Big data

Big data:
A veces parece que estamos inundados de información. Oleada tras oleada de noticias y mensajes. Fusionados con podómetros. Borrando información continuamente para hacer espacio para más. La consumimos, navegamos en ella, a veces nos ahogamos en ella y con tecnología de punta nos cuantificamos a nosotros y a todo lo demás con ella. La información es la nueva moneda de nuestra época. "Información" se ha convertido en la palabra mágica para cualquier cosa. Crimen, locura, alfabetización, religión y embriaguez. Lo que se te ocurra. Alguien estaba reuniendo información al respecto. Ofrece la capacidad de ser transformacionalmente positivo. Es, en un sentido, la reducción de la incertidumbre. Entonces ¿qué son exactamente la información? ¿Cómo se captura, almacena, comparte y se le da sentido? Los ingenieros de la era de la información son personas de quienes la mayoría de nosotros ni siquiera sabe de su existencia a pesar del hecho de que causaron una revolución tecnológica y filosófica y crearon un mundo digital que la mente se deslumbra por comprender. Esta es la historia del mundo de nuestra época de cómo el flujo constante de más y mejor información ha transformado a la sociedad y que incluso está cambiando el sentido de nosotros mismos. No puedo creer que esta sea mi vida ahora. Así que vengan, porque el agua está agradable. Me llamo Hannah Fry. Soy matemática y me gustaría comenzar con una confesión. No siempre me ha agradado la información. Lo cierto es que a los matemáticos no les agrada mucho la información. Y durante la mayor parte de mi vida profesional fui muy feliz estando sentada en una habitación sin ventanas con mis ecuaciones, describiendo el mundo que me rodea. Puedes capturar la trayectoria de un tiro libre perfecto o la hermosa aerodinámica de un auto de carrera. Las matemáticas del mundo real son claras, ordenadas y elegantes todo lo contrario a lo que es la información.

Vínculos con la filosofía:
Hubo un momento que me ayudó a cambiar de opinión. Fue en 2011 cuando me topé con un jueguito que un joven usuario de Wikipedia llamado Mark J. había inventado. Mark se dio cuenta de que si cliqueas el primer enlace en el texto principal de cualquier página de Wikipedia y haces lo mismo en la página siguiente, aparece un patrón. Entonces, la página de "información", por ejemplo vincula desde "conjunto" a "matemáticas" a "cantidad", de allí a "propiedad" y luego a "filosofía" que, luego de algunos enlaces más, vuelve a la misma palabra. La página de "huevo" termina en el mismo lugar e incluso esa famosa banda filosófica One Direction, te llevará hasta "filosofía" aunque tienes que pasar por "ciencia" para llegar allí. Lo mismo sucede con "hongo" o "laca para el cabello" "mermelada", incluso "ratones", "polvo" y "calcetines". Fue un descubrimiento muy extraño y requirió algunas estadísticas. Otro usuario de Wikipedia, Il Mare escribió un programa de computadora para intentar investigar este fenómeno. Descubrió, asombrosamente que en casi el 95 % de las páginas de Wikipedia terminarás llegando a "filosofía". Eso es genial, pero ¿cómo hizo eso cambiar mi opinión sobre la información? El patrón que Mark J. descubrió y la información que fue capturada y analizada reveló una estructura matemática oculta porque Wikipedia no es sino una red con bucles y cadenas ocultos por todos lados y es algo que puede ser descrito maravillosamente usando las matemáticas. Para mí, este fue el ejemplo perfecto de cómo hay dos universos paralelos. Está el tangible, bullicioso y confuso el que puedes ver, tocar y experimentar. Pero también está el matemático donde creo que yace la clave para nuestra comprensión. Y los datos son el puente entre esos dos universos. Nuestra comprensión de todas las cosas, desde las ciudades hasta el crimen el comercio mundial la migración y aun las enfermedades está sustentada por los datos. Tomen esto como ejemplo. Zona rural de Wiltshire y una granja de lácteos recolectando datos de sus vacas, que portan podómetros. No podemos estar aquí todo el tiempo. Los podómetros nos ayudan a tener ojos y oídos en todas partes. Resulta que cuando las vacas entran en celo caminan mucho más que lo normal. El monitoreo constante de sus pasos y algo de matemáticas como apoyo nos revelan el momento ideal para la inseminación. Podremos observar los datos y dentro de las 24 horas habrá una mayor probabilidad de lograr que quede preñada. La agricultura manejada por datos es ahora un gran negocio convirtiendo un anticuado modo de vida en una ciencia de precisión. Casi cada industria en la que pensemos ahora depende de los datos. Debemos convenir que estamos experimentando una gran revolución en la historia de la humanidad. PROF. LUCIANO FLORIDI FILÓSOFO - UNIVERSIDAD DE OXFORD El mundo digital está reemplazando al mundo análogo. Un mundo basado en la información está conformado más bien por códigos en vez de datos biológicos o físicos lo cual es extraordinario. ¿Por qué filosofía en esta etapa? Porque cuando enfrentas desafíos extraordinarios lo peor que puedes hacer es acercarte. Debes hacer una larga preparación. Cuanto más grande sea la grieta, mayor debe ser la preparación. Y la preparación se llama filosofía. Con el fin de afrontar una larga preparación comenzaremos con la palabra en sí misma. "Dato" viene del latín datum y significa "aquello que es dado". Los datos pueden ser descripciones CUALITATIVO ¡ESTOY EN CELO! conteos SUCEDE CADA 31 DÍAS o mediciones POR UNAS POCAS HORAS o cualquier cosa en cualquier formato. Cualquier cosa que cuando se analiza se convierte en información la que a su vez es el material crudo para el conocimiento el único camino verdadero para la sabiduría. Observen los datos sobre los datos. Antes de la revolución científica e industrial lisa y llanamente, la palabra apenas era lo que es. Pero luego comienza a aparecer impresa cuando se unen los científicos y el estado observan y elaboran más y más de eso. Este advenimiento de la era de la información lo cambiaría todo.

