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Martin Hilbert, Profesor de la Universidad de California, Davis: “El Big Data es lo que el telescopio fue para la Astronomía”

Invitado a dar una charla a la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) sobre el uso del Big Data en las políticas públicas, Martin Hilbert explicó en su presentación cómo la huella digital que estamos dejando -con 10 zetabytes de datos (un ZB equivale a 10²¹ bytes)- entrega oportunidades sin precedentes para las políticas públicas.

Su interés por este tema nació de su trabajo de 15 años en la Secretaría de Naciones Unidas.

“No entendemos muy bien cómo funciona la sociedad y la economía, y esto de la huella digital y el Big Data es lo que el telescopio fue para la Astronomía”, circunscribe Hilbert,  Ph.D. en Comunicación de University of Southern California, quien ha publicado los resultados de su investigación en los journals más importantes de las ciencias sociales económicas.

Agrega: “Hoy podemos hacer predicciones con un nivel de 80%-90% de certeza y esto presenta grandes oportunidades”, señala entusiasmado destacando que quiere ser parte de esta revolución.

-¿De qué manera el desarrollo y avance del Big Data ha incidido en mejores políticas públicas para los países?
-Tradicionalmente, las ciencias sociales no explicaban más que un 10% de la varianza. Ahora con el Big Data podemos explicar un 80%-90% de ella y esto lo convierte básicamente en una ciencia. Si antes solo podías explicar un 10% de la varianza, eso significa que hacías una política pública que nueve de 10 veces iba a fallar. Y en políticas públicas, la historia corre solo una vez. La esperanza ahora es que con el Big Data podemos entender más de la realidad y, por ende, estemos en condiciones de hacer políticas públicas que tengan un impacto.

-¿Cuáles son las oportunidades y limitaciones que el Big Data entrega? Peligros de la huella digital y manipulación de la información.
-Por un lado, está la limitación de que los datos son siempre del pasado. Si te basas en él y después aplicas el aprendizaje de máquinas, Machine Learning, solamente puedes predecir futuros que son iguales al pasado. O sea, se condena a repetir el pasado para siempre. No hay datos empíricos de un Chile sin pobreza, sin contaminación y sin criminalidad. No existe.

-Proyecciones del Big Data a futuro. ¿Democracia digital? ¿Reemplazo de funciones humanas en el Gobierno y en el Congreso?
-Si podemos simular y crear las sociedades que nosotros queremos, en vez de llenar las casas de gobierno con consultores, llenémoslas con servidores que simulan la sociedad. Si podemos crear diferentes modelos de distintos escenarios en el futuro y ver cuál política pública tendrá cuál impacto, y con eso encontrar cómo podríamos implementar y crear las sociedades que queremos, eso va más con las simulaciones computacionales y no tanto con Machine Learning que es una ciencia empírica. Como dije, la ciencia empírica solo puede analizar el pasado y en política pública, especialmente, tenemos que ir más allá para crear un futuro diferente.

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Crédito foto: Departamento Ciencias de la Computación