Este artículo de opinión fue escrito por Krittika D'Silva , estudiante de doctorado en ciencias de la computación y estudioso de Gates en la Universidad de Cambridge, y Deepakshi Rawat, consultor de investigación junior en Pulse Lab Jakarta. También se puede encontrar en nuestro servicio de noticias digital del gobierno .

La tecnología impacta nuestras vidas de una manera sin precedentes, y no regulada. El Panel de Alto Nivel sobre Cooperación Digital , establecido por el Secretario General de la ONU, António Guterres, se reunió por primera vez en Nueva York el mes pasado para discutir el impacto de las tecnologías digitales en el mundo.

El panel repleto de estrellas, copresidido por Melinda Gates y Jack Ma, reúne a expertos del gobierno, el sector privado, la sociedad civil y la academia para identificar brechas en las esferas de política, investigación e información y para hacer " propuestas para fortalecer la cooperación internacional en el espacio digital "

Si bien los documentos del panel resaltan blockchain e Internet de las cosas para cerrar estas brechas, ninguno menciona la ciencia de datos. Sin embargo, la ciencia de datos debería ser una prioridad: tiene un mayor potencial para proporcionar soluciones más rápidas y efectivas y para ayudar a desarrollar habilidades individuales y gubernamentales para adaptarse a la era digital.

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Aunque no hay consenso sobre la definición exacta de ciencia de datos, puede definirse en términos generales como " la ciencia de extraer conocimiento de los datos ". Esto por sí solo no es particularmente emocionante, pero si consideramos los datos que tenemos ahora de lo que existía hace veinte años, las diferencias son bastante notables.

Generamos datos en innumerables aspectos de nuestras vidas.

Generamos datos en innumerables aspectos de nuestras vidas, a partir de los artículos que compramos, los lugares que visitamos y los amigos que conocemos. El potencial para extraer conocimiento mientras se mantiene el anonimato del usuario es enorme. A continuación se presentan dos ejemplos de datos generados a partir de la tecnología que utilizamos en nuestra vida diaria y cómo tiene el potencial, a gran escala, de informar políticas y transformar nuestra comprensión del mundo moderno.

Hace veinte años, la penetración de teléfonos celulares en todo el mundo era del 5% . Ahora, en torno al 66% , cada llamada telefónica y texto crea un registro único. Dado que cada llamada y texto se conecta a una torre celular, también tenemos datos de ubicación asociados con cada registro. Estos registros acumulados a lo largo del tiempo permiten representaciones de grano fino de la fuerza de las conexiones entre individuos y cómo se mueven entre diferentes áreas a lo largo del tiempo.

Imaginemos, por ejemplo, un desastre natural como un tsunami que golpea un área. Actualmente, calcular el impacto del desastre puede llevar muchos días. Calcular el número de muertes individuales, personas desplazadas y casas dañadas no es una tarea fácil, barata o rápida.

Sin embargo, al usar registros telefónicos, brindar apoyo y alivio después de un terremoto es significativamente más rápido. Por ejemplo, después del terremoto de 2015 en Nepal, vimos a investigadores usar datos de llamadas para construir modelos de grano fino de cómo las poblaciones fueron desplazadas solo unos días después del desastre. Estos datos también podrían usarse para cuantificar el impacto del desastre, así como el tiempo para la recuperación de diferentes áreas.

El uso de la tecnología moderna de manera metódica, escalable y eficiente tiene el potencial de salvar vidas.

El uso de la tecnología moderna de manera metódica, escalable y eficiente tiene el potencial de salvar vidas. Es importante reconocer el potencial de la ciencia de datos para mejorar significativamente las prácticas pasadas en este espacio. Modelar matemáticamente actividades humanas complejas con datos de llamadas puede ayudar a los gobiernos y a los responsables políticos a tomar decisiones eficientes, no solo cuando se les solicita que proporcionen ayuda humanitaria urgente, sino también con esfuerzos a largo plazo, como la asignación de recursos y el desarrollo de infraestructura.

De la misma manera que nuestras comunicaciones, las transacciones financieras también se han vuelto cada vez más digitales. Las tarjetas de crédito, que ahora son ubicuas, solo ganaron fuerza en la década de 1970 . Estas tarjetas no solo crean una capacidad para transacciones fáciles y sin efectivo, sino que también crean rastros digitales de los hábitos de gasto de los usuarios. Cuando se anonimiza y se agrega, este conjunto de datos representa mucho más que una serie de transacciones.

Anteriormente, la comprensión de los estilos de vida económicos de las mujeres se realizaba mediante cuestionarios o censos nacionales. Ahora, con detalles de las transacciones con tarjeta de crédito, podemos ver cómo el comportamiento de gasto de las mujeres en diferentes comunidades o regiones difiere y cambia con el tiempo.

Anteriormente, la construcción de índices económicos se realizaba a nivel nacional con métricas como el PIB o con una granularidad espacial más fina mediante encuestas realizadas. Ahora, con grandes conjuntos de datos, podemos construir medidas sociales, económicas y de bienestar que sean representativas de estos índices de verdad básica y que tengan una granularidad espacio-temporal más fina.

Aunque no es tan llamativo como la IA, blockchain o robótica, la ciencia de datos podría respaldar soluciones más rápidas, efectivas y precisas

Las transacciones financieras también se pueden utilizar para detectar fraudes, sugerir hábitos de ahorro, así como rastrear los subsidios del gobierno. Las tendencias generadas a nivel nacional o estatal a partir de estas transacciones serían extremadamente útiles, especialmente en los países en desarrollo, por ejemplo, para planificar políticas de educación e inclusión financiera.

El panel aún se reunirá algunas veces más y el informe final está programado para publicarse en abril de 2019. Es imprescindible que no pase por alto la importancia de la ciencia de datos. Los ejemplos descritos anteriormente con la red móvil y los datos de tarjetas de crédito son solo algunos de los muchos ejemplos de cómo los gobiernos y los encargados de formular políticas pueden utilizar los datos.

Aunque no es tan llamativo como la inteligencia artificial, la blockchain o la robótica, la ciencia de datos tiene el potencial de admitir soluciones más rápidas, efectivas y precisas. Comprender las tendencias en grandes conjuntos de datos puede ayudar a reducir costos, encontrar nuevos mercados y respaldar una mejor toma de decisiones en los gobiernos de todo el mundo. - Krittika D'Silva y Deepakshi Rawat

(Crédito de la imagen: Flickr / NASA Space Flight de Goddard)

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