Tratamiento de datos de Farr:
Revolución Industrial británica. Para los victorianos el florecimiento de la industria y el crecimiento de las grandes ciudades cambiaron el paisaje y la vida diaria más allá de lo imaginable. En este escenario hizo su aparición un improbable hombre de números: William Farr una de las primeras personas en manejar información a nivel industrial. William Farr tuvo una crianza bastante inusual. Era hijo de un trabajador agrícola pero se las ingenió para recibir formación médica lo cual era muy inusual para alguien de su clase. DRA. AILEEN FYFE - HISTORIADORA UNIVERSIDAD DE SAINT ANDREWS Farr muy pronto se metió de lleno en el estudio de las estadísticas. Le interesaba particularmente como se puede esperar de alguien con estudios de medicina la salud pública, expectativa de vida y causas de muerte. Para alguien interesado en las estadísticas solo existe un lugar donde ir. Somerset House, en Londres, albergó la Oficina General de Registro donde, en 1839 Farr encontró su trabajo soñado. Desde allí, en el ala norte, William Farr, el farmacéutico periodista médico y máximo estadista llevaría la voz cantante. Este lugar era casi como una fábrica. Aquí, recolectaban, procesaban y analizaban una vasta cantidad de información. Así ingresaban los resultados de los censos los registros de cada nacimiento, muerte matrimonio en el país; y se obtenía un panorama más amplio información útil que ayudaría a tener una idea más cabal sobre política y reformas de la sociedad. Creo que es algo difícil para nosotros recordar cuan pocas personas sabían a principios del siglo 19 sobre los cambios que atravesaba Inglaterra. Así que cuando Farr hizo un análisis sobre densidad poblacional y mortandad fue capaz de mostrar que la expectativa de vida en Liverpool era absolutamente espantosa. Era mucho peor que la de sus alrededores. Esto sorprendió a muchas personas que vivían en Liverpool un pueblo costero, que de hecho era un sitio donde vivir bastante saludable. En Somerset House, Farr encabezó una revolución en la sistematización de la recolección de información para descubrir el verdadero panorama de los cambios en la sociedad. Su sistema de medición y ambición fueron descriptas en un periódico de la época. "En abovedadas salas de gran solidez y extensión están, en varios volúmenes los certificados genuinos de acontecimientos en la vida de 28 millones de personas: nacimientos, casamientos o fallecimientos". Cada persona fue registrada por igual. Una idea revolucionaria. "Aquí se encuentran registros de los don nadie junto a los de abogados o distinguidos en literatura, arte o ciencia". Pero lo que en verdad motivó a William Farr no fue solo recolectar información sino la posibilidad de que esa información pudiera ser analizada para ayudar a superar la mayor enfermedad de la sociedad. El cólera probablemente fue la más temida de las enfermedades victorianas. Lo más aterrador era que podías despertar en la mañana y sentirte absolutamente bien y luego morir por la noche. Entre 1830 y 1860 murieron decenas de miles, solo en Londres. El control de enfermedades infecciosas como el cólera al cual nunca nadie entendió por completo se tornó el asunto más importante de salud pública de todos los tiempos. Sin embargo, volviendo a la gran Londres de entonces esta estaría invadida por un olor nauseabundo. Por entonces, los victorianos no tenían una manera eficaz de disponer de los desechos humanos, por lo que circulaban por canales hacia alcantarillas abiertas y de allí hacia el Támesis. La ciudad olía tan mal que era bastante probable que el aire viciado fuese responsable de portar la enfermedad. Farr recopiló un gran rango de datos durante cada brote de cólera para tratar de identificar qué ponía más en peligro a la gente por la mala calidad del aire. Utilizó datos de impuestos a la renta procurando medir la riqueza de los municipios que fueron afectados por el cólera. Pidió a sus amigos del Observatorio Real que proporcionaran datos sobre la temperatura y las condiciones climáticas. Pero consideró que lo más convincente sería la topografía. Específicamente la de la elevación por sobre el Támesis. Usando los datos, Farr sugirió una ley matemática de elevación. Sus ecuaciones describían cómo decaía la mortalidad por cólera cuanto a más altura vivieras sobre el Támesis. Publicó su informe en 1852 al cual la revista médica The Lancet describió como uno de los productos más notables escritos y creados en cualquier época y país. El único problema fue que el trabajo de Farr aunque elegante y meticuloso era fundamentalmente defectuoso. Farr se apegó a la teoría predominante de que el cólera se propagaba por aire. Así de poderoso era el orden establecido. Pero en 1866 5.500 personas murieron en tan solo 2,5 km² en East End, Londres y esa información hizo que Farr cambiara de opinión. Para cuando Farr redactó su siguiente informe los datos contaban una historia diferente que resultó ser el punto de inflexión en la lucha contra la enfermedad. El factor común entre los que murieron no fue la elevación ni el aire sino el agua potable contaminada con aguas servidas. Con este nuevo informe Farr parece haber refutado gran parte de su propio trabajo, pero creo que este es el ejemplo perfecto de lo que los datos pueden hacer. Provee ese puente esencial para el descubrimiento científico de la teoría a la prueba, del problema a la solución.uena información, incluso en grandes volúmenes no garantiza que llegarás a la verdad. Pero, a la larga, cuando el peso de los datos inclina la balanza incluso las creencias más fuertes pueden ser vencidas. Por supuesto, fue el peso de los propios datos que en los albores del siglo 20 era cada vez más difícil de manejar. Los datos almacenados en grandes formatos como los libros de censo podrían tomar buena parte de una década en ser procesados lo que significa que las estadísticas a menudo estaban obsoletas. Cuando tratas con figuras como estas, es una cosa. Pero cuando cuentas a la población de esta manera es un asunto bastante diferente. Una solución aparentemente simple obtuvo lo que ahora se llama la revolución de la información en curso:

