática. Se enfrentó con el problema de cómo la inteligencia concreta podía entrar en relación con ese mundo inteligible, y eso mismo nos preocupa a nosotros respecto del conocimiento que está eninternet.

Aplicaré lo dicho a un caso práctico. Hasta ahora, el periodismo se dedicaba a proporcionar información, pero en un mundo que tiene más de la que puede manejar, en la que se están buscando desesperadamente procedimientos para que las máquinas entiendan lo que nosotros somos incapaces de entender, debería dejar paso a un “periodismo de la comprensión”, preocupado por ofrecer herramientas que la hicieran posible.

Fortalecería así su función social, y proporcionaría a sus lectores una ventaja competitiva al permitirles comprender, es decir, organizar, integrar, dar sentido a la inabarcable y proliferante información. El gran lema de esa sociedad postinformación sería: informarse para conocer, conocer para comprender, comprender para tomar mejores decisiones y actuar.