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El ‘big data’ termina con las colas en los museos | ThinkBig Empresas en EL PAÍS | EL PAÍS

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La cifra es impresionante: 1.400 millones de personas (que equivalen a toda la población de China) viajan alrededor del mundo anualmente. Nunca antes hubo tal cantidad de gente yendo y viniendo de un sitio a otro. Tampoco nunca antes hacer turismo fue tan contaminante. Esta industria aporta un 8% de los gases de efecto invernadero, según un análisis publicado en Nature Climate Change. La mayor parte de ese daño al medioambiente viene del transporte. Pero una de sus caras más oscuras está en la saturación de los principales destinos, en la cantidad de residuos que se genera en estos lugares y en el daño al equilibrio de los espacios naturales. La masificación de esta industria es un problema global. Somos causa y víctimas de querer vivir experiencias únicas sin importar el coste.

Y de momento no pararemos. En 2030 seremos más de 1.800 millones de visitantes girando por el planeta, según la Organización Mundial de Turismo (OMT). ¿Cómo lidiar con este fenómeno?, ¿existe una solución para reducir el impacto de la industria turística? La respuesta está en los datos. Por ejemplo, el análisis del movimiento de los turistas -cuánto tardan en desplazarse de un sitio a otro o el tiempo que dedican a la visita de un museo- permite adaptar la afluencia de autobuses en horarios de mayor concurrencia. "De esta manera, es posible reducir atascos y como consecuencia disminuir las emisiones contaminantes", destaca Elena Díaz, responsable del Centro de Excelencia de LUCA, la unidad de datos de Telefónica.

Esto no es simple teoría. Este caso de uso se ha puesto en marcha en algunos países de América Latina que buscaban un plan de movilidad urbana sostenible. Para lograrlo se analizaron los datos generados por los teléfonos móviles (llamadas, SMS, navegación web) a medida que las personas transitaban por la ciudad. La información (totalmente anonimizada y agregada) diferenciaba entre los habitantes del destino y aquellos que estaban de visita. También era capaz de medir la frecuencia del viaje, conocer el modo de transporte, la hora del desplazamiento, el sexo y la edad. El objetivo era tener todos los detalles posibles sobre el perfil de usuario.

Los millones de datos obtenidos se combinaron -gracias a las técnicas de la inteligencia artificial- con mapas de la urbe para saber qué rutas eran las de mayor tráfico. "Con esta información, los Gobiernos pudieron conocer el flujo de personas que viajaban, además de predecir cuántas se moverían en el futuro", destaca Carmen Alonso, responsable de proyectos Big Data del sector ocio en LUCA. "Así pudieron organizar de otra manera la movilidad, se mejoró la accesibilidad de los sistemas de transporte, se creó un entorno urbano más atractivo y se redujo la contaminación", agrega.

El impacto del big data en el medioambiente no tiene límites. Con esta herramienta, explican las expertas de LUCA, se puede planificar en qué sitios de una ciudad se requieren nuevas infraestructuras de transporte. "Imagina que se está planeando una nueva red de metro. El uso del análisis de datos combinado con técnicas de inteligencia artificial puede ayudar a identificar el sitio exacto donde se tienen que abrir estaciones", dice Alonso. "En este caso, el efecto medioambiental es directo, porque se construirá solo donde la afluencia de gente y la usabilidad de la obra tenga sentido. Todo ello sumado al ahorro millonario que se obtiene respecto a la planificación tradicional basada en encuestas, ya que se conocen con mucha mayor precisión las necesidades de transporte de los usuarios", afirma.

Un festival sostenible

Llevar a cabo un festival de cuatro días y 500.000 asistentes es una odisea que empieza con la organización del transporte, el hospedaje o la comida y termina con la recolección de residuos. El reto es aún mayor cuando la celebración ocurre en una zona ecológica. ¿Cómo gestionar la llegada de turistas en este tipo de citas sin dañar el medioambiente? El big data es la solución, según explican las expertas de LUCA.

Analizar el perfil de los visitantes (lugar de procedencia, sus zonas favoritas en la localidad donde se lleva a cabo el festival, así como su edad, género y otras variables) permite crear una estimación sobre la cantidad de recursos requerirá para la cita. "A partir de allí, los organizadores son capaces de gestionar los sistemas de recogidas de basura, reforzar las líneas de transporte público y adelantarse a cualquier necesidad", destaca Díaz.

El 'big data' permite conocer la capacidad de carga de un sitio, es decir, el número máximo de visitantes que puede contener un determinado espacio.

Esta es la magia del big data: dar respuestas a muchas preguntas que las empresas, administraciones públicas u organizaciones sin fines de lucro (como los museos) ni siquiera sabían que tenían. En este último caso, por ejemplo, el análisis de datos permite conocer su capacidad de carga, es decir, el número máximo de visitantes que puede contener un determinado espacio. Con este dato se puede estimar la cantidad de energía necesaria que requerirá la instalación.

"Hablamos de eficiencia de recursos, pero también de gestión de la organización", resalta Alonso. El análisis de datos nos permite saber cuándo y a qué hora se tiene el pico de asistencia en un museo. La información obtenida se cruza con la distribución de las obras del recinto, los accesos disponibles e incluso la meteorología. El objetivo es agilizar la visita y reducir el tiempo de espera en la cola y por ende la contaminación que produce la sobresaturación de un sitio. "En el caso de los museos no se trata simplemente de aumentar el número de visitantes, sino de que se transmita la narrativa de la obra y la marca de la institución", destaca la experta de LUCA. Pero además se puede fidelizar a los asistentes porque se les conoce mejor, explican las expertas de la unidad de datos de Telefónica.

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El 'big data' termina con las colas en los museos

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La cifra es impresionante: 1.400 millones de personas (que equivalen a toda la población de China) viajan alrededor del mundo anualmente. Nunca antes hubo tal cantidad de gente yendo y viniendo de un sitio a otro. Tampoco nunca antes hacer turismo fue tan contaminante.

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Cómo ayudan las matemáticas a entender el cambio climático

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Fernando Blasco
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En estos días se está celebrando en Madrid la conferencia número 25 del Convenio de Cambio Climático de la ONU. Lo cierto es que todos los indicadores, basados en modelos matemáticos, nos dicen que debemos actuar si queremos seguir viviendo en este planeta algún tiempo más. Hoy en este ABCdario de las matemáticas nos vamos a preocupar, quizás nunca mejor dicho, por los modelos matemáticos del sistema climático.

Aunque ya se ha hablado en esta sección sobre modelos matemáticos, recordemos primero qué es un modelo y para qué sirve. Decía Galileo Galilei que "las matemáticas son el lenguaje con el que Dios ha escrito el Universo". Y probablemente llevaba razón. El problema es que no tenemos traductores expertos de ese lenguaje y tenemos que ir aproximándonos a él por ensayo y error.

Fundamentalmente es necesaria observación y cálculo: debemos observar la naturaleza, trasladar nuestras observaciones a lenguaje matemático y formular hipótesis. Cuando hagamos esto correctamente tendremos un modelo de la naturaleza. Por ejemplo, si queremos estudiar el movimiento de un proyectil, podemos formular un modelo en el que la trayectoria descrita es una parábola:

newton.cnice.mec.es

El modelo nos sirve para una bala, un balón de baloncesto, una piedra o cualquier objeto que queramos lanzar. Por eso un modelo implica abstracción. Por otra parte, un modelo exige simplificar el problema: a un nivel básico no se considera la resistencia del aire en el modelo, pero a efectos prácticos sabemos que no es lo mismo lanzar un proyectil más pesado que uno más ligero. Para el caso de un balón o una bala descartamos esas otras variables que son condicionantes, pero en algún caso podría ser necesario tenerlas en cuenta. En esta sección hemos hablado de las ecuaciones que describen el movimiento de las masas de aire y que dan lugar a los modelos de predicción meteorológica: las ecuaciones de Navier Stokes. Ese es un modelo más complicado pero que se ha ido mejorando con el paso de los años: ahora se pueden tener predicciones bastante precisas, pero en un intervalo de un máximo de cinco días.

En el caso de los modelos climáticos (no se debe confundir tiempo con clima) la cuestión se complica bastante: por una parte, debemos decidir con qué escala de tiempo trabajamos. ¿Queremos saber cómo se va a comportar el clima en los próximos 20 años? ¿En el próximo siglo? ¿O en el próximo milenio? Lo que sí podemos hacer es observar y, en ese sentido, tenemos datos para preocuparnos: del mismo modo que, si al medirnos la presión arterial nos encontramos una lectura de 180/120 mm Hg., nos preocupamos y debemos ir al médico, cuando observamos un aumento sustancial de la temperatura del planeta también deberían encenderse las alarmas.