Datos codificados perforando tarjetas:
Estas tarjetas se pasan por máquinas de clasificación cada una de las cuales gestiona 22.000 tarjetas por minuto. En la década del 50 el procesamiento de datos y de cálculos simples era rutinariamente mecanizado sentando las bases para la próxima generación de máquinas de procesamiento de datos. Llevarían a cabo un trabajo pionero en un lugar inesperado. En un gran comedor de Londres, un grupo de hombres y mujeres muchos octogenarios y nonagenarios, se reunieron. para una sesión especial de trabajo. En su apogeo, su empleador, J. Lyons proveedor de té y pasteles británicos de calidad tenía cientos de casas de té en todo el país. Hay cientos de productos alimenticios. Todos ellos, en cantidad variable se entregan diariamente, en un horario preciso en las casas de té. Estas personas no son expasteleros de J. Lyons ni administradores de casas de té. Fueron contratados por sus destrezas matemáticas. Lyons tenía una gran cantidad de datos que procesar a menudo datos de poca cuantía. Así, por ejemplo, la transacción en una casa de té sería una taza de té. Pero cada una tenía un vale, tenía que ser registrado y debía ser auditado por razones comerciales y por razones de gestión. Cada cálculo que hacías, no solo había que hacerlo dos veces sino que además tenías que hacer que alguien más lo revisara. El manejo de estos millones y millones de unidades de datos el almacenamiento de esa información, son la clave del problema comercial. El equipo de Lyons tomó por sorpresa al mundo cuando, en 1951 presentaron la Oficina Electrónica de Lyon o su sigla OEL. En ese momento, solo existían un puñado de computadoras y eran utilizadas únicamente para investigación científica y militar así que una computadora comercial fue una reinvención radical de lo que esta nueva tecnología podría ser. Cada administrador tiene una orden fija dependiendo del día de la semana. Habla por teléfono a la oficina central, donde sus variables son volcadas rápidamente en tarjetas. En base a lo que escucha, perfora. Primero se carga el programa fijando la secuencia para la multiplicidad de cálculos que OEL realizará. Fue la primera oportunidad de procesar grandes volúmenes de trabajo de oficina tomar todo ese trabajo duro y ponerlo en un sistema automático. Antes de OEL, calcular el salario de un empleado tomaba ocho minutos a un empleado con experiencia pero con OEL eso cayó a un sorprendente segundo y medio. Todo era tan emocionante porque estábamos abriendo nuevos caminos todo el tiempo. Absolutamente todo lo que hicimos nunca se había hecho. Por nadie en ninguna parte. No creo que comprendiéramos el tipo de transformación de la que éramos parte. En los años de la posguerra se vio un auge en la aplicación de esta nueva tecnología informática. OEL funcionaba con papel, cinta y tarjetas pero pronto se desarrollaron máquinas con cinta magnética y discos permitiendo un mayor almacenamiento de datos y cálculos más rápidos. A medida que más empresas e instituciones adoptaban estas nuevas máquinas la aplicación de las matemáticas a una serie de nuevos desafíos del mundo real, cobró fuerza. Y la palabra "datos" pasó de ser relativamente oscura a omnipresente. "Datos" se ha convertido casi en una palabra mágica para cualquier cosa. La verdad es que hoy es un tipo de interfaz entre nosotros y el resto del mundo. De hecho, entre nosotros y nosotros mismos. Entendemos nuestros cuerpos en términos de datos. Entendemos la sociedad en términos de datos. Entendemos la física del universo en términos de datos. La economía, las ciencias sociales, las tratamos como datos por lo que esencialmente es con lo que interactuamos regularmente todos los días. Los datos sostienen toda comunicación humana independientemente de su formato. Y fue el deseo de comunicarse efectiva y eficientemente lo que llevó a uno de los artículos científicos más importantes del siglo XX. Una teoría matemática de la comunicación ha sido llamada, con razón la Carta Magna de la era de la información. Fue escrito por un joven y brillante empleado de Bell Laboratories el centro estadounidense de investigación de telecomunicaciones fundado por uno de los inventores del teléfono, Alexander Graham Bell. Este artículo fue escrito por Claude Shannon en 1948 y establecería eficazmente el marco teórico para la revolución de datos que estaba comenzando. Aquellos que lo conocieron describieron. a Shannon como solucionador de problemas e inventor crónico. Para definir la ruta correcta, registra la información en su memoria. Más tarde, puedo ponerla en cualquier parte del laberinto que él ya exploró y esta será capaz de ir directamente