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Aprovechar las ciencias del comportamiento en la era del big data

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Este blog es parte de la serie "Pequeños cambios, grandes impactos: aplicando #cienciasdelcomportamiento al desarrollo" 

El acceso a una cantidad extremadamente grande de datos ha permitido conducir investigaciones que hace sólo un par de años hubieran sido inimaginables. Ejemplos de aplicaciones de big data en el campo de la economía están por todas partes: usar datos de los portales de trabajo para informar las políticas del mercado de trabajo; analizar las reacciones de los ciudadanos a las políticas públicas utilizando Twitter; crear datos diarios de inflación utilizando millones de registros de tiendas en línea; e incluso medir el crecimiento económico desde el espacio exterior!

La revolución de datos está abierta a cualquier persona con las herramientas adecuadas, y big data puede ser útil para responder a preguntas de políticas públicas. La vinculación de big data con los métodos tradicionales de recopilación de datos, como las encuestas de hogares, puede proporcionar información oportuna y ayudar a dar forma a las políticas públicas apropiadas. Por ejemplo, los datos de mercado de trabajo (como el desempleo) obtenidos de las encuestas de hogares a menudo son obsoletos al momento en que finalmente están disponibles, ya que las encuestan tardan mucho tiempo en ser implementados y procesadas. Sin embargo, big data puede complementar este esfuerzo en lugares donde las tasas de desempleo se correlacionan con la frecuencia con la que las personas utilizan Google para buscar empleo, como en el caso de Brasil. En casos como estos, big data podría utilizarse para estimar tasas de desempleo en tiempo real.



Un área en la que el uso de big data está emergiendo es en el de las ciencias del comportamiento. Tradicionalmente, las ciencias del comportamiento han tenido muchas hipótesis por testear, pero pocos datos con los cuales jugar. Por el contrario, big data tienen mucha información disponible, pero necesita mejores preguntas para hacerle a los datos. Ya hay algunos trabajos hechos en la intersección de ambos campos. Investigaciones académicas han demostrado que las denominadas técnicas de aprendizaje automático (“machine learning”) pueden mejorar la toma de decisiones en humanos. Por ejemplo, un artículo reciente analiza las decisiones de libertad condicional de los jueces en Estados Unidos, y encuentra que la tasa de criminalidad podría reducirse en un 24 por ciento si la toma de decisiones se basara en un algoritmo computacional, en lugar de confiar en los sesgos de los jueces. Otra vertiente de la literatura ha utilizado big data para predecir el comportamiento de riesgo, por ejemplo, al utilizar análisis de redes para predecir el crimen violento. Por último, algunas investigaciones han utilizado datos de redes sociales para predecir rasgos de personalidad. Un trabajo académico encuentra que, tan sólo con información de 10 páginas a las que ha puesto “me gusta” en Facebook, un algoritmo puede predecir su personalidad con mayor precisión que sus compañeros de trabajo; con 70 “me gusta”, puede predecir mejor que sus amigos; y con 300 “me gusta”, mejor que incluso su propia pareja!

Sin embargo, la literatura que vincula big data a la ciencia del comportamiento es escasa y aún incipiente. Otras colaboraciones entre ambos campos pueden desarrollarse de diferentes maneras.

En primer lugar, big data se pueden utilizar para calcular indicadores de comportamiento. Como sugieren las investigaciones mencionada anteriormente, es posible extraer patrones a partir de conjuntos de datos con el fin de estudiar cuáles son los determinantes de un comportamiento dado. Este enfoque tendría la ventaja de utilizar quizás millones de datos del mundo real, en lugar de confiar en relativamente pocas observaciones obtenidas a partir de un experimento de laboratorio. En segundo lugar, big data y las ciencias del comportamiento pueden vincularse para hacer predicciones. Algunas investigaciones emergentes en el campo de la genoeconomía combinan montañas de datos genéticos para predecir conductas como la aversión al riesgo, decisiones financieras, logros educativos, preferencias políticas, y bienestar subjetivo. Por último, los indicadores del comportamiento podrían utilizarse para complementar otros tipos de análisis más tradicionales, por ejemplo, utilizando variables de comportamiento para focalizar determinadas intervenciones o para medir el impacto causal de ciertas políticas públicas.

El potencial de big data es particularmente alto en América Latina y el Caribe, donde, en términos de las fuentes convencionales de datos, muchos países se encuentran “privados de datos”. La ironía es que los países que más podrían beneficiarse de las fuentes de datos no convencionales (que en muchos casos están disponibles públicamente), son aquellos han visto el menor número de aplicaciones. (La excepción es la rama de la literatura que se centra en predecir la pobreza con imágenes satelitales o registros de llamadas de celulares, donde las aplicaciones han sido principalmente en países en vías de desarrollo.) Hay muchas razones por las que big data no han sido tan utilizado en América Latina como en regiones de altos ingresos, una de las más importantes posiblemente sea que el acceso a Internet en la región está lejos de ser universal -menos de la mitad de la población de América Latina tiene acceso a internet- y también está muy desigualmente distribuido.

Ahora bien, las ciencias del comportamiento podrían ser una de las piezas faltantes para aprovechar el potencial inexplorado de big data en América Latina. El reciente aumento en las iniciativas de datos abiertos en la región como las tendencias en Google, el visualizador de N-gramas, el observatorio de complejidad económica, DataViva, entre muchos otros, pueden ayudar a los investigadores a contar cientos de historias. Al aprovechar las ciencias del comportamiento, estas historias pueden decirnos algo sobre los aspectos universales de la conducta humana que los une.

Publicación anterior de la serie: Políticas públicas con un verdadero rostro humano | ¿Pueden los cambios de comportamiento apoyar a la conservación del agua? Estados Unidos, Colombia y Costa Rica creen que sí.

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