Climate NASA

Volvemos al tema de la escala: en ese gráfico el 0 se sitúa en la temperatura que había en 1939 y se observa que en estos 80 años la temperatura global ha subido un grado. ¿Es preocupante? El pasado mes de agosto el casquete glaciar de Groenlandia perdió en un día 11.000 millones de toneladas. Eso conlleva el aumento del nivel de los océanos, con la consecuente inundación de zonas costeras, pero también el acceso a materia vegetal que hasta ahora era inaccesible por estar congelada. ¿Esa aparición vegetal provocará el aumento de animales que se podrán alimentar de ella? No lo sabemos, solo tenemos incertidumbre, pero en un buen modelo matemático se deben contemplar también posibles escenarios de futuro.

Los datos se estudian, se ajustan y se proponen ecuaciones que reflejen esos datos, se comprueba que las mediciones anteriores van bien para el modelo que hemos realizado y con eso se supone que también van a predecir bien el comportamiento futuro. Esto se hace con ciertas cautelas: se piensa que la plantación de árboles ayuda a capturar CO2, pero ahora se está comprobando que los árboles tampoco están capturando tanto dióxido de carbono como se esperaba. El modelo hay que matizarlo, complementarlo y mejorarlo, pero los datos de los que disponemos hoy nos auguran un futuro incierto.

Esquema del desarrollo y uso de un modelo de clima (Goosse H., P.Y. Barriat, W. Lefebvre, M.F. Loutre and V. Zunz, (2008-2010). Introduction to climate dynamics and climate modeling. Texto online disponible en http://www.climate.be/textbook

En la década de 1960 Syukuro Manabe, investigador en la agencia estadounidense de la Atmósfera y el Océano (NOAA), elaboró un modelo informático según el cual, si se duplicaba la concentración de CO2 en la atmósfera, la temperatura global subiría dos grados. Ya ha aumentado uno. Ese era el inicio de los modelos que predicen el cambio climático y precisamente por esa labor, en 2017, obtuvo el premio BBVA Fronteras del Conocimiento, junto a James Hansen, otro investigador que predijo el calentamiento global. Su modelo predecía un aumento de cuatro grados de la temperatura de la atmósfera. Hansen publicó sus hallazgos en la revista Science en 1981. Su trabajo merece ser destacado porque desarrolló una metodología de trabajo que procesaba la información de las estaciones meteorológicas disponibles al mismo tiempo que podía predecir los efectos del calentamiento sobre otros procesos como la circulación oceánica, la disminución del hielo en el Ártico o las sequías y las inundaciones. Los lectores que lo deseen pueden consultar este artículo en la web de la NASA.

En un modelo climático se suele considerar la esfera terrestre rodeada de una malla en la que las celdas se constituyen por latitud y longitud, añadiendo además factores como la presión atmosférica y la altitud.

Imagen de https://www.gfdl.noaa.gov/climate-modeling/

Los modelos, como tales, no son únicos, pero todos comparten que sus hipótesis se basan en leyes de conservación. En el caso de modelos atmosféricos necesitamos imponer ecuaciones de conservación del momento, conservación de la masa, conservación del agua y una ecuación de estado. Con los modelos climáticos oceánicos ocurre algo similar, pero también tenemos que tener en cuenta, por ejemplo, la conservación de la salinidad. No queremos aburrir al lector con ecuaciones, pero sí queremos indicar que todas estas hipótesis se pueden escribir globalmente en un modelo en el que intervengan ecuaciones. Y es algo estándar. Si esto es así, ¿por qué hay modelos diferentes?

La respuesta la encontramos en las hipótesis adicionales que se hacen. En el esquema anterior en el que descomponíamos la esfera en una serie de celdillas podemos trabajar con diferentes resoluciones. Eso nos va a dar diferentes tiempos de procesamiento y también nos va a dar diferentes márgenes de error. Para resolver las ecuaciones que proporciona un modelo de los que se usan en la actualidad, con una resolución de celdas de 300 km x 300 km para los modelos atmosféricos y 100 km x 100 km para los oceánicos, se deben realizar unas 10^18 operaciones matemáticas simples. Eso lleva a utilizar unos 2 meses de computación.

Los condicionantes matemáticos conducen a modelos diferentes. Además de cambiar la resolución con la que se trabaja también podemos cambiar ligeramente las hipótesis de partida con las que establecemos las condiciones de contorno de las ecuaciones que intervienen en el modelo. Antes nos hemos referido a algunas de esos condicionantes: ¿estamos seguros de que la vegetación siempre va a absorber la misma cantidad de dióxido de carbono? Eso debe incluirse en el modelo, puesto que la captura de CO2, a día de hoy, es la mayor herramienta que tenemos para atenuar el calentamiento global.

Afortunadamente hay equipos multidisciplinares trabajando en este tema, bajo directrices de la Organización de las Naciones Unidas. El Panel Intergubernamental sobre cambio climático IPCC es el órgano de Naciones Unidas para asesorar a los diferentes científicos que trabajan en el cambio climático. En su página web pueden encontrar información sobre grupos de trabajo, informes que han realizado los científicos y posibles actuaciones que se pueden realizar si queremos dejar un planeta más o menos digno a nuestros sucesores.
Fernando Blasco es profesor de Matemática Aplicada de la Universidad Politécnica de Madrid, miembro de la Comisión de Educación de la Real Sociedad Matemática Española (RSME) y miembro del Comité de Sensibilización Pública de la Sociedad Matemática Europea. El ABCdario de las Matemáticas es una sección que surge de la colaboración con la Comisión de Divulgación de la RSME.

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Cómo ayudan las matemáticas a entender el cambio climático

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Fernando Blasco Guardar En estos días se está celebrando en Madrid la conferencia número 25 del Convenio de Cambio Climático de la ONU. Lo cierto es que todos los indicadores, basados en modelos matemáticos, nos dicen que debemos actuar si queremos seguir viviendo en este planeta algún tiempo más.

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Cómo meter en cintura al algoritmo tendencioso | Tendencias | EL PAÍS Retina

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Te mereces un préstamo? ¿Eres el candidato perfecto para el trabajo al que aspiras? ¿Estás en condiciones de pasar el control de pasaportes? Cada día hay más algoritmos tomando las decisiones que rigen nuestras vidas. Y cada día saltan más alertas sobre las limitaciones de sus criterios y la falta de transparencia en lo relativo a sus procesos de 'pensamiento'.

Asegurar que las predicciones de estos sistemas no acaban dañando a colectivos en riesgo de exclusión es también responsabilidad de quienes los están creando. La comunidad científica ya está buscando maneras de conseguir que el reinado de las máquinas sea un poco menos siniestro.

Una manera de paliar la tiranía de estos descerebrados sistemas de decisión es aumentar la transparencia en sus procesos de deliberación. Al introducir mecanismos para cuestionar los resultados, arrojamos luz sobre las cajas negras que ocultan sus razonamientos y podemos detectar a tiempo sus potenciales sesgos.

En 2017, la Association for Computing Machinery (ACM) publicó un manifiesto en defensa de la transparencia algorítmica y la rendición de cuentas. "Incluso los sistemas informáticos bien diseñados pueden manifestar resultados inesperados y errores, bien porque tienen fallos o porque sus condiciones de uso cambian e invalidan las asunciones sobre las que se basó la analítica original", advertían. En la misma declaración, la ACM definió siete principios necesarios para conocer a los algoritmos como a nosotros mismos.

1. Consciencia. Los creadores de estos sistemas deben ser conscientes de la posibilidad de que haya sesgos en su diseño, implementación y uso.

2. Acceso. Los reguladores deben favorecer la introducción de mecanismos para que los individuos y grupos negativamente afectados por decisiones algorítmicas puedan cuestionarlas y rectificarlas.

3. Rendición de cuentas. Las instituciones deben ser responsables de las decisiones del algoritmo, aunque no puedan detallar cómo se han tomado.

4. Explicación. Se debe promover entre las instituciones que emplean sistemas algorítmicos la producción de explicaciones sobre los procedimientos y las decisiones específicas que se toman en este.

5. Procedencia de los datos. Los datos empleados para el entrenamiento deben ir acompañados de una descripción de su origen y modo de recolección.

6. Auditabilidad. Modelos, datos y decisiones deben quedar registrados para que puedan auditarse cuando se sospecha algún daño.

7. Validación y testeo. Las instituciones deben establecer tests rutinarios para evaluar y determinar si el modelo genera discriminación.

Otra aproximación para evitar que los algoritmos se conviertan máquinas de amplificar injusticias es ajustar sus sistemas de recompensa para que midan el éxito en sus tareas en función de parámetros más benignos. Esto es lo que está intentando Google con su generador de dibujos.

Los garabatos, trazados a través de una inteligencia artificial entrenada con dibujos hechos por humanos se presentaron de nuevo ante una audiencia de carne y hueso cuya única misión era reaccionar ante ellos: si sonreían, se registraba una respuesta positiva, si fruncían el ceño o parecían confundidos, se registraba una respuesta negativa.