a la meta sin hacer ningún rodeo. En la Segunda Guerra Mundial trabajó en sistemas de codificación de datos incluyendo uno usado por Churchill y Roosevelt. Pero en Bell Laboratories Claude Shannon trataba de resolver el problema muy común de ruido en las líneas telefónicas. En ese mundo de teléfonos análogos del siglo XX la conversación se convertía en una señal eléctrica usando un teléfono como este y luego se transmitía a una serie de cables. Las señales de voz viajarían a lo largo del cable serían detectadas por el receptor en el otro extremo y luego serían reconvertidas en ondas de sonido para llegar al oído de quien la recibiera. El problema era que cuanto más lejos viajaba la señal eléctrica por la línea más débil se recibiría. Eventualmente no podrías escuchar la conversación por la cantidad de ruido en la línea. Y podrías aumentar la señal, pero también significaría aumentar el ruido. La idea genial de Shannon fue tan simple como hermosa. La innovación fue convertir el habla en un código increíblemente simple. ¿Hola? Primero se detecta la onda de audio, luego se toma una muestra. A cada punto se le asigna un código de unos y ceros y la larga cadena de dígitos resultante puede enviarse por cable con los ceros como breves señales de bajo voltaje y los unos como breves pulsos de alto voltaje. Desde este código, el audio original puede reconstruirse y regenerarse perfectamente en el otro extremo. ¿Hola? Shannon fue la primera persona en difundir el nombre para estos unos y ceros la pieza de información más pequeña posible y son llamados "bits o dígitos binarios" y el verdadero poder del bit y las matemáticas que los secundan se aplica a muchas más cosas que los teléfonos. Ofrecieron una nueva forma para que todo incluyendo texto e imágenes sea representado como unos y ceros. La posibilidad de almacenar y compartir datos digitalizados en forma de bits claramente iba a transformar el mundo. Si alguien debiera ser identificado como el genio quien desarrolló la base de las matemáticas para nuestra era es, sin lugar a dudas, Claude Shannon. Ahora bien, una cosa debe ser aclarada. La teoría desarrollada por Shannon es acerca de transmisión de datos y no tiene nada que ver con el significado, veracidad, relevancia o importancia de los datos transmitidos. De modo que no importa que el cero y uno representen, ya sea una respuesta para "¿cara o cruz?" o para la pregunta "¿te casarías conmigo?" Para una teoría de la información son datos y nada más y si existe un 50 % de posibilidades de que aceptes o no casarte conmigo o de si es cara o cruz la cantidad de información enviada para la información de Shannon es la misma. La información de Shannon no es información como la que tú o yo imaginamos. Codificar cualquier y cada señal, utilizando solo unos y ceros es un avance notable. Sin embargo, a Shannon también se le ocurrió una innovación matemática clave. Esa ecuación es la razón por la que se puede poner una película HD completa dentro de un frágil trozo de plástico o la razón por la cual es posible transmitir películas en línea. Lo admito, puede que no se vea demasiado bien, pero no te desanimes todavía porque te explicaré cómo funciona esta ecuación... usando el Scrabble. Imagina que creé un nuevo alfabeto que solo contiene la letra A. Esta bolsa tendría dentro de ella solo fichas de la letra A y mis chances de sacar una letra A serían iguales a uno. Estarías completamente seguro de lo que sucedería. Usando la teoría de Shannon, la letra A contiene cero bits de lo que se conoce como información de Shannon. Digamos entonces que me pongo un poco más creativa, pero no mucho más y tengo un alfabeto con dos letras: A y B e igual cantidad de ellas en esta bolsa. Ahora mis chances de sacar una A de la bolsa, serán de la mitad y cada letra contiene un bit de la información de Shannon. Por supuesto, cuando se transmite un mensaje real usarás el alfabeto completo. Pero. el idioma inglés como ocurre en muchos otros idiomas, tiene algunas letras que se utilizan con más frecuencia que otras. Si tomas una letra bastante común como la H la cual aparece alrededor del 5,9 % de las veces esta tendrá 4,1 bits de información de Shannon. Y, por cierto, una puntuación de cuatro en el Scrabble. Por supuesto, hay algunas letras mucho más exóticas y raras como la Z, por ejemplo que aparece alrededor de un 0,07 % de las veces. Eso le da 10,5 bits y una puntuación de 10 en el Scrabble. Los bits miden nuestra incertidumbre. Si estás adivinando una palabra de tres letras y sabes que esta letra es Z te da mucha información acerca de qué palabra podría ser. Pero si sabes que es H debido a que es una letra más común con menos información tendrás más dudas respecto de la respuesta. Ahora bien, si haces un paquete con esta incertidumbre terminas en esto: la entropía de Shannon. Es la suma de la probabilidad de que cada símbolo aparezca tantas veces como el número de bits de cada símbolo. Y esta muy reveladora fracción de información sumada a las matemáticas, significan que el código de cualquier mensaje puede ser cuantificado. No cualquier letra, o cualquier signo en ese caso debe ser codificado igualmente. El código digital detrás de un video, como este de mi perra Molly por ejemplo generalmente puede ser comprimido hasta un 50 por ciento sin perder información. Pero hay un límite. Comprimirlo más puede facilitar el compartirlo o descargarlo