Bigdata y redes sociales (I)

La idea nuclear de este posteo es reflexionar sobre el hecho de que cualquier fenómeno social puede ser comprendido mejor extendiendo y conexionando su contexto.

Si queremos entender una ciudad veamos las otras ciudades y las rutas que las conectan, lo mismo si nos proponemos entender una cantina, una fábrica o un grupo de barras bravas.

Es decir, tenemos que ser muy cuidadosos respecto a donde poner bordes a lo que nos dedicamos, algo sobre lo que las ciencias no prestaron mucha atención hasta hace poco.

Veamos el asunto con un ejemplo histórico: cuando la agricultura se desarrolló en distintos puntos de la Tierra el proceso fue acompañado, tanto en Egipto, como en China o la América precolombina, por la fijación de estrellas en constelaciones conjuntamente con el destilado de los planetas que eran esos puntitos luminosos que cambiaban cada noche de posición. Viendo cada punto en la noche no se podía decir mucho, pero conectándolos se pudo discriminar lo fijo de lo inestable.

Descartados los planetas (errantes) y definido lo que persistía en el cielo nocturno sin cambiar de lugar (estrellas), aun cuando se hiciera un viaje por mar, lo que hacían los astrónomos antiguos era establecer los puntos mas importantes y las conexiones entre ellos.

Los griegos llevaron el asunto al desarrollo de máquinas de cálculo muy sofisticas, como el mecanismo de Anticitera, hace poco resuelto.

De alguna manera este mecanismo era capaz de hacer cómputos analógicos. Los problemas de decisión que los griegos confiaban a los diosos podían ser resueltos con un algoritmo cargado en las formas de los engranajes de la máquina.

Lo social está lleno de ejemplos donde lo local y lo lejano tiene marcas de las redes que encarnan. Por ejemplo en la Edad Media las posadas eran para los forasteros: allí era donde se podías conseguir prostitutas, alimentos para continuar el viaje y alojamiento; en cambio las tabernas eran los puntos de encuentro para los locales. Cada tipo de organización tenía sus reglas de inclusión y sus liturgias.

La cuestion de establecer constelaciones o saber donde conseguir una posada no es menor. Todo depende del marco. Hace poco sabemos que existen unas neuronas de contexto, que definen la percepción de los espacio. Es decir que, definido un elemento perceptual, nuestro cerebro establece sus bordes y contextos que organiza los atributos específicos de esa percepción.

Los pintores modernos sabían esto y lo que hacían era que el marco y lo que se viera fuera de él tuviera un vínculo de continuidad con lo que representaba la pintura.

Quizás en este concepto esté sea el origen de la civilización, en la habilidad de las élites que se apropiaban de los excedentes de la agricultura (maiz, trigo o arroz) para crear contextos comunes e instituyentes.

Sea como fuera Lewin y Moreno ya en el siglo XX fueron de los primeros en establecer un método para hacer constelaciones de personas, haciendo cosas como sociogramas del compañerismo.

Moreno llamó socionomía a la ciencia que intentaba crear: un sistema de leyes sociales, que divide en tres ramas (sociodinámica, sociometría, y sociatría) basado en algo así como el “átomo social” que era básicamente una posición que ocupaba o no un individuo dentro de una configuración social y tele el conjunto de atracciones y rechazos socioafectivos de cada átomo social.

Intentando generalizar los resultados de estas primeras investigaciones se definieron especies de constelaciones sociales básicas o estructuras sociométricas: estrella, Y, cadena, círculo

Estos desarrollos abrieron la posibilidad a nuevos proyectos cada vez mas complejos para entender lo social desde esta perspectiva, así podemos mencionar los puntos claves de estos desarrollos:

Mark Granovetter: La fuerza de los lazos débiles

Barabasi: enlace preferencial en el crecimiento de las redes

Stanley Milgram: 6 pasos máximos

Watts y Strogatz: propiedades de mundo pequeño

Snijders: cambio estructural y miopía local

Como es propio de este siglo uno puede dedicarse a estos asuntos de un modo mas o menos amateur pero bastante satisfactorio en cuento a los resultados, algunos de los recursos disponibles para investigar redes sociales van posteados abajo:

General
Cytoscape: http://www.cytoscape.org/cg…/moin.cgi/Network_analysis_links
Center for complex network research: http://www.nd.edu/~networks/resources.htm
Infovis: http://iv.slis.indiana.edu/sw/#packages

Bueno, espero que no sea mucho para empezar estos posteos, la idea es comenzar a integrar estos conceptos con los de BigData. Bigdata es básicamente una idea de IBM que expresa que cuando tenemos mas datos de los que podemos procesar debemos crear patrones que los representen y permitan captarlos. Es de alguna manera como el mismo problema de las noches estrelladas, pero en este caso las muy estrelladas. Suele decirse “grandes cantidades de datos”, pero si son grandes o no eso lo definen los sistemas que tengamos para procesarlos.

Desde Turing para acá la mejor forma de procesar grandes paquetes de datos con las máquinas informacionales, pero eso no debería hacer tirar por la borda todos los sistemas que la humanidad fue creando para procesar datos.

Nadie se preocupó por un asunto que los cerebros biológicos humanos resolvían aceptablemente hasta que apareció Deep Blue primero y Watson “la computadora” después, pionera en comprender el lenguaje natural y responder mejor que los concursantes humanos de un programa de TV.

Basado en estas ideas David Winton Harding unió el agua con el aceite,  mezclando la investigación científica con las decisiones comerciales y realmente hay que decir que lo hizo de modo exitoso.

Las ideas de “quant”, la detección de tendencias, la secuencia datos/interrogación/algoritmos, la investigación de como lo diminuto es clave para hacerse millonario si se conocen las claves de amplificación llevaron a un resurgimiento de la socionomía.

Mike Baker, fundador y CEO de DataXu, fue el primero en usar todas estas ideas pioneras en la empresa de marketing móvil Enpocket, compañía de publicidad basada en BigData. El concepto es que a partir de los datos disponibles se proporciona a los usuarios de celulares las promociones que ellos mismos desconocen que desean comprar.

Big Data as a Service (BDaaS) el mercado mundial de Big Data valdrá $ 88 mil millones en 2021.

Ahora bien: cómo es que se decide que datos serán importantes y cuales no? Bill Simmons, ingeniero de la NASA especialista en teoría de la decisión ha creado un algoritmo que calcula la forma en que se deciden cuestiones claves.

Los que quieran explorar un poco mas sobre sistemas de BigData les recomiendo ponerse a leer sobre Hadoop, una infraestructura digital código abierto bajo licencia Apache, utilizado por una gran variedad de programadores utilizando Java que permite distribuir el procesamiento paralelo de grandes cantidades de datos a través de servidores de bajo costo.

Pero eso lo seguiremos en el próximo posteo.