Al añadir esta variable a los datos empleados para entrenar a la red neuronal encargada de generar los dibujos y convertir su tarea en optimizar nuestra felicidad, se obtuvo una mejora en la calidad de las ilustraciones. "El feedback social implícito en forma de expresiones faciales no solo puede revelar las preferencias de los usuarios, también puede mejorar significativamente el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático", sentencian los investigadores de Google en el que acompaña a este proyecto.

Buena parte de la causa de este desbarajuste está los datos. Si tus datos están sesgados, tus resultados serán sesgados. Si la sociedad que retratan es desigual, los resultados serán desiguales. Sobre el papel, una posible respuesta a este problema de representación, sería eliminar las características sensibles que descompensan las decisiones. Stijn Tonk, de GoDataDriven, hizo la prueba con un sistema de asignación de créditos financieros y comprobó que el camino al algoritmo ecuánime es algo más complejo.

"Nuestro clasificador no tenía acceso a atributos de género y raza y aun así acabó con un modelo sesgado contra las mujeres y la gente de color", adelanta. La razón de esto es que el problema de los datos es más profundo que estas diferencias. "Nuestro dataset está basado en el censo de 1994, un tiempo en que la desigualdad salarial era un problema tan grave como lo es hoy. Como era de esperar, la mayoría de los mejor pagados en los datos son hombres blancos, mientras que las mujeres y la gente de color aparecen con más frecuencia entre los grupos de bajas rentas. Como resultado, acabamos con predicciones injustas, pese a haber eliminado los atributos de raza y género", explica Tonk.

Que la solución no sea fácil, insiste el experto, no implica que no sea necesario encontrar la manera de implementarla: "Hacer predicciones más justas tiene un coste: reducirá el rendimiento de tu modelo. Sin embargo, en muchos casos es un precio relativamente bajo a cambio de dejar atrás el mundo sesgado de ayer y predecir nuestro camino a un mañana más justo".

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Cómo meter en cintura al algoritmo tendencioso

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Te mereces un préstamo? ¿Eres el candidato perfecto para el trabajo al que aspiras? ¿Estás en condiciones de pasar el control de pasaportes? Cada día hay más algoritmos tomando las decisiones que rigen nuestras vidas. Y cada día saltan más alertas sobre las limitaciones de sus criterios y la falta de transparencia en lo relativo a sus procesos de 'pensamiento'.

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Cinco maneras en que el ‘machine learning’ puede complicarte la vida | Tendencias | EL PAÍS Retina

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El aprendizaje automático no cae del cielo. Se apoya en la asimilación de patrones en datos históricos y utiliza esto para generalizar lo aprendido a nuevas informaciones. Si los datos empleados en la fase de entrenamiento nos representan mal, los sistemas resultantes nos tratarán mal. Por los datos empieza el reguero de complicaciones que pueden hacer que estos sistemas automatizados y -en principio- libres de intereses particulares que afecten a su justo rendimiento, nos hagan una faena.

En este supuesto los datos, podrían ser, por ejemplo, un conjunto de fotos de gente de todas las edades; el sistema automatizado, una herramienta para detectar sonrisas; y la faena podría concretarse en un mayor número de errores en el caso de las mujeres, todo producto de que en las imágenes empleadas para entrenar el sistema, este colectivo estaba menos representado.

"Pues no es para tanto", dirás. El problema es que el que estés escasamente representada en los datos es solo uno de los factores que pueden complicarte la vida. Y que esta miopía algorítmica puede afectar a asuntos mucho más serios que tu sonrisa. Puede dañar a tu salud, tu carrera, tu privacidad y seguridad... Y todo empieza por los datos. "Hoy en día en los modelos de aprendizaje automático datos y algoritmos son indisociables: el algoritmo se adaptará siempre a los datos de entrenamiento, por lo que es en los datos en donde reside el riesgo y donde han de focalizarse las acciones de mitigación de estos riesgos", explica Juan Murillo, del área de estrategia global de datos de BBVA.

Para Harini Suresh y John V. Guttag, investigadores de Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), existen cinco fuentes de problemas que pueden lastrar las decisiones de un algoritmo. "El término sesgo se refiere a una propiedad potencialmente dañina de los datos", señalan en un estudio sobre las consecuencias no intencionadas del machine learning.

La primera debilidad es que el mundo es mejorable. Aunque los datos se obtengan con medias perfectas y muestras idealmente diseñadas, la pura inercia de nuestra sociedad imperfecta puede contaminar el modelo. Así, unos datos de criminalidad perfectamente recopilados podrían aún reflejar factores históricos que han contribuido a que en los barrios más pobres haya más incidencia. "Aunque un sistema así refleje el mundo con precisión, puede infligir daños en parte de la población", señalan los investigadores.

Un caso real de este fenómeno, conocido como sesgo histórico, es el que se daba al buscar imágenes de CEOs en Google. "En 2018, un 5% de los CEOs del Fortune 500 eran mujeres. ¿Deben los resultados del motor de búsqueda reflejar ese número?", se preguntaban los investigadores. Para el titán de internet, la respuesta fue negativa: los resultados se ajustaron para mostrar una mayor proporción de mujeres.

ImageNet es una base de datos de imágenes de uso recurrente para el entrenamiento de sistemas de reconocimiento en la que la distribución de la población mundial aparece particularmente representada: un 45% de las fotografías se han tomado en Estados Unidos y la mayoría representan a norteamericanos y europeos. En ImageNet, China concentra un 1% de las imágenes.

Cuando se dan estos desequilibrios en la necesaria diversidad de los datos, nos encontramos con modelos que reconocen a la perfección aquello que más han visto y se hacen líos con los grupos menos presentes. Se trata de un sesgo de representación. "Esto en ocasiones supone un reto porque no todos dejamos una huella digital de un volumen proporcional a nuestra participación demográfica, es el caso de los ancianos. A veces para que sean tenidos en cuenta por los algoritmos hay que sobreponderar la huella digital de colectivos minoritarios", añade Murillo.

En 2016, un algoritmo se hizo tristemente famoso por su tendencia a ver más riesgos de criminalidad en la población de color. La herramienta se llama COMPAS y se estaba empleando para apoyar puestas en libertad tempranas e incluso fijar fianzas y emitir sentencias. Aquí el problema fue el sesgo en las medidas empleadas para entrenar al algoritmo. "Es habitual que las comunidades minoritarias estén sometidas a mayor actividad policial y tengan tasas de detenciones superiores, hay un mapeo distinto desde el crimen hasta la detención en estas comunidades", señalan los investigadores.

¿Nos estamos precipitando al poner en funcionamiento estos sistemas, vistos los riesgos que entrañan? "Podría decirse que la manifestación de ciertos sesgos suele ser el resultado de una precipitación en la puesta en producción de una solución analítica, pero no necesariamente apunta a un problema de falta de madurez en la tecnología. Lo que ha fallado en estos casos es el control de calidad antes de poner un algoritmo en producción", razona Murillo.

Uno para todos tampoco es una receta que funcione cuando diferentes colectivos pueden estar sometidos a condiciones diferentes. Aquí el algoritmo falla precisamente porque incorpora demasiada diversidad e incurre en lo que se conoce como sesgo de agregación. Los investigadores del MIT ponen de ejemplo las complicaciones asociadas a la diabetes y cómo estas varían en función de la etnia de los afectados.

"Es difícil que un único modelo se ajuste a cualquier grupo de población, aunque estén igualmente representados en los datos, porque diferentes factores tienen distintos significados e importancias dentro de una subpoblación", señalan.

La aplicación de controles de calidad tampoco es garantía de que el algoritmo esté libre de pecado, sobre todo cuando los aspectos que evalúan no bastan para certificar su correcto rendimiento. Este detalle es, por ejemplo, responsable de que sistemas de reconocimiento facial que en principio han sido validados resulten imprecisos una vez en el mercado. Así lo comprobó otra pareja de investigadores del MIT, Joy Buolamwini y Timnit Gebru, al analizar tres sistemas de clasificación de género: las mujeres de color presentaban tasas de error del 34.7%, mientras que los hombres blancos obtenían una tasa del 0,8%.

Este sesgo de evaluación se les escapó porque las mujeres de color también estaban infrarrepresentadas en los datasets empleados para hacer el control de calidad, de modo que aunque se dieran errores, estos afectaban muy levemente a la valoración global de la precisión del algoritmo.

En este contexto han surgido herramientas como Aequitas o AI Fairness 360 permiten evaluar lo algoritmos para identificar sesgos antes de que sea demasiado tarde. ¿Son suficientes? "Pueden ayudan a industrializar y escalar determinadas verificaciones de control de calidad, comprobando por ejemplo el equilibrio de los colectivos representados en los datasets de entrenamiento, y acelerando controles que hoy en día son manuales, pero hay otras verificaciones que deberán seguir siendo llevadas a cabo por los científicos de datos", asegura Murillo.