pero la calidad nunca será la misma que la del original. Es poco todo lo que digamos sobre el impacto que el trabajo de Shannon ha tenido, porque de no ser así, no tendríamos archivos JPEG o ZIP películas en alta calidad ni comunicaciones digitales. Pero no se termina allí, porque mientras las matemáticas de la teoría de información no dicen nada sobre el significado de ella sí empiezan a abrir una posibilidad de cómo podemos entendernos a nosotros y a nuestra sociedad, porque casi todo puede ser medido y codificado como información. Decimos que los signos fluyen através de la sociedad humana que la gente usa signos para hacer cosas que nuestra vida social es, en muchos sentidos el envío de signos de un lado para otro. ¿Qué es un signo, entonces? En un sentido, es la reducción de la incertidumbre. DR. SIMON DEDEO - DIPLOMADO EN CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD - SANTA FE INSTITUTE Lo que significa recibir un signo es estar menos inseguro que antes y, por lo tanto, otra forma de pensar el medir y cuantificar signos es esa variación de la incertidumbre. Usar las matemáticas de Shannon para cuantificar signos es común en el mundo de la Ciencia de la Complejidad. Es un poco menos familiar para los historiadores. Me encantan las matemáticas. Me encanta su precisión, su belleza. PROFESOR TIM HITCHCOCK HISTORIADOR - UNIVERSIDAD DE SUSSEX Definitivamente me encantan su certeza y respecto a eso Simon puede traer su cosmovisión matemática esa certeza matemática a en lo que yo trabajo. El motivo detrás de esta unión notable entre ciencia e historia es el análisis del cuerpo más grande de texto digital jamás reunido sobre la gente común. Son las actas del Old Bailey, de Londres el Tribunal Penal Central de Inglaterra y Gales que fue sede de cerca de 200.000 juicios entre 1674 y 1913. Hay 127 millones de palabras de discursos cotidianos en boca de huérfanos y mujeres sirvientes y vagos de criminales, desde luego pero también de gente de todos los niveles y posiciones en la sociedad. Y eso los hizo únicos. Lo interesante sobre el Old Bailey y el tamaño de su base de datos su extensión y magnitud es que no solo podemos detectar un signo sino que también podemos ver su aparición a través de tiempo. Las matemáticas de Shannon pueden usarse para capturar la información de cada palabra y, como con el alfabeto, cuanto menos esperas de una palabra más trozos de información lleva. Imagina que ingresas a la sala de un juzgado y oyes una palabra. Lo que nos preguntamos es, ¿cuánta información transmite esa palabra sobre la naturaleza del delito que se juzga? INCERTIDUMBRE - CERTEZA Oyes la palabra "el". Es común en los juicios, por lo tanto, no te da ningún bit de información. La mayoría de las palabras que oyes son señales insuficientes de lo que pasa. Pero cuando oyes "cartera" y esta sí verbaliza información real. Y la siguen "moneda" "agarrar" y "golpe". Cuanto más rara sea una palabra, más bits de información transmite y más potente se torna la señal. Una de las señales más claras que vemos en el Old Bailey uno de los más claros procesos que manifiesta es algo que se conoce como "proceso de civilización". Es una creciente sensibilidad y atención a la distinción entre delitos violentos y no violentos. Si, por ejemplo, alguien te golpea y te roba el pañuelo en el contexto del siglo XVIII, en 1780 te concentrarías en el pañuelo. Estarías más preocupado por lo que poco que vale un trapo sucio que por el hecho de que alguien te fracturara la nariz o una costilla. El hecho de que cien años después, en 1880 la preocupación, la concentración ambas en términos de las palabras usadas en juicio y también en términos del objeto de las demandas de la gente dándole mayor importancia a la fractura de nariz o de costilla da cuenta de un cambio fundamental sobre lo que pensamos del mundo y sobre cómo pensamos que funcionan las relaciones sociales. Miren las señales verbales más potentes de crímenes violentos, en ese período. En el siglo XVII, la era de los bandoleros las palabras alusivas a robo de bienes son preponderantes. Pero en el siglo XX la violencia física en sí misma y el impacto sobre la víctima tienen mayor peso. La idea de que se puede rastrear el cambio a través de los tiempos analizando el lenguaje y cómo es utilizado quién hace uso de él y en qué contexto creo que le da a este tipo de trabajo su verdadera potencia. Hay miles de millones de palabras en Google Libros en los periódicos impresos en cada discurso del Parlamento en los sermones predicados en la mayoría de las iglesias. Todo eso son datos súbitos, susceptibles de ser analizados. El rápido desarrollo de las computadoras a mediados del siglo XX cambió nuestra capacidad de codificar, almacenar y analizar datos. Tardamos un poquito más en resolver cómo compartirla.

Laboratorio Nacional de Física:
Este lugar es sede de una de las más importantes instituciones científicas del Reino Unido aunque es probable que no supieras de su existencia. Pero desde 1900, este lugar potenció los conocimientos generales en física radiocomunicaciones, ingeniería, ciencia de los materiales aeronáutica hasta diseño naval. El NPL, el Laboratorio Nacional de Física, del sudoeste de Londres es donde se construyó el primer reloj atómico y donde inventaron el radar y el motor de computación automática (ACE). La computadora de programa almacenado ACE fue creación de Alan Turing quien vino a trabajar aquí, no bien terminó la Segunda Guerra Mundial. Las contribuciones de Turing a la historia de los datos fueron enormes pero para nuestra historia fue más importante otra persona que trabajó aquí con Turing alguien de quien podría decirse que es menos famoso que este lugar: Donald Davies. Davies investigó en secreto para el programa de armas nucleares británico durante la guerra y luego trabajó con Turing en el Laboratorio Nacional de Física hasta quedar a cargo de Informática, en 1966. Al igual que con las nuevas computadoras digitales Davies siempre estuvo fascinado con los teléfonos y las comunicaciones. Su madre había trabajado en la central telefónica del correo por eso, desde niño entendía muy bien cómo se dirigían estas llamadas y se redirigían por esta red en crecimiento. Y ese fue el entrenamiento perfecto para lo que le esperaba. ROGER SCANTLEBURY - INFORMÁTICO LABORATORIO NACIONAL DE FÍSICA 1955-1977 ¿Y cómo era Donald Davies? Era un superjefe porque era accesible. Todos notaban que era muy inteligente y que no tenía dificultades con eso. Un muy buen tipo. La innovación de Davies desarrollaría, junto a su equipo un modo de compartir información entre computadoras, una red prototipo. Donald había visto que era necesario conectar las computadoras y a las personas con estas, no con tarjetas perforadas ni con cintas perforadas ni con una motocicleta, sino a través de cables donde se pudiera mover archivos o programas ejecutar un programa de forma remota en otra computadora y la red telefónica no era adecuada para eso. En la era predigital enviar un archivo cifrado por una línea telefónica significaba ocupar esa línea durante toda la transmisión. La oportunidad yacía en que éramos dueños del sitio 31 ha con unos 50 inmuebles donde podíamos construir una red. El equipo de Davies sorteó el problema del teléfono cableando con banda ancha antes de establecer un nuevo modo de transmitir información por la red. Idearon la técnica de conmutación de paquetes que implica tomar lo que se vaya a enviar dividirlo en piezas uniformes, como para un sobre estándar meter las piezas en el sobre y al hacer el envío estas viajan separadas por la red y se reensamblan en la otra punta. Para demostrar esta idea, Roger y yo estamos convocando la primera carrera de conmutación de paquetes del laboratorio lo cual es un poco más complicado que el típico día de competición deportiva. La trayectoria es una red de información. Hay dos computadoras representadas como los puntos de inicio y final. Esas computadoras están conectadas por una serie de cables de red y nodos. En nuestro caso, los cables son una fila de conos y los nodos de conexión son aros de hula hula. Una vez construido, solo necesitamos voluntarios. Y aquí están. Los propios aprendices del laboratorio. Así que bienvenidos a la competencia de conmutación de paquetes. Tenemos dos equipos: rojo y azul. Ambos equipos fingirán ser información y correrán una carrera. Ustedes comenzarán desde allí donde dice "Largada", bastante obvio e intentarán llegar al final lo más rápido que puedan. No pueden ir por cualquier parte sino que tienen que atravesar estos aros para llegar a la meta estos pequeños nodos en nuestra red. Solo tienen permitido viajar por las filas de conos pero solo si no hay nadie más en esa fila. A todos los del equipo rojo les ataremos los pies. Así que tendrán que ir por nuestra red como una gran unidad de datos. Los de azul pueden hacer el recorrido solos así que les será un poquito más fácil. El objetivo es que ambos equipos depositen sus bolsitas rellenas en la meta, en el orden correcto, del uno al cinco. Tenemos paquetes contra grandes unidades de datos. Recuerden, no pueden seguir camino hasta que no esté despejado. Los equipos rojo y azul tienen exactamente el mismo tamaño. Digamos que cinco megabytes cada uno. Pero su avance por la red evidentemente es muy diferente. Azules, tardaron 13 segundos, Rojos, 20 segundos. La victoria es de los paquetes. El impacto de la conmutación de paquetes en el mundo, digamos en cierto punto partió de aquí y luego se extendió a otro lado. Sin dudas lo hizo, le dimos al mundo la conmutación de paquetes y el mundo por supuesto, siendo Estados Unidos, la tomó y siguió a partir de allí. Esta carrerita, la conmutación de paquetes de Donald Davies fue adoptada por la gente que desarrollaría la Internet y en la actualidad, esta idea sigue vigente. Digamos que quiero enviarte un correo con una foto de Molly. Primero, será descompuesta en más de 1.000 paquetes de datos. Cada uno es franqueado con la dirección de su origen y de su destino con enrutadores de control que hacen circular a los paquetes. Sin importar el orden de llegada la imagen es reensamblada y allí la tienes. Transitamos un largo camino en solo unas décadas. Unos 3.400 millones de personas tienen acceso a Internet en sus hogares y hay unas cuatro veces más de teléfonos y otros dispositivos de intercambio de datos en línea la así llamada "Internet de las cosas". Solo por vivir en el siglo XXI con teléfonos, tabletas, dispositivos inteligentes; todos estamos familiarizados con la información. Acepten a su nerd interno, porque vayan donde vayan al mirar una pantalla, están consumiendo y produciendo en serie toneladas de cosas. Nuestra relación con la información cambió drásticamente. Ya no es solo para especialistas sino que es para cualquiera.

Bristol, ciudad inteligente:
Hay una ciudad en el Reino Unido que pone el intercambio en tiempo real al servicio del análisis de la información sobre todo lo que hace: Bristol. Usando tecnología digital, le tomamos el pulso a la ciudad. Esta información es el camino hacia una ciudad abierta, inteligente y habitable. Una ciudad donde la malla de redes de fibra óptica e inalámbricas se combinan para crear una cobertura de conectividad abierta y urbana. Tomarle el pulso a la ciudad bajo una cobertura de conectividad podría sonar a ciencia ficción o a una publicidad de banda ancha. Pero solo si se aferran a su escepticismo por un segundo. Porque Bristol está tratando de construir un nuevo tipo de red de intercambio de datos para sus ciudadanos. Un área del centro de la ciudad ahora tiene la próxima generación o tal vez la generación siguiente de banda ancha superrápida y, por supuesto, sumada a una red wifi. La pregunta es, ¿qué puedes hacer con eso? PROFESOR DAVE CLIFF INFORMÁTICO - UNIVERSIDAD DE BRISTOL Tendríamos una red de gran alcance para sensores muy, muy simples de la Internet de las cosas que solo monitorean una señal simple como la calidad del aire o la cola de tráfico en una congestión vehicular. Una vez que tienes toda esta infraestructura de red puedes obtener un montón, una gran cantidad de datos que te llegan en tiempo real. Lo que está sucediendo aquí es un experimento a escala de ciudad para tratar de desarrollar y probar lo que se llamará "ciudad programable" del futuro. Se basa en la red futurista de Bristol: Una gran cantidad de datos de tantos sensores como sea posible y un sistema informático que puede simular y reprogramar efectivamente la ciudad. El sistema informático puede intervenir. Podríamos redirigir el tráfico y podríamos comunicarnos con la gente enviándoles un mensaje a su teléfono inteligente o, tal vez, a un dispositivo puesto en la muñeca diciéndoles: "Si tienes asma, quizás deberías quedarte en casa". Una vez que creas esa capacidad para que cualquier cosa que haya en la ciudad esté interconectada de veras puedes comenzar a reimaginar cómo podría funcionar una ciudad. Comenzamos a experimentar con autos sin conductor y para trabajar con autos sin conductor deben ser capaces de comunicarse con la infraestructura de la ciudad. Así, tu auto necesita hablar con los semáforos los semáforos necesitan hablar con el auto y los autos hablar entre sí. Eso requiere una infraestructura completamente diferente. Por supuesto, al aumentar la cantidad de datos que una ciudad puede compartir la potencia informática necesaria para hacer algo útil con ella también debe aumentar. Y para eso, tenemos la nube. Por ejemplo, imagina que tratas de analizar los datos de tráfico, del clima y de la contaminación de Bristol en la computadora de su casa. Podrías tardar un año. FALLA DE SISTEMA Pero podrías reducir eso a un día consiguiendo 364 computadoras más pero eso es caro. Una opción más económica sería compartir el análisis con otras computadoras a través de Internet lo que Google desarrolló primero, pero publicaron los conceptos básicos y ahora existe software libre para ayudar a que cualquiera haga lo mismo. Grandes empresas en línea arriendan sus computadoras de repuesto por unos pocos centavos la hora. Así que ahora alguien como tú o como yo puede hacer rápidamente análisis de datos masivos por unos pesos. Tal poder computacional es algo que nunca podríamos haber soñado hace unos años, pero solo desarrollará su potencial si podemos compartir nuestros datos de forma segura y transparente. Si el Municipio de Bristol quisiera saber dónde está tu auto en todo momento y usara esa información para minimizar la congestión vehicular ¿cómo te sentirías respecto a algo así? No estoy segura si me gustaría eso en particular. Creo que solo debe importarme a mí dónde dejo mi auto. Comprendo que se lo justifique por lo que implicarían esas ideas pero, probablemente, seguiría sin gustarme demasiado. Si lo usaran para un objetivo mejor, entonces sí pero uno debe saber cómo lo están usando y por qué lo usarán, con qué propósito. Me gustaría imaginar un mundo en el que todos los datos guardados fueran utilizados para el bien común de la humanidad pero no puedo imaginar una circunstancia semejante en el mundo que tenemos hoy en día. Vivimos en una sociedad moderna, donde si no dejas tus datos, no en el dominio público sino en un dominio comercial seguro entonces no puedes ser parte de la sociedad. Como era de esperar, la gente es muy recelosa con lo que pasa con sus datos. Necesitamos ser cuidadosos de que las libertades civiles no se restrinjan porque de lo contrario es probable que la tecnología que sea rechazada. Creo que es un área en la que nosotros como sociedad aún tenemos que comprender cabalmente cuál es el camino a seguir y por lo tanto es, en gran medida, algo que debemos discutir. No es una conferencia, no es un código sino que estamos coproduciendo y cocreando este tipo de reglas con los residentes de la ciudad, para ayudarnos a determinar qué es correcto que hagamos y qué no. Será fascinante ver a Bristol lidiar con los desafíos tecnológicos y éticos de ser nuestra primera ciudad centrada en la información. En todos estos contextos, la Internet de las cosas nuevas formas de atención sanitaria, ciudades inteligentes lo que estamos viendo es un aumento en la transparencia. Puedes ver a través del cuerpo, puedes ver a través de la casa puedes ver a través de la ciudad y la plaza, a través de la sociedad. La transparencia puede ser buena. Es algo que debemos manejar con cuidado para extraer el valor de esos datos para mejorar tu estilo de vida, tus interacciones sociales la forma en que tu ciudad funciona, etcétera. Pero también necesita ser manejada con cuidado, porque está tocando el punto neurálgico de lo que significa ser humano. Entonces ¿qué datos debes entregar?

