Los límites de los datos masivos

El interés por las ciudades inteligentes está íntimamente ligado al big data como uno de los materiales críticos en la realización de las aspiraciones de la ciudad inteligente La disponibilidad de datos masivos es una de las características emergentes de nuestra época. Startups, aplicaciones, servicios web, business angels,…luchan por almacenar, gestionar y, en último término, monetizar el rastro digital de la sociedad conectada y el individuo conectado.

De manera inadvertida en la mayor parte de las veces, la vida es un constante goteo de datos y metadatos que se incorporan a un torrente invisible del que apenas sabemos nada. Si la trayectoria vital de una persona se puede cuantificar a través de tantos dispositivos y mecanismos que datifican nuestros pasos por el mundo, ¿qué no se podrá hacer con la suma de trayectorias digitales de personas, flujos, infraestructuras, servicios, incidentes, episodios y actos que forman la ciudad? La smart city es también la promesa de un urbanismo cuantitativo y empírico sustentado en el big data. 

Estos apuntes nos sirven para destacar una de las características de la construcción teórica de la smart city: su desconexión con prácticamente cualquier disciplina científica distinta de las diferentes ramas de la ingeniería y su desconexión del bagaje de conocimiento acumulado en torno a la ciudad. Este olvido es el que explica gran parte del descontento que genera fuera del propio ámbito de proyección y reproducción del imaginario, al apelar a objetivos –sostenibilidad, por ejemplo- sin práctica capacidad de interiorizar al menos parte de la experiencia acumulada en las últimas décadas en el conocimiento científico-técnico y en la práctica de la sostenibilidad local. Este es el olvido que explica que para apelar a la solución de los graves problemas ambientales de la ciudad, el marco de solución pase necesariamente a ser técnico sin apenas contextualización sobre el papel de los elementos no tecnológicos (regulación, incentivos de comportamiento, metabolismo urbano,..). Así es como ciudades como Santander, Ámsterdam, Dublin, Singapur, Río de Janeiro, Nueva York o San Francisco, por mencionar unas pocas, llevan tiempo explorando la posibilidad de conectar diferentes fuentes de datos para orientar la toma de decisiones en el medio construido de la ciudad, sumando a ello la ampliación de las aplicaciones prácticas de la nueva generación de software de modelización en 3D o los sistemas de información geográfica.

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En esta misma dinámica se encuentra los proyectos que buscan constituir paneles de indicadores en tiempo real, cuadros de mando, city cockpits o urban dashboards, cuya ambición es construir modelos que sistematicen, simplifiquen y modelicen la realidad urbana. Estos proyectos se caracterizan por proponer la generación y el análisis de datos sobre la ciudad a través de sistemas dinámicos y la ciudad es entendida como un espacio conectado del que se pueden extraer, procesar y analizar sus datos para disponer de una imagen de la ciudad en cada momento.

 El big data implica un extraordinario desafío sobre los marcos de trabajo de todas las disciplinas científicas, principalmente por el cuestionamiento que implica sobre el papel de la causalidad y la correlación en el método. También implica la exclusión de todo lo que no es cuantificable, sea esto la economía informal, los cuidados que prestan las personas a cargo de familiares difícilmente medibles en datos, etc.. En el escenario de espectacularización y banalización de las potencialidades y limitaciones del big data, el riesgo de los sesgos cognitivos es uno de los más decisivos. La sobre-representación de ingenieros y expertos en análisis de redes sociales en muchos de los experimentos y plataformas de agregación de datos masivos y la consecuente sub-representación de científicos sociales –más acostumbrados a hacerse preguntas y a tener en cuenta el riesgo de sesgos- está detrás de muchos de los proyectos de big data invalidados por sus planteamientos viciados. De hecho, esta misma sobre-representación es reconocida también desde el lado más crítico de las ciencias de la computación ubicua, que asume con mucha más normalidad que el discurso más dominante del big data y la smart city necesita la presencia de profesionales de las ciencias sociales y el uso de métodos cualitativos.

 De la misma, estos sesgos se manifiestan en las exclusiones de información, lo que el big data no contiene en su aplicación práctica. A esta debilidad, las expectativas siempre responderán con una misma salida: si faltan datos, es precisamente porque necesitamos más datos, necesitamos ampliar el alcance de lo que podemos datificar, convirtiendo cualquier crítica sobre la insuficiencia de datos en un absurdo. Sin embargo, es precisamente en las ausencias de lo que no es cuantificable o lo que no es cuantificado donde se abren las brechas para la crítica del neo-positivismo de los datos como escenario de conocimiento perfecto de la realidad y como vía para descifrar el comportamiento humano y resolver los problemas sociales. ¿Quién deja rastro de sus actividades en la ciudad? ¿Quiénes participan en los circuitos e infraestructuras captadores de datos digitales? ¿Es esta la realidad reflejada a través de estos rastros digitales? ¿Quién no participa de estos circuitos de datificación? Y, sobre todo, ¿de qué manera el uso del big data responde a una realidad fraccionada?