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Cinco maneras en que el 'machine learning' puede complicarte la vida

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El aprendizaje automático no cae del cielo. Se apoya en la asimilación de patrones en datos históricos y utiliza esto para generalizar lo aprendido a nuevas informaciones. Si los datos empleados en la fase de entrenamiento nos representan mal, los sistemas resultantes nos tratarán mal.

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[1901.10002] A Framework for Understanding Unintended Consequences of Machine Learning

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A Framework for Understanding Unintended Consequences of Machine Learning

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As machine learning increasingly affects people and society, it is important that we strive for a comprehensive and unified understanding of how and why unwanted consequences arise. For instance, downstream harms to particular groups are often blamed on "biased data," but this concept encompass too many issues to be useful in developing solutions.

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Deep Learning y Machine Learning. Relación.

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Deep Learning y Machine Learning. Relación.

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Continuando un par de artículos que hemos hecho, aquí te hablaremos de qué es el Deep Learning y su relación con el Machine Learning. Ambos términos son c ada vez más importantes en la sociedad en la que vivimos y te será de gran ayuda saber qué nos rodea.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es un subconjunto de técnicas que nacieron alrededor de los años 2000 fruto del Machine Learning. Por esta razón, deberíamos catalogarla como una de sus rama, siendo a su vez parte de la ciencias de la computación.

Estos sistemas son más autónomos que sus hermanos mayores, aunque su estructura también es bastante más compleja. Esto les da una clara ventaja a la hora de realizar diferentes tipos de tareas donde desempeñan una labor igual o mejor que otros sistemas con algoritmos Machine Learning.

Asimismo, existen otros trabajos donde Deep Learning destaca sobre su antecesor. Uno de los casos más sonados son las Inteligencias Artificiales estilo AlphaGo, la Inteligencia de Google capaz de vencer al campeón mundial de Go.

Quizás te suena un poco a chino, pero Go es un juego muy famoso y, además, muy exigente. Para ponerlo en contexto, matemáticos afirman con rotundidad que este pasatiempo es considerablemente más complejo que el ajedrez.

Por otro lado, el Deep Learning está muy relacionados con el Big Data, puesto que estas grandes fuentes de información les pueden servir para aprender y consolidar experiencia. Además, gracias a la situación en la que estamos, el ambiente para la proliferación y desarrollo de esta tecnología es perfecta por tres puntos clave:

1. La gran acumulación de datos, puesto que con las herramientas que tenemos hoy día, se pueden obtener y almacenar datos de casi cualquier persona.

2. El grado de tecnología en el que estamos, puesto que los componentes son buenos para, en conjunto, ofrecer una potencia considerable.

3. El deseo de las empresas por mejorar sus metodologías, puesto que, aprovechando los dos puntos anteriores, cada vez más empresas apuestan por la Inteligencia Artificial. Si tu empresa tiene almacenados datos de miles de clientes y las tecnología te da pie a aprender de ellos y usarlo, es una apuesta segura.

La estructura del Deep Learning

Pese a tener un desarrollo bastante similar al Machine Learning, este conjunto de algoritmos tienen algunas diferencias nucleares. La más importante es probablemente su estructura interna, es decir, el código que conforma su algoritmo.

Como ves en la imagen, el Deep Learning está bastante relacionado con las redes neuronales. Este concepto no es nuevo, pero tampoco lleva mucho tiempo con nosotros, así que es posible que no lo conozcas.

Para simplificarlo, podríamos definir a una red neuronal como un conjunto de algoritmos (cada uno llamado capa) que tratan y se transmiten información. Cada capa recibe unos valores de entrada y devuelven unos de salida y, al pasar por toda la red, se devuelve un valor resultante final. Todo esto, ocurre de forma secuencial, normalmente, donde cada capa tiene un peso distinto, según el resultado buscado.

Aquí te mostramos un breve vídeo (en inglés) sobre una Inteligencia Artificial aprendiendo a jugar Super Mario World:

Y quizás te preguntes: "¿Por qué todo este método tan intrincado?". Ciertamente, el Deep Learning aún pertenece a lo que llamamos las Inteligencias Artificiales Débiles, pero posiblemente sea el primer paso hacia las fuertes.

Esta metodología está inspirada vagamente en el funcionamiento de un cerebro. Similar a lo que vemos en el "mundo físico", los sistemas forman capas y cada capa funciona de una forma similar a una neurona. De este modo, las capas se relacionan entre ellas, comparten información y lo más importante es que todo se hace de forma autónoma.

Siguiendo esta regla, las Inteligencias más completas son, normalmente, los que tienen más capas y algoritmos más sofisticados.

¿Cómo funciona una Inteligencia Artificial con este algoritmo?

Si has visto nuestros artículos previos acerca del tema, habrás visto ya este gif. Aquí puedes ver nuestro artículo sobre Inteligencia Artificial y aquí puedes leer un poco sobre el Machine Learning.

pero te lo volvemos a enseñar una última vez.

Esta imagen refleja bien y de una forma muy sencilla cómo funcionaría una Inteligencia que use redes neuronales. Como ves, su labor es simple: clasificar imágenes y aprender a detectar perros en las diferentes fotos que le vayan pasando.

Cada imagen empieza entrando por la feed de entrada, es decir, por la Input Layer donde ya comenzarían los primeros cálculos. Los resultados obtenidos serían compartidos a la segunda capa o neurona y, evidentemente, se le informa qué neurona ha hecho dicho cálculo. Este proceso se repite tantas veces como capas tenga nuestro sistema hasta que lleguemos a la última de ellas.

La última neurona es nombrada como la Output Layer y es la que, en este ejemplo, muestra el resultado. En otros casos, la Output Layer acaba siendo realizar la acción calculada. Asimismo, si metemos en la fórmula tener que actuar lo más rápido posible (como en videojuegos), el resultado debe ser casi instantáneo. No obstante, gracias al punto tecnológico en el que estamos esto ya es posible.

Uno de los ejemplos más claros de ello es la Inteligencia Artificial AlphaStar, otra creación de la misma Google.

Las Inteligencias Artificiales de Google Deepmind

Te hemos hablado de AlphaGo, una IA capaz de pelear contra los mejores jugadores de Go del mundo. Sin embargo, esta tiene hermanos menores capaces de lograr algunos hitos bastante impresionantes.

AlphaZero es una iteración más compleja basada directamente en su hermano mayor AlphaGo Zero.

Esta Inteligencia aprendió en tan solo 24 horas un nivel sobrehumano de ajedrez, shoji y go con el que ganó a varios jugadores famosos. Asimismo, en la lista de contrincantes derrotados apuntó también a la versión de AlphaGo Zero de 3 días de experiencia, algo realmente increíble. Aquí sale a relucir la velocidad de aprendizaje de esta Inteligencia Artificial.

Lo más impresionante de todo es que el equipo no tuvo acceso a libros de aprendizaje o base de datos, por lo que todas sus tácticas fueron aprendidas con la práctica.

En otro de sus encuentros se enfrentó a Stockfish, un veterano programa automatizado de código abierto que juega a ajedrez. No obstante, en tan solo cuatro horas fue dominado por AlphaZero.

Cabe destacar que mientras que este primero calcula unos 70 millones de movimientos, AlphaZero, en ajedrez, solamente toma en cuenta 80 mil salidas diferentes. La diferencia de predicciones se compensaba con un mucho mejor juicio de cuáles serían jugadas prometedoras.

Con demostraciones de fuerza como este podemos ver la potencia de las nuevas Inteligencias Artificiales.

Por otro lado, AlphaStar es una IA que, hoy día, es capaz de jugar al RTS Starcraft II (Estrategia en Tiempo Real, en español).

En el momento de su demostración, AlphaStar peleó contra varios jugadores profesionales del medio ganando diez partidas consecutivas y perdiendo solamente la última.

A diferencia del ajedrez o el go, Starcraft II es un enfrentamiento en tiempo real, por lo que cada segundo tienes que estar haciendo cosas. Debido a esto, podemos entrever que la tecnología actual es capaz de mantener estos ritmos frenéticos de cálculo y decisión.
Te recomendamos la lectura de cómo montar un ordenador
En cuanto a la preparación de la Inteligencia, para las fechas de la prueba en vivo tenía alrededor de 200 años de experiencia entrenando solamente con protos (una de las razas disponibles). También fue capada para que solamente pudiese realizar acciones si tenía la cámara físicamente sobre la unidad, así se asimilaba más a cómo jugaría una persona.

Sin embargo, pese a tener estos hándicaps, AlphaStar consiguió vencer la mayoría de sus encuentros usando una táctica abandonada en la vertiente competitiva del juego. Un punto a destacar, es que AlphaStar suele mantener las APM (Acciones Por Minuto) bajas, por lo que sus decisiones son muy eficientes.