Sensores esfera:
La gestión del tráfico es una cosa pero cuando se trata del cuidado de la salud la apuesta, los riesgos y los beneficios son aún mayores. Y en Bristol, con un proyecto llamado Esfera también están expandiendo las fronteras. La población está envejeciendo, y una población envejecida necesita atención médica más permanente, pero cuesta mucho solventarla en instituciones, pagando enfermeras y doctores. Así, para el equipo Esfera la clave fue comprender que ahora es posible montar, en una casa, muchos dispositivos pequeños donde cada dispositivo monitorea un simple conjunto de señales sobre lo que pasa en esa casa. Podría haber monitores para medir tu frecuencia cardíaca o tu temperatura y también podría haber monitores que detecten mientras subes y bajas escaleras si estás cojeando o no. Me invitaron a pasar una noche en esta casa muy experimental pero desafortunadamente, no puedo decirles dónde está. El proyecto es un experimento cama adentro y pronto se extenderá a 100 casas de Bristol. Es un gigantesco desafío de datos, dirigido por el profesor Ian Craddock. Ese es uno de los sensores de video y tenemos más en la cocina. Tenemos otra cámara de video en el pasillo, algunos sensores de entorno y algunos más aquí. La casa puede generar video en 3-D captando la posición del cuerpo, la ubicación y datos de movimiento desde un portátil especial. ¿Cuántos datos están recopilando, entonces? Cuando pasemos de esta casa a 100 casas de Bristol en total, almacenaremos más de dos petabytes de datos para el proyecto. En la computadora de mi casa ni siquiera tengo un disco duro de un terabyte y estás hablando de 20.000 de esos. Sí. Es decir, la interacción de las personas con su entorno y entre sí es un asunto muy complicado y variable y por eso es un área muy desafiante especialmente para los analistas de datos las máquinas de aprendizaje automático para dar sentido a esta gran masa de datos. Esta copa de vino que disfruto no está del todo libre de culpa porque tendré que confesárselo a la Universidad de Bristol. Tengo que llevar un registro de todo lo que hago para que los datos de mi estadía puedan calificarse con lo que realmente hice. De esta manera, estaré ayudando al proceso de aprendizaje automático enseñando al equipo de computadoras cómo monitorear automáticamente cosas como cocinar, lavar y dormir señalando los datos de comportamiento normal. En interés de la ciencia. También se me pidió hacer algunas cosas menos esperadas. Derramé mi bebida. El equipo necesita aprender a detectar comportamientos fuera de lo común si desean, un día, detectar signos específicos de mala salud. De acuerdo, voy a regresar esto a la cocina ahora. Es una experiencia bastante extraña. Creo que los sensores de temperatura, los de humedad los sensores de movimiento, incluso el portátil no me afectan para nada. Por alguna razón, el sensor de posición del cuerpo es el que me molesta. Por otro lado, sin embargo, me encantaría tener estos datos. Esto es lo más maravilloso Dios mío. Todo lo que podrías aprender sobre los humanos. Sería genial. Una cosa que quería hacer era hacer alguna locura solo para ver si pueden encontrarlo en los datos. Solo para probarlos. ¿Muy bien, listo? No puedo creer que esta sea mi vida ahora. Cualquiera puede obtener los datos en línea de mi estadía si quisiera hallar mi escapada por debajo del radar. El hombre a cargo del aprendizaje automático, el profesor Peter Flach será el primero en verlos. Actividades normales, como cocinar o estar en la cama, son relativamente sencillas de detectar. Pero ¿qué pasa con las cosas raras? Esto es ayer, otra vez. Puedo verlo. Puedo ver el momento. - ¿Puedes ver el momento? - Puedo verlo, sí. Aquí hay algo que está pasando bastante rápido. Has estado en la sala por un tiempo y luego, de pronto hay una breve corrida hacia la cocina y luego una limpieza rápida en la sala. - Derramé buen vino en este experimento. - ¿Buen vino? Los humanos son extraordinariamente buenos detectando la mayoría de los patrones. Para las máquinas, la tarea es mucho más difícil pero, una vez que aprenden qué buscar pueden hacerlo incansablemente. Supongo que con el paso del tiempo si vas a agregar más casas a este proyecto no podrás tener gente revisando estos gráficos tratando de encontrar-- Quiero decir, tienes que programar computadoras para que lo hagan. Sí, hay que programar computadoras para que lo hagan. Un desafío que enfrentamos es que nuestros modelos nuestras máquinas de aprendizaje clasificadoras y nuestros modelos deben ser consistentes frente a cambios en el diseño, en el comportamiento personal variaciones en el número de personas que hay en una casa. Y tal vez somos demasiado optimistas sobre lo que pueden hacer pero estamos en el proceso de averiguar qué pueden hacer a qué costo, en qué medida invaden la privacidad, y luego podremos discutir sobre si como sociedad, queremos esto o no. Si este tipo de tecnología se pone en marcha las máquinas nos reproducirán en términos matemáticos e intervendrán para ayudarnos a mantenernos sanos, en tiempo real y eso es una innovación. Es cierto que nuestra fascinación por las máquinas o la inteligencia artificial es tan antigua como las propias computadoras. Claude Shannon y Alan Turing exploraron la posibilidad de que las máquinas pudieran aprender. Pero recién ahora con torrentes de datos y algoritmos de búsqueda de patrones las máquinas inteligentes darán cuenta de su potencial. Escucharán muchas cosas increíbles sobre lo que sucederá cuando se mezclen grandes volúmenes de datos con inteligencia artificial. Mucha gente, comprensiblemente, está muy ansiosa al respecto. Pero, para mí, pese a lo mucho que ha cambiado el mundo el desafío principal es el mismo de siempre. No importa si eres William Farr en el Londres victoriano tratando de entender el cólera o estás en una de las casas conectadas de Bristol lo único que intentamos hacer es comprender los patrones de los datos usando el lenguaje de las matemáticas. Y las máquinas, sin duda, pueden ayudarnos a encontrar esos patrones pero nosotros deberemos determinar su significado. Deberíamos preocuparnos sobre qué vamos a hacer con estas tecnologías inteligentes y no sobre la tecnología inteligente en sí. Están en nuestras manos modelar el futuro. Ellas no modelarán nuestro futuro. En un abrir y cerrar de ojos, pasamos de un mundo donde los datos la información y el conocimiento pertenecían solo a unos pocos privilegiados a lo que tenemos ahora, donde no importa si estás eligiendo dónde ir de vacaciones o buscando los mejores tratamientos contra el cáncer. Los datos realmente nos han empoderado a todos. Por supuesto, hay algunas preocupaciones sobre las grandes corporaciones que recogen las huellas de datos que dejamos en nuestra vida cotidiana pero, por mi parte, soy optimista tanto como racional y creo que si podemos encauzar conjuntamente el poder de la información entonces el futuro estará en manos de muchos y no solo de unos pocos. Y eso, para mí, es el verdadero placer de la información. (Hannah Fry)