Walter Sosa Escudero. "Jugar contra los algoritmos es ir a perder"

Licenciado en Economía, docente e investigador, acaba de lanzar su libro Big data; asegura que los datos son "el nuevo petróleo", pero solo si sabemos utilizarlos
Licenciado en Economía, docente e investigador, acaba de lanzar su libro Big data; asegura que los datos son "el nuevo petróleo", pero solo si sabemos utilizarlos Fuente: LA NACION
Martín De Ambrosio
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18 de mayo de 2019  

La gran tentación de quienes defienden una nueva tecnología es anunciarla como tan disruptiva que es el fin de todo lo anterior. Del big data se ha dicho que generará tanto conocimiento que será el fin de la ciencia tal como la conocemos. Adiós a hipótesis, a corroboraciones, adiós a laboratorios y a burocracias innecesarias. Pero también se puede ser parte de un movimiento así y reconocer que es un nuevo parripollo, algo que necesariamente va a pasar de moda. Es el caso de Walter Sosa Escudero y la revolución de los datos generados espontánea (e involuntariamente) vía teléfonos celulares. "Si se hila fino, la revolución no está en los datos sino en los datos junto con los análisis", dice el licenciado en Economía de la UBA y doctorado en la Universidad de Illinois (Estados Unidos). "Es verdad que es explosiva la cantidad de información, pero siempre va a ser importante qué se hace con ella. Los datos son el nuevo petróleo, pero de un tipo que no se van a acabar, como tener petróleo para siempre. Es una nueva fuente de riqueza, pero el problema es que no es un recurso escaso, sino que es un diluvio, viene mucha agua, demasiada. El desafío es qué hacer con tanta agua", agrega el investigador del Conicet y también profesor de las universidades de San Andrés y de La Plata. Sosa Escudero acaba de lanzar su libro Big data (segundo en la colección Ciencia que Ladra, de Siglo XXI, tras Qué es -y qué no es- la estadística), pero -lo dicho- no es un defensor acrítico de la nueva herramienta.

-En el libro, no das una definición explícita de big data. ¿Se puede decir que es el minuto a minuto de la civilización?

-Sí. Big data es el fenómeno de datos masivos provocados por la interacción de dispositivos interconectados. Es un mecanismo de generación pasivo. Yo estoy con este celular, sabe que estoy por acá, pongo la tarjeta para pagar, pero no es que nos juntamos en Colegiales para generar datos. Vinimos a charlar y generamos estos datos porque convivimos con estos aparatos. Y con las redes. Así es que baja a cero el costo de generar datos. No necesito responder una encuesta sobre si me gusta o no el lugar. Como hace poco estuve en otro bar de esta misma cadena, el algoritmo saca conjeturas. Entonces sí funciona como un minuto a minuto. Lo cual no es necesariamente una buena noticia.

-¿Por qué?

- Es que hay otros fenómenos que son paquidérmicos, que se mueven muy lentos, que en el minuto a minuto no funcionan, se mueven lento por su naturaleza. A la presión arterial hay que medirla, pero no muy frecuentemente, no cada quince minutos, sino todos los días. También pasa con fenómenos sociales: algo que midiera pobreza igual que la cotización del dólar no tendría sentido: "A la 1.30 p.m. la pobreza es 35,25%"; no, así no. El conocimiento es un evento lento; lento por cautela, no por tonto. ¿Cuánto tiempo se tomó Darwin para redondear su teoría? Más de veinte años.

-Entonces, ¿es una revolución que tiene límites?

-Hay datos que nunca van a venir. Cuando es por dispositivos, son los datos que provienen de esa interacción. O por redes sociales, donde hay un montón de información sobre el ánimo social de la gente, de un candidato presidencial, o sobre el terraplanismo. Pero de los que no tienen Twitter, y no quieren tener, no tenés datos. O con LinkedIn: podés saber cómo funciona el mercado laboral, si pide más ingenieros o médicos. Pero en un país con 40% de informalidad laboral y con un sector público tan grande, no llegás a saber todo. Con big data vas a ver lo que la luz enfoca, pero no es una lluvia honesta de datos. Es buena noticia porque más datos no puede ser mala noticia. Pero hay que tener cuidado porque se puede caer en vicios clásicos como la falacia de correlación.