Sin embargo, cuando la situación lo requiere demuestra un control sobrehumano, literalmente, de las unidades rompiendo fácilmente el contador.

Aquí puedes ver una de sus demostraciones al completo:

El futuro de las Inteligencias Artificiales

Ya te hemos hablado de este tema, así que no te repetiremos demasiado la misma charla. Lo que sí cabe destacar son los posibles futuros que le esperan al Deep Learning.

Según Andrew Yan-Tak Ng, un conocido experto en materia de Inteligencias Artificiales, el Deep Learning es un buen paso hacia las Inteligencias del futuro. A diferencia de otros métodos de enseñanza, este es considerablemente más eficiente a medida que aumentamos la muestra de datos.

La siguiente diapositiva pertenece a su presentación "Lo que los científicos de la información deberían saber acerca del Deep Learning". Si te interesa, puedes verla en este enlace.

No en balde, el desarrollo de tecnología no ha parado. Cada año tendremos componentes más potentes, por lo que cada vez tendremos más patio para probar. Igual que ocurrió con las IAs antiguas y el Machine Learning, nuevos algoritmos, metodologías y sistemas aparecerán y reemplazarán al hoy innovador Deep Learning.

Asimismo, como te imaginarás, el futuro está abordado por las máquina semi-inteligentes.

Como te apuntamos en otros artículos, la mayoría de aparatos electrónicos tendrán (algunos ya las incorporan) Inteligencias de apoyo. Un caso muy notable es el de las Inteligencias que ayudan a realizar fotos de mejor calidad.

Sin embargo, un punto donde quizás florezca esta tecnología para con la mayoría de usuarios es el IoT (Internet de las Cosas, en español).

El Internet de las Cosas

Este término cada vez tiene más peso en las conferencias de tecnología e informática y busca consolidarse ahora que tenemos los medios.

La idea es que los electrodomésticos, aparatos eléctricos y demás sean objetos identificables, puedan comunicarse entre ellos y, además, ser controlados con un dispositivo. De esta forma podemos tener un recuento de qué objetos existen en un lugar, dónde están, interactuar con ellos y todo ello desde el móvil. Asimismo, los objetos también podrían interactuar entre ellos y si por ejemplo un alimento caducase, quizás el frigorífico sería capaz de indicártelo cuando lo abrieses.

Por otro lado, las Inteligencias Artificiales deberían ser capaces de monitorear el estado y rendimiento de los electrodomésticos. Con ello, podría establecer un plan de electricidad y optimizar la energía utilizada.

No obstante, un punto relevante que nos queda por perfeccionar sería la seguridad para con Internet. Es algo que aún no parece sufrir mucho acoso, pero todos sabemos que será imprescindible si queremos que sea un servicio seguro.

Es una idea un poco abstracta, pero a medida que vaya invadiendo nuestras vidas, te irás familiarizando.

La importancia de las nuevas tecnologías y el Deep Learning

Es ineludible pensar que la informática y las Inteligencias Artificiales van a conformar gran parte del futuro que nos espera. Por eso, es importante siempre estar medio enterado/a de qué va pasando en el mundo regido por bits.

Con ese espíritu en mente, ya podemos ver cómo van apareciendo diferentes titulaciones, cursos y grados que enseñan estos temas en profundidad. Por ejemplo, han aparecido algunas ingenierías de datos, otros grados sobre Big Data y, claramente, cursos de Deep Learning e Inteligencia Artificial.

Por ese mismo motivo, te instamos a que investigues sobre el tema. Internet, con sus más y sus menos, aún no es autónoma, ni perfecta, ni realmente segura, pero es una fuente casi ilimitada de conocimiento. Con un poco de suerte, encontrarás de dónde aprender y podrás embarcarte en un nuevo lenguaje, o mejor dicho, un nuevo mundo.
Te recomendamos la lectura de los mejores procesadores del mercado
Como el Machine Learning es una disciplina ligeramente más liviana, existen programas que te permiten trastear un poco con los datos. Si te interesa conocer un poco más del tema y comprobar por ti mismo/a los límites de esta tecnología, puedes visitar IBM Watson Developer Cloud o Amazon Machine Learning. Te avisamos: te tendrás que crear una cuenta y no será un camino fácil de aprender, pero quizás un día te sirva para alcanzar grandes metas.

Más allá de aquí es el mundo de las ideas, así que todo queda en tus manos. Y a ti, ¿qué te parecen las nuevas tecnologías relacionadas con la Inteligencia Artificial? ¿Qué otras aplicaciones del Deep Learning conoces o te gustaría ver? Comparte tus ideas en la caja de abajo.

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Deep Learning: ¿qué es y cómo se relaciona con el Machine Learning?

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Continuando un par de artículos que hemos hecho, aquí te hablaremos de qué es el Deep Learning y su relación con el Machine Learning. Ambos términos son c ada vez más importantes en la sociedad en la que vivimos y te será de gran ayuda saber qué nos rodea.

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¿Pueden las matemáticas desbloquear la situación política? | Ciencia | EL PAÍS

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Debate de investidura en el Congreso de los Diputados. Álvaro Garcia

La política es la disciplina que estudia el poder. Para analizar este campo, un buen trozo de madera al que aferrarse para no zozobrar son las matemáticas. Una primera herramienta para cuantificar el poder es el índice Banzhaf (IB) que registra el número de coaliciones ganadoras en las que un sujeto político resulta imprescindible. Vamos a poner un ejemplo ficticio. En una alcaldía se requieren un mínimo de ocho concejales para aprobar una medida. Supongamos que hay tres partidos A, B y C, y A tiene seis concejales, B tiene tres y C tiene dos. Las coaliciones ganadoras son AB, AC y ABC. El partido A es crucial en las tres coaliciones, mientras que B y C sólo son imprescindibles en AB y AC, respectivamente. Entonces, IB(A)=3/5, mientras que IB(B)=IB(C)=1/5. Vemos que el poder de un partido no lo determina su número de representantes el número de escaños, sino su IB. La paradoja de los nuevos miembros afirma que al ampliar el reparto del poder a nuevos miembros, el IB de los antiguos no decrece. Este resultado es generalizable a todo índice de poder consistente.

La información y el poder son conceptos íntimamente relacionados. Los medios de comunicación difunden noticias, respaldando o disminuyendo la auctoritas de un gobernante y de un sistema. Por otro lado, el origen del término "estadística", que viene de "estado", no es casual, ya que desde la antigüedad, los estadistas mandaban elaborar censos, catastros, muestreos y establecer correlaciones entre fenómenos sociales. Y cuanta más información tenga un político, mejor puede elaborar su estrategia y un plan de acción. En la era de la computación, el big data y el machine learning son herramientas imprescindibles en el tratamiento de la información y en la toma de decisiones.

Con estos avances tecnológicos, ¿sería posible la representación directa, donde cada ciudadano votara sus preferencias desde su teléfono inteligente? La paradoja de Condorcet, la paradoja de Arrow y el teorema de la dictadura escondida de Kirman-Sondermann son resultados matemáticos que niegan esta posibilidad, sin que aparezca un dictador o una oligarquía cuyo criterio coincidiría siempre con las preferencias colectivas. Estas conclusiones respaldan la ley de hierro de las oligarquíasdeRobert Michels, que afirma que toda organización social siempre está dominada por un pequeño núcleo de personas, debido a razones de eficiencia, iniciativa y táctica.

En el sistema democrático actual, para respetar los intereses de la sociedad civil que no está presente en la toma de decisiones, ni en la elaboración de leyes, se necesita la representación política. La unidad mínima de poder es el distrito y el sistema electoral que se emplea para elegir diputados varía en función de los países. En el mundo anglosajón se usa un sistema uninominal, en el que se elige a un único representante que actúa por mandato imperativo, atendiendo a las quejas de su distrito. En España está en vigor el sistema D'Hondt, en el que los partidos obtienen diputados correspondientes a un algoritmo con sucesivas ordenaciones dependiendo de los votos y divisiones.

La votación es un hecho político fundamental porque además de elegir representantes, mide la legitimación del sistema. Pero si es tan importante, cabría preguntarse por el papel de los referendos en la vida política. A este respecto, desde el punto de vista matemático, conviene aclarar que una proposición que se somete a votación ha de cumplir dos requisitos: no puede ser una verdad o una falsedad lógica (paradoja de Wollheim) y no puede negar el sistema en el que ha sido elegida (paradoja de la democracia).

