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10 de abril, 2018

Por qué el “Big Data” no salvará a los planificadores centrales del problema del conocimiento

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CEES

Año 57. Abril de 2018. No. 1083

 Por qué el “Big Data” no salvará a los planificadores centrales del problema del conocimiento

Entre estadísticos, economistas y ejecutivos de negocios, el "big data" está de moda. Los grandes y detallados conjuntos de datos que, hasta hace poco, ni siquiera podían almacenarse en una computadora ahora se gestionan y analizan utilizando técnicas estadísticas innovadoras. Hay muchas esperanzas de que estos avances mejoren la capacidad de los científicos para predecir el comportamiento humano. Algunos entusiastas incluso especulan que Big Data volverá obsoletos los mercados, permitiendo la planificación central de la economía. Big Data es más que una palabra de moda, pero su potencial a menudo es exagerado por muchos.

 

 ¿Cómo estamos usando Big Data?

Para dar sentido a enormes bases de datos, los estadísticos han desarrollado herramientas analíticas innovadoras, que incluyen aprendizaje automático, pruebas A / B y procesamiento de lenguaje natural. Las velocidades de almacenamiento y computación también han mejorado en los últimos años.

 

Las empresas buscan capitalizar estos avances. Según una encuesta realizada por Dresner Advisory Services, el 53% de las empresas utilizan Big Data en cierta medida desde 2017. Glassdoor.com cita los salarios promedio para los científicos de datos en $ 120,000, lo que indica una gran demanda de sus destrezas.

 

Cada vez más, las empresas usan algoritmos para detectar las tendencias del mercado y predecir el comportamiento del consumidor. Los consumidores del siglo XXI interactúan constantemente con dichos algoritmos.

 

Cuando los clientes de Spotify abren la sección "descubrir" de sus aplicaciones móviles, un algoritmo propietario utiliza información sobre los hábitos auditivos de la música del pasado para crear listas de reproducción adaptadas a sus gustos. Google actualiza constantemente su algoritmo de búsqueda para hacer que los resultados de búsqueda sean más relevantes. El gigante de inversiones Blackrock, que cuenta con más de $ 6 billones en activos bajo administración, recientemente reemplazó a varios administradores de carteras con un sofisticado algoritmo de negociación para informar las selecciones de valores.

 

Por supuesto, Big Data plantea importantes preocupaciones éticas. Los datos a menudo provienen de poblaciones ajenas. Aunque los usuarios de internet generalmente firman un contrato de términos de servicio que otorga permiso a las compañías de medios sociales para registrar el comportamiento, la jerga legalista en estos acuerdos generalmente deja a los usuarios inconscientes del alcance y la escala de la vigilancia de la que son objeto. La debacle de Cambridge Analytica demuestra claramente estos problemas (aunque no implica que el gobierno sea un mejor administrador de la información).

 

Los gobiernos, por otro lado, no hacen tales pretensiones sobre la obtención de permisos. Los funcionarios de la región de Xinjiang en China utilizan el análisis Big Data para rastrear los movimientos de la minoría étnica uigur. The Associated Press informó que miles de uigures han sido enviados a campos de adoctrinamiento político y se les ha impedido comunicarse con familiares en el extranjero. El riesgo de una distopía alimentada por datos no es algo trivial.

 Big Data no es igual a Big Knowledge

Algunos entusiastas de Big Data recuerdan a los "socialistas de mercado" del siglo XX. Por ejemplo, un artículo de 2017 de los economistas Binbin Wang y Xiaoyan Li de la Universidad de Sichuan para la Revisión Mundial de la Economía Política, sostiene que Big Data resuelve muchos de los problemas del socialismo del siglo XX. Los periodistas tecnológicos e incluso empresarios como Jack Ma de Alibaba han expresado sentimientos similares. Dado que los gobiernos de hoy tienen un conocimiento mucho más detallado de los ciudadanos, el argumento es que la planificación central podría ser más viable.

 

Big Data representa un avance científico importante, pero es fundamentalmente inadecuado para lograr estos objetivos más ambiciosos. El problema no es simplemente un retraso en la recopilación de datos o la incapacidad de predecir innovaciones futuras y cambios repentinos en las preferencias (aunque estas limitaciones también son importantes).

 

La razón por la que Big Data no puede permitir la planificación central es que cualquier dato sobre la actividad económica se basa inexorablemente en la existencia de mercados. Los algoritmos que utilizan las empresas privadas para predecir mejor la demanda y la oferta dependen de un flujo entrante de datos de mercado. Sin un mercado, esos datos dejan de existir.

 

Solo de las transacciones de mercado surgen los precios. El comportamiento del consumidor solo es concebible cuando los consumidores tienen la libertad de elegir entre productos. Los beneficios y las pérdidas reflejan el rendimiento de las empresas reales y los participantes en el mercado comprometidos en una competencia rival.

 

La información no es conocimiento. Si se prescinde del mercado que produce los datos económicos los gobiernos volarían a estar a ciegas. ¿Qué producir? ¿Cuánto producir? ¿Qué procesos de producción deberían usarse? ¿Quién debería ser empleado en la producción? Elimine la libertad de las personas para elegir, y los planificadores centrales no tendrían forma de responder estas preguntas a pesar de poseer montañas de información pasada en sus discos duros. Tal conocimiento simplemente no puede ser generado de otra forma que no sea por el proceso de mercado. Todos los datos en el mundo no pueden cambiar eso.

 

Big Data probablemente continuará ayudando a las empresas a mejorar la satisfacción del consumidor, pero estas mejoras en la comercialización y la gestión de la cadena de suministro se basan intrínsecamente en los mercados libres. Las predicciones grandiosas de una nueva revolución científica para reemplazar los mercados con el socialismo equivalen a una retórica lysenkoísta actualizada. Los gobiernos que usan Big Data para controlar sus economías enfrentarán consecuencias predecibles.

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