-También está el miedo que provoca darles todo el poder a los algoritmos.

-Los algoritmos saben mucho de nosotros: eso mete miedo. Somos muy predecibles al actuar, casi como un ratón de laboratorio. Pero también increíblemente complejos, no lineales, el cerebro trabaja muy bien la información. Big data funciona bien en la parte predecible del comportamiento. El autocompletar del Gmail escribe por mí y muchas veces lo hace mejor (ríe). Somos muy predecibles, pero también un misterio absoluto. ¿Por qué me dediqué a la estadística? Qué sé yo. ¿Y tu hijo a qué se va a dedicar? Ni idea. Hay muchos eventos que no se pueden predecir, como las elecciones, un partido de fútbol.

-¿Se podría dar que la gente cambie el lenguaje, o ciertos giros, para evitar que el algoritmo detecte gustos y preferencias?

-Pero aprenden rápido. Salvo por los captchas, algo que por ahora los complica, en general jugar contra los algoritmos es ir a perder, porque aprenden muy rápido. Un ejemplo: hay una sola cuenta de Netflix en mi casa, que se alimenta de mis consumos y los de mi hijo adolescente. Al principio se volvía loco para recomendar. Al primer mes era gracioso pero ahora aprendió: sabe que hay alguien que mira series oscuras y otro que mira series adolescentes.

-Hace unos años hubo una polémica respecto de si la economía es una ciencia o no...

-Si la comparás con la física, no es una ciencia. Pero si la mirás desde esta otra perspectiva, veamos. ¿Existen problemas sociales? Sí. ¿Es relevante actuar sobre esos problemas? Sí. ¿Existe forma relevante de entender esas causas y efectos? Sí. Si no se puede saber, si no es una ciencia, no se podría hacer nada: si no explicás, no actuás. No me molesta la comparación con la física, pero detrás de esa negación se esconde el argumento de que no hay explicación y de que no se puede hacer nada. Me molesta como ciudadano que parezca que con la pobreza no se puede hacer nada. La naturaleza científica de la política y la economía es distinta de la física, pero la relevancia de los problemas y la urgencia es buscar causas y efectos para intervenir y mejorar la salud de un país.

-Además de a la economía y a la estadística, te dedicás a la música. ¿Ves relaciones entre ellas?

-Misteriosamente, el arte tiene una sistematización, que no es la de la ciencia. En fotografía, el grueso de las acciones obedece a reglas elementales; la música, desde lo armónico es predecible, después de mi séptima tiene que venir un la. Eso es conocimiento, oído. Me llama la atención que la ciencia y la fotografía y la música tienen cosas predecibles, patrones estéticos. El arte y su verdadera creatividad están fuera de esas reglas, pero las reglas existen. Hay un terreno difuso en la ciencia que no se explica a sí misma, y a la vez el arte parece explicable. Me pone nervioso que la ciencia no se explique a sí misma, y que el arte sí se pueda explicar. La gente me dice que yo me relajo con la guitarra: no, me saca de quicio. Me gustaría como científico que todo se pudiera explicar, pero como artista preferiría que nada se pudiera explicar.

-¿Te arrepentís de haber vuelto de los Estados Unidos?

-No, para nada. En Estados Unidos, la percepción es que el sistema funciona y no lo podés cambiar, aunque desde ya no es perfecto y por ejemplo se ven bolsones de pobreza rural en los Apalaches. Pero en países como la Argentina percibía que se podían modificar las cosas. Mejorar el sistema desde adentro. Argentina tiene espacio para emprender. Gino Germani, Bernardo Houssay eran una mezcla de emprendedores que crearon instituciones como el Conicet o el Instituto de Ciencias Sociales. Eran de la gente que construye instituciones. En Estados Unidos eso es más difícil, sos un átomo del sistema, das clases, investigás, pero no creás cátedras, universidades. Esa cosa de inmigrante que va y planta banderas.

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