Para entender las negociaciones políticas de la investidura en España, es útil conocer algunas estrategias. Desde el punto de vista económico, Anthony Downs, autor de La teoría económica de la democracia explica las adaptaciones ideológicas de las distintas formaciones para ocupar el máximo espectro, como los hoteles para ocupar la máxima longitud de costa. Un famoso modelo de teoría de juegos, el dilema del prisionero, nos enseña que dos jefes no suelen cooperar asumiendo riesgos en común, sino que la estrategia dominante es mirar por su interés particular. El juego de la gallina consiste en frenar un coche lo más cerca posible de un acantilado sin caer; y el ganador es aquel que queda más cerca del precipicio. Este juego explica numerosos fenómenos políticos, como los actuales conflictos entre partidos a la hora de aceptar exigencias para pactar.

Luis Ángel Calvo Pascual es profesor ayudante en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería ICAI.

Café y Teoremas es una sección dedicada a las matemáticas y al entorno en el que se crean, coordinado por el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT), en la que los investigadores y miembros del centro describen los últimos avances de esta disciplina, comparten puntos de encuentro entre las matemáticas y otras expresiones sociales y culturales y recuerdan a quienes marcaron su desarrollo y supieron transformar café en teoremas. El nombre evoca la definición del matemático húngaro Alfred Rényi: "Un matemático es una máquina que transforma café en teoremas".

Edición y coordinación: Ágata Timón (ICMAT).

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¿Pueden las matemáticas desbloquear la situación política?

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La política es la disciplina que estudia el poder. Para analizar este campo, un buen trozo de madera al que aferrarse para no zozobrar son las matemáticas. Una primera herramienta para cuantificar el poder es el índice Banzhaf (IB) que registra el número de coaliciones ganadoras en las que un sujeto político resulta imprescindible.

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“Cedemos los datos sin recibir nada a cambio. Debería haber un mercado” | Tecnología | EL PAÍS

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Kristin Lauter, en Valencia, con su fórmula de cifrado homomórfico. Mónica Torres

Kristin Lauter es una estrella de la criptografía, la intimidad y la teoría de números. No en vano, esta matemática de 49 años es la investigadora principal de Microsoft en Criptografía e Investigación en la Intimidad. Cuestiones de gran actualidad. La seguridad y el uso de los datos personales en Internet y el espionaje a través de las nuevas tecnologías protagonizan el debate sobre los límites de la inteligencia artificial, de la sociedad digital interconectada y del poder de las empresas. Ella presentó su método de preservación de la privacidad manteniendo la posibilidad de subir los datos a la nube en el congreso internacional cuatrienal de Matemáticas Aplicadas, que congregó la pasada semana en Valencia a 4.000 científicos.

Asegura que la comunidad científica es consciente del riesgo de lo que algunos llaman capitalismo de la vigilancia ( surveillance capitalism), que guarda semejanzas con el Gran Hermano que imaginó George Orwell en su novela 1984. "No puedo hablar por todos, claro, pero el público en general, los científicos y la gente de la industria son muy conscientes de estos problemas. El CEO (director general) de Microsoft, Satya Nadella, dice que la privacidad debe ser como derecho humano. La compañía ha gastado mucho para proteger la privacidad de sus usuarios", afirma a EL PAÍS esta experta en critografía de curvas elípticas.

"Sueño con un mundo en el que cada uno tenga sus datos encriptados antes de subirlos a la red. Ahora mismo, la situación es que todo el mundo da sus datos sin recibir nada a cambio. Y los damos para todo. Le preguntamos a Siri por la recomendación de un restaurante para comer, para cualquier cosa. Creo que debería haber, y Microsoft lo ha planteado en ocasiones, un mercado de datos que la gente pudiera decidir si quiere dar sus datos y a cambio pudiera recibir un tipo de compensación", explica. "Ahora en la inteligencia artificial se utilizan muchos algoritmos con múltiples propósitos, como el reconocimiento de caras, recomendaciones de libros, imágenes médicas y tratamientos... Pero hay un problema de privacidad porque si subes todos tus datos biológicos a la nube no sabes quién y cómo puede utilizarlos", agrega.

Profesora en la Universidad de Washington, lleva décadas dedicada "a crear y atacar problemas muy difíciles para resolverlos y que sean la base de algoritmos criptográficos". "La factorización de números enteros muy grandes es el ejemplo prototípico de un problema muy difícil que se ha utilizado en criptografía en los últimos años", apunta esta científica risueña, nacida en Wisconsin, que se arranca a hablar en castellano para pasarse al inglés en cuanto detalla algunas de sus complejas investigaciones.

"Hace 20 años, cuando entré a trabajar en Microsoft, empecé a investigar en criptografía de curvas elípticas y ahora trabajo en nuevos problemas como los campos supersingulares exógenos. Mucha gente trabaja y escribe sobre eso", comenta. Ella se aficionó a las matemáticas de niña, cuando se padre, aficionado, le planteaba problemas durante los viajes en coche. Luego tuvo "mucha suerte" porque fue a la Universidad de Chicago que tenía un programa de matemáticas muy bueno. "Me encantó la belleza de las matemáticas abstractas", exclama. A ella le ayudan a "pensar de manera clara, e incluso a escribir correctamente, con un argumento lógico, convincente y conciso".

En su cuenta de twitter, Lauter felicitó a la selección femenina de EE UU de fútbol por ganar el campeonato del mundo y reclamó la equiparación salarial con los hombres. En las matemáticas siempre ha sido una activista de la igualdad. Fue fundadora de Women in Numbers, un exitoso colectivo para trabajar en red que se ha extendido a otros campos como el de las biomatemáticas, Lauter sostiene que la sociedad debería apoyar más a las mujeres. "¿Discriminación? Claro que la hay. La capacidad de los hombres y mujeres es la miSma, pero la mayor parte de los científicos son hombres. Es difícil tener las mismas oportunidades. En EE UU, hay un grupo con las 40 universidades más prestigiosas, solo el 5% de los profesores permanentes son mujeres. Se ha mejorado, pero falta mucho".

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"Cedemos los datos sin recibir nada a cambio. Debería haber un mercado"

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Kristin Lauter es una estrella de la criptografía, la intimidad y la teoría de números. No en vano, esta matemática de 49 años es la investigadora principal de Microsoft en Criptografía e Investigación en la Intimidad. Cuestiones de gran actualidad.

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El escándalo de Cambridge Analytica resume todo lo que está terriblemente mal con Facebook

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Si os suenan nombres como Chelsea Manning, Julian Assange o Edward Snowden, pronto os sonará el nombre de Christopher Wylie. Este joven científico de datos de 28 años ha hecho explotar una bomba de relojería al confesar cómo la empresa para la que trabajaba, Cambridge Analytica, construyó una herramienta que con toda probabilidad ayudó a que Trump acabara ganando las elecciones de 2016.

Es lo que afirma Wylie, que ha desgranado los secretos de un escándalo en el que Facebook juega un papel fundamental. Más de 50 millones de perfiles de Facebook fueron recolectados para acabar configurando perfiles psicológicos que luego serían vitales para orquestar campañas políticas: mensajes específicamente diseñados para ciertas audiencias que acabarían influyendo en el voto final.

The Cambridge Analytica Files

Una docena de likes en Facebook. Eso es lo que necesita un algoritmo para saber con bastante probabilidad si eres hombre o mujer, si tus padres acabaron divorciándose cuando eras joven o incluso si eres más o menos afín a ciertas ideas políticas.

Las sospechas y estudios que apuntaban a algo así se han visto confirmados de forma terrible y asombrosa por parte de los llamados ' The Cambridge Analytica Files', una serie de documentos filtrados que demuestran cómo esta empresa logró dotar al partido de Trump de una herramienta electoral que pudo ser vital para que ganara las elecciones a finales de 2016.

Esta información ha aparecido en el diario británico The Guardian, donde este conjunto de documentos desvela cómo se gestó y operó una empresa dedicada a influir en la opinión de la gente a través de campañas publicitarias dirigidas de una forma y a una escala nunca antes vista.

Un genio de la ciencia de datos llamado Christopher Wylie

Christopher Wylie nació y creció en la provincia canadiense de British Columbia, y en su juventud fue diagnosticado de trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) y de dislexia. Dejó el colegio a los 16 y fue entonces cuando empezó a trabajar para partidos políticos con una orientación clara: la de las campañas electorales y cómo los datos permitían dirigir mejor esas campañas.

Eso hizo que a los 19 aprendiera a programar de forma autodidacta y a acabar estudiando derecho en la London School of Economics. Compatibilizó aquellos estudios con su trabajo para los Liberal Democrats, un partido del Reino Unido que le pidió que los ayudara en la confección de una mejor base de datos sobre votantes.

Aquello parecía ser básicamente lo que otros partidos habían hecho y seguirían haciendo durante un tiempo, pero entonces ocurrió algo. Ese algo se llamó Facebook, y nadie podía imaginar a lo que dio lugar.

En 2007 esta red social ya comenzaba a convertirse en claro referente entre los usuarios de internet, pero pocos vislumbraban lo que toda esa información sobre los usuarios podía ofrecer. Entre los que lo hicieron estaban Michal Kosinski y David Stillwell, dos psicólogos del Pyschometrics Centre en la Universidad de Cambridge que trabajaban en métodos de estudiar la personalidad cuantificándola.

Stillwell y Kosinski desarrollaron en aquella época que una aplicación llamada MyPersonality (He aquí el PDF del estudio) que se acabó convirtiendo en viral: los usuarios solo tenían que dar permiso a sus perfiles de Facebook para lograr obtener un resumen de su personalidad dividido en esas cinco áreas tan conocidas del "modelo de los cinco grandes" de la psicología.

Aquel proyecto logró convencer a 6 millones de personas de que rellenaran uno de los cuestionarios sobre personalidad disponibles, pero es que además el 40% de ellos aceptaron que la aplicación recolectara de forma anónima la información almacenada en sus perfiles de Facebook.

Los resultados fueron inspiradores para muchos, y el propio Kosinski acabó becado por Boeing para elaborar su tesis doctoral sobre el tema. Cuando por fin se publicó el estudio definitivo en 2014 ( PDF), Wylie vio cómo aquello podía tener un impacto aún mayor del que pensaban quienes lo crearon. Lo hizo casi por casualidad, tratando de descubrir por qué el partido con el que colaboraba no hacía más que perder votos.

Lo que descubrió fue sorprendente: tras analizar los datos, hizo una presentación para los responsables del partido, y les dijo que perderían la mitad de los 57 escaños que tenían entonces. Lo tacharon de pesimista y en las siguientes elecciones, de hecho, bajaron de esos 57 a tan solo 8 escaños.

Aquel fue el detonante de la carrera de Wylie como científico de datos: uno de sus conocidos en el partido lo puso en contacto con SCL Group, una empresa que tenía una subsidiaria llamada SCL Elections, dirigida por Alexander Nix, que vio un potencial inmenso tanto en Wylie como en su trabajo.

Aquella subsidiaria estaba especializada en las llamadas "operaciones psicológicas" ( psyops), cuyo objetivo no era otro que el de hacer cambiar de opinión a la gente e influirla no mediante persuasión, sino mediante "dominio informativo", un conjunto de técnicas entre las que se encontraban la difusión de rumores, desinformación y noticias falsas. Aquellos métodos habían sido utilizados en más de 200 procesos electorales sobre todo en democracias poco desarrolladas, pero con Wylie al frente aquello daría el salto a otro nivel mucho mayor.

La gestación de Cambridge Analytica

En otoño de 2013 Wylie conoció a Steve Bannon, editor por entonces de Breitbart, un diario online sobre política que bajo su dirección se alineó con el populismo de derecha europeo y la llamada derecha alternativa estadounidense ( alt-right), el conjunto de ideologías de derecha y extrema derecha. La victoria electoral de Trump en 2016 ha sido percibida como el mayor logro de este colectivo.

Bannon quedó encandilado con las ideas de Nix y Wylie sobre las posibilidades que podía ofrecer la recolección masiva de datos para perfilar campañas electorales, y acabó convenciendo al multimillonario Robert Mercer -pionero en el ámbito de la IA y la traducción automática- de lo importante que esto podía ser para este habitual partidario y donante de la campaña republicana.

Aquellas conversaciones acabaron gestando el esfuerzo definitivo de nuestros protagonistas. La empresa Cambridge Analytica que había surgido a raíz de SCL Elections, acabó recibiendo una inversión de 15 millones de dólares con un objetivo: influir a la población estadounidense de la forma que Mercer quería, ayudando así al partido republicano a ganar las elecciones dos años después.

Para lograrlo Wylie necesitaba una sola cosa. Datos. Un montón de ellos. Wylie intentó negociar con Kosinski para usar la base de datos de MyPersonality, pero aquello no fructificó. En lugar de eso, el joven científico de datos logró contactar con otro psicólogo llamado Alexandr Kogan, que le ofreció replicar los datos de Kosinski y Stilwell por un precio mucho más bajo.

Kogan creó una empresa llamada Global Science Research (GSR) para dicho fin, y en los recibos filtrados ahora por Wylie se demuestra que Cambridge Analytica gastó 7 millones de dólares en amasar esos datos, de los cuales un millón fueron invertidos en GSR. O para dejarlo claro, en recolectar información de perfiles de Facebook.

Kogan y la recolección masiva de datos en Facebook

Con ese dinero Kogan -que además era profesor asociado de la Universidad de San Peterbursgo- pagó campañas de publicidad en Faceboook para que los usuarios se animaran a rellenar un test de personalidad con una aplicación específica diseñada para este propósito en ThisIsMyDigitalLife.

Esa aplicación pedía permiso a esos usuarios para acceder tanto a sus perfiles como a los de sus contactos. Ahí estaba el verdadero secreto de la herramienta, que acabó "atrapando" los perfiles nativos de 320.000 usuarios. El problema es que de media esos usuarios tenían a su vez 160 contactos cuyos perfiles, sin saberlo, estaban disponibles para GSR, Kogan, Wylie y Cambridge Analytica.

En apenas 2 o 3 meses el proceso hizo que la empresa contase con los perfiles de "unos 50 o 60 millones" de perfiles de Facebook, una cantidad de información asombrosa que acabó dando como resultado modelos y algoritmos con los que nutrir campañas electorales específicas.

Facebook acabó enterándose: en diciembre de 2015 The Guardian avisó sobre este tipo de operaciones y cómo habían tratado de influir en la campaña de Ted Cruz para convertirse en el candidato republicano. Para entonces Wylie llevaba más de un año fuera de Cambridge Analytica, pero en Facebook apenas dieron una advertencia de que esos datos no podían ser compartidos o vendidos y que habían sido obtenidos de forma no lícita.

En Facebook exigían a Cambridge Analytica que eliminara dichos datos, pero el problema es que aunque Wylie le confirmó a la empresa (marcando una simple casilla, algo de lo que él mismo estaba asombrado) que lo había hecho, eso daba igual: había copias múltiples de esos ficheros que habían sido enviados por correo electrónico sin cifrar. Cambridge Analytica negó las acusaciones de aquel artículo.

Wylie aún seguía trabajando para la empresa cuando en julio de 2014 tuvo que preparar una presentación que también hizo que comenzara a preocuparse en serio por lo que había creado. La reunión con la empresa Lukoil, la segunda petrolera de Rusia, no parecía tener demasiado sentido. "¿No entendí ni el correo ni la presentación que hicimos para ellos. ¿Por qué una petrolera rusa estaría interesada en datos de los votantes americanos?"

La respuesta puede estar en su CEO, Vagit Alekperov, que fue ministro soviético y responde ante Putin a pesar de que la empresa es privada. La relación fue negada por Alexander Nix, que indicó que "nunca hemos trabajado con una organización rusa en Rusia. No tenemos relaciones con Rusia ni con personas rusas". Aunque no hay pruebas de que trabajaran para ellos, los documentos muestran que la empresa sí recibió una presentación sobre Facebook, la micro focalización (microtargeting), los datos y la disrupción de elecciones.

Nix también ha negado que en ningún momento hayan trabajado con datos de Facebook, pero los documentos de Wylie plantean muchas dudas al respecto: en ellos se muestran correos electrónicos, recibos, contratos y transferencias bancarias a través de las cuales se recolectaron datos de más de 50 millones de perfiles de Facebook, la mayoría de los cuales pertenecen a votantes estadounidenses.

Una campaña específica para cada usuario

Christopher Wylie dejaba claro cómo Cambridge Analytica no es una empresa de ciencia de datos o de algoritmos: " es una máquina de servicios de propaganda".

Los datos recolectados y sobre todo los algoritmos creados a partir de esos datos convierten su servicio en una forma inquietante de influir en todo tipo de personas y colectivos.

Si puedes controlar todas las fuentes de información que rodean a tus oponentes, puedes influir en la forma en la que perciben ese campo de batalla y es entonces cuando puedes influir en la forma en la que van a comportarse y reaccionar.

Cuando Wylie y Nix conocieron a Bannon, trataron de que el editor percibiese que Cambridge Analytica era una empresa más académica que otra cosa. Crearon una oficina fantasma en Cambridge que solo ocupaban cuando Bannon iba a visitarles al Reino Unido, porque la idea era conseguir fondos para desarrollar la actividad de la empresa. Lo conseguirían tras el contacto con Mercer y su posterior inversión. Bannon, explica Wylie, estaba interesado porque veía la política como la veían en el medio del que era editor:

Si quieres cambiar la política, primero tienes que cambiar la cultura, porque la política fluye de la cultura. Y lo que le dije es que si quieres cambiar la cultura, primero tienes que entender cuáles son las unidades de esa cultura, y son las personas. Así que si quieres cambiar la política, primero tienes que cambiar a las personas para que cambie la cultura.

Eso es lo que lograba el algoritmo creado por Wylie y por Cambridge Analytica. Una vez recolectados los datos y creado el perfil del votante, era posible influir en él de forma invisible e imperceptible. ¿Cómo?

[Gracias a esos perfiles] sabríamos a qué tipo de mensaje serías susceptible, incluyendo la forma en la que entregártelo, los temas, el contenido, el tono, si el mensaje necesitaba ser aterrador o no, ese tipo de cosas. Sabríamos a qué serías susceptible, dónde ibas a consumir ese contenido, cuántas veces necesitábamos pasarte ese mensaje para cambiar la forma en la que piensas sobre algo.

La empresa funcionaba a todos los niveles: además de esa parte de ciencia de datos, había equipos específicamente destinados a confeccionar esos contenidos a medida. Así pues, además de psicólogos, o científicos de datos,

Había equipos de creativos, diseñadores, productores de vídeo, fotógrafos. Ese contenido creado se enviaba a un equipo de targeting, que lo acabaría "inyectando en internet". Se crearían sitios web, blogs, lo que creyéramos que ese perfil objetivo necesitara para ser receptivo, lo crearíamos para que lo encontrase. Y entonces lo verían, harían clic, y seguirían adentrándose en ese agujero hasta que acabaran pensando algo distinto a lo que pensaban.

El resultado para muchos, incluido Wylie, es que esa recolección masiva de datos podría haber sido fundamental en la campaña electoral de Donald Trump. Facebook niega que hubiera una brecha en su servicio cuando se recolectaron, y su vicepresidente, Paul Grewal, indicó que "proteger la información de la gente está en el centro de todo lo que hacemos, y se requiere lo mismo a quienes ofrecen aplicaciones en Facebook. Si estos informes son ciertos, se trata de un abuso serio de nuestras reglas".

Lo cierto es que Facebook lleva años en el ojo del huracán por su tratamiento de la privacidad, pero en los últimos tiempos además ha sido protagonista absoluta del escándalo de las noticias falsas. La polémica se vuelve a acentuar ahora, y mientras lo hace en Facebook han desaparecido parte de sus " Historias de éxito" las páginas que hablaban de cómo Facebook influía en todo tipo de ámbitos.

Las que han desaparecido son las relativas a "Política y gobierno", donde encontrábamos la influencia en la campaña presidencial de Bernie Sanders en los Estados Unidos, del Partido Liberal de Canadá o del gobernador republicano de Florida, Rick Scott, que según una página recuperada por The Internet Archive logró "el 62% de la audiencia objetivo" y un "22% de incremento en el soporte hispano" tras activarse esa campaña en Facebook.

Edward Snowden, responsable de desvelar los programas de espionaje masivos de la NSA, acusaba a Facebook de ser "una empresa de vigilancia":

Businesses that make money by collecting and selling detailed records of private lives were once plainly described as "surveillance companies." Their rebranding as "social media" is the most successful deception since the Department of War became the Department of Defense.
- Edward Snowden (@Snowden) 17 de marzo de 2018

Mientras tanto, el abogado de Bannon afirma no tener comentarios que hacer al respecto y explica que "lo primero que el Sr. Bannon ha oído de estos informes fue a través de los medios que le han pedido comentarios en los últimos días".

Alexander Nix, a quien el abogado de Bannon dice que deberían dirigirse esas preguntas, niega todas las alegaciones y como mencionábamos afirma que no hubo colaboración ni recolección de datos de Facebook. Al ser preguntado si los datos provenían de GSR, la empresa creada por Alexandr Kogan, respondía que "tuvimos relación con GSR, hicieron investigaciones para nosotros en 2014. La investigación acabó siendo infructuosa, así que la respuesta es no".

En Estados Unidos se han iniciado las investigaciones al respecto con la FTC como protagonista, pero incluso la Comisión Electoral del Reino Unido está también realizando una investigación sobre Cambridge Analytica y Facebook para saber si este tipo de procesos tuvieron también influencia en el referéndum sobre el Brexit. The Guardian ya publicó un reportaje al respecto en mayo de 2017 y ahora queda por saber si estos datos, algoritmos y servicios fueron utilizados en otros procesos electorales recientes.

Allegations of misuse of Facebook user data is an unacceptable violation of our citizens' privacy rights. The European Parliament will investigate fully, calling digital platforms to account. #CambridgeAnalytics #CambridgeAnalyticaFiles
- Antonio Tajani (@EP_President) 19 de marzo de 2018

En Europa las investigaciones sobre estos acontecimientos también se iniciarán pronto, algo que ha asegurado Antonio Tajani, presidente del Parlamento Europeo. En un mensaje en Twitter Tajani calificaba esas alegaciones a las malas políticas de Facebook como una "violación de los derechos de privacidad de nuestros ciudadanos".

Más información | The Guardian
En Xataka | Dinero real por noticias falsas: así se enriquecen los creadores de las "fake news"

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El escándalo de Cambridge Analytica resume todo lo que está terriblemente mal con Facebook

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Si os suenan nombres como Chelsea Manning, Julian Assange o Edward Snowden, pronto os sonará el nombre de Christopher Wylie. Este joven científico de datos de 28 años ha hecho explotar una bomba de relojería al confesar cómo la empresa para la que trabajaba, Cambridge Analytica, construyó una herramienta que con toda probabilidad ayudó a que Trump acabara ganando las elecciones de 2016.

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Algoritmos para la seguridad de la conducción.

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Algoritmos para la seguridad de la conducción.

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Un coche autónomo de Tesla circula por la carretera. Tesla.

Investigadores de la Universidad de Washington descubrieron en 2017 la forma de confundir al sistema de vehículos autónomos al poner pegatinas a las señales de tráfico. Al añadirle a una señal de stop las palabras love y hate, el coche la interpretaba como una de velocidad máxima 45 millas por hora -unos 70 kilómetros por hora-. Este tipo de coches también han sufrido diferentes ataques de en los últimos años con los que se ha llegado a controlar de forma remota el aire acondicionado, el audio o el limpiaparabrisas. E incluso a detener el motor. Hacer los algoritmos de aprendizaje automático más robustos frente a ese tipo de ataques es uno de los objetivos del proyecto Trustonomy.

Esta iniciativa, que ha recibido 3,9 millones de euros del programa H2020 de la Unión Europea y durará tres años, tiene como objetivo crear aceptación y confianza en la movilidad autónoma. "Los coches cada vez tienen más hardware y software y como cualquier sistema son hackeables. Pero hay que poner barreras", explica David Ríos, participante en el proyecto. Este investigador del Instituto de Ciencias Matemáticas y director de la Cátedra AXA-ICMAT en Análisis de Riesgos Adversarios se encargará de producir modelos de análisis de riesgo que permitan predecir y responder ante los peligros específicos vinculados a la conducción autónoma. En el proyecto participan, además del ICMAT, otras 15 organizaciones de Italia, Polonia, Francia, Finlandia, Reino Unido, Grecia, Chipre y Luxemburgo.

"Los algoritmos de visión son atacables en el sentido de que se pueden cambiar ligeramente las imágenes que capturan las cámaras u otra información que tomen los sensores y confundirlos", afirma Ríos, que también es miembro de la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Pone como ejemplo una escena hipotética en la que varias personas cruzan por delante de un coche. Aunque el vehículo debería frenar, sería posible confundir a esos algoritmos de modo que esas personas se desvanezcan y hacer que el coche, en lugar de pararse, accelere: "Puedes pensar en estos coches como armas". Ríos sostiene que los usuarios también podrían tener problemas de privacidad: "Imagina que se capturan datos de cuáles son tus movimientos o dónde vives".

El proyecto Trustonomy tiene dos partes. La primera consiste en realizar un análisis los riesgos y oportunidades que se abren con la llegada del coche autónomo. "Una vez hecho el análisis, las matemáticas ayudan a hacer los algoritmos de procesamiento de la información, predicción y toma de decisiones de los coches más robustos", afirma. Además, se realizarán diferentes pruebas con coches y camiones autónomos.

Para estudiar todos los riesgos, se desarrollarán modelos de aprendizaje automático, basados principalmente en estadística bayesiana y teoría de juegos. Estos métodos, según Ríos, permiten dar respuestas más seguras ante situaciones no esperadas y de incertidumbre y hacer predicciones de cómo se van a desenvolver otros agentes del entorno del vehículo como las personas, animales u otros coches.

Pese a los peligros mencionados, el coche autónomo también promete traer consigo numerosas ventajas. El investigador subraya que podrían reducir los accidentes, las emisiones de dióxido de carbono y los atascos. En definitiva, supondrían "mucho tiempo ganado como individuos y como sociedad". Estos vehículos, según sostiene, serían especialmente útiles para personas que no pueden conducir. Por ejemplo, "las personas mayores o los niños tendrían un método para ir al médico o a recoger medicinas".

Esto solo ocurrirá cuando el coche autónomo no necesite llevar un humano dentro que tