"Lo que pasa con el big data es que la gente se sobrexcita con la tecnología"

En entrevista con El Observador –disertó en las Jornadas Anuales de Economía organizadas por el Banco Central del Uruguay (BCU) este miércoles-, el argentino, que recientemente publicó Big data: breve manual para conocer la ciencia de datos que ya invadió nuestras vidas, reflexionó sobre la necesidad que lo llevó a divulgar la disciplina en que se especializa y sobre sus desafíos.

¿Qué lo llevó a tener una actitud tan proactiva en redes sociales sobre disciplinas tan complejas como la estadística y la econometría?       

Un poco lo que me propuse es contribuir a que se entienda un poco mejor esa relación que tenemos con los datos. Es difícil porque la gente todavía tiene problemas en procesar frases como "hay un 80% de probabilidad de lluvia”. O sea, tendemos a entender con mayor facilidad las cosas que son binarias, sí llueve o no llueve. Nos cuesta un poco pensar lo que significa que es altamente probable que llueva, aunque no lo haga. Y qué información aporta esa probabilidad. En general la econometría tiene que ver con la estadística y con los datos. Lamentablemente una cosa somos lo que estamos adentro de una profesión técnica, pero la estadística, los datos, lo algorítmico y lo incierto todavía está rezagado en la cultura popular.

A partir de esa postura de divulgación ha alcanzado mucha popularidad en Twitter.

Es un desafío. Ahora que tengo cierta edad, el recuerdo que tengo es que lo mismo que se dice en redes sociales en algún momento se dijo en la televisión y en la radio. Hay un aspecto más banal del medio, pero la televisión, la radio o los libros tienen un costado positivo y uno negativo. Las redes sociales tienen un costado banal, frívolo y superficial, no puedes hacer mucho en 280 caracteres, pero por otro lado es un espacio muy lindo para ser concreto. No se puede dar mucha vuelta, y eso que parece una restricción, a mí juicio es una ventaja. Es un medio muy subexplotado. Se puede ser muy serio y relevante como en cualquier otro medio.

Su último libro trata el tema del big data, un tema que está en boga para los economistas.

Falta mucho para avanzar sobre ese tema. En las PASO en Argentina, por ejemplo, le erró todo el mundo: el big data, las encuestas tradicionales y también los analistas. Eso no habla necesariamente mal de ninguno, habla de la imprevisibilidad de la política. Tampoco es la primera vez que pasa, pasó con la elección de (Donald) Trump y con el Brexit. Lo que tiene el fútbol, la economía y la política es esa imprevisibilidad, que escapa a los datos. Esto hace que el análisis sea complejo. Lo que pasa con el big data ahora es que la gente se sobrexcita con la tecnología.

¿Hay una sobrestimación?

De vuelta volvemos a lo binario, porque la gente tiende a entender que con eso nos van a salvar a todos, nos van a digitar y todo va a ser predecible. O esto no sirve para nada y es una estupidez. Y en el medio del cambio tecnológico es muy difícil decir que es bueno y que es malo. Hay muchas cosas buenas del big data y muchas otras que sabemos que son malas. Y lo más interesante, otro tanto de cosas que todavía no sabemos cuán buena o malas son.

¿Se va a poder con la potencialidad de la tecnología 5G predecir comportamientos?

Es muy difícil porque muchos precios económicos como el precio relativo o ciertas estrategias comerciales están sujetas a cuestiones estratégicas. En definitiva la imprevisibilidad de cuánto va a valer el dólar o el Producto Bruto Interno no tiene que ver con la falta de datos o de modelos, son eventos esencialmente impredecibles. Es como querer predecir para qué lado se va a tirar un arquero en un penal, cuando depende de lo que hace el que patea y lo que hace el arquero. Cuando hablamos de estrategia, en definitiva, a nadie le conviene tener una que sea obvia. Lo mismo pasa en la política. Tanto lo que diga Mauricio Macri o Alberto Fernández va a estar afectado por lo que el otro diga. Ese tipo de interacción estratégica escapa a los algoritmos económicos. Es un juego de ajedrez en que en época de big data y algoritmos es muy difícil predecir cosas, cómo cuánto va a valer el dólar en Argentina en dos semanas.

¿Qué es entonces lo que brinda el big data?

A mí más que big data me gusta new data. Antes se pensaba en el cliente y ahora puedes segmentarlos de acuerdo a la información que se pone en Facebook. Lo mismo ocurre con la política. Antes pensabas en el perfil del votante de un candidato y ahora se pueden armar perfiles de personas con características distintas o que están esperando cosas distintas, pero que votan al mismo candidato.

¿Es aplicable a políticas públicas?

En lo que tiene que ver con políticas públicas, en temas como la pobreza, la inflación o el monitoreo de la salud social, posiblemente se pueda ir mucho más allá que la pintura gruesa que plantean cifras como la del PIB o la tasa de pobreza. Con datos mucho más finos, se puede echar luz a si la pobreza tiene que ver con carencias educativas, con la conformación de grupos sociales e interacciones. Las encuestas que hoy se utilizan para medir la pobreza todavía presentan pinturas muy generales. Entonces, el big data puede ayudar mucho en caracterizar y monitorear la política pública y social.

¿Qué desafío plantea hoy a los economistas este instrumento?

Big data es una herramienta necesariamente empírica inductiva. Los economistas somos gente muy analítica, por lo que todavía no estamos preparados para tanta información como la que estamos recibiendo. Mirando para adelante, el desafío son las ideas. Esta es la primera vez que aparece información tan abundante, pero pasó en la historia de la ciencia, en la astronomía con Galileo o en la biología con Darwin. Al aparecer un montón de información la reacción de cualquier sociedad es producir ideas, no más datos. Lo que enfrentamos es que a partir de interactuar con datos masivos y con la forma en que hacen sentido, surja una teoría inspirada en esas tecnologías asociadas. El desafío es seguir separando lo que es señal de lo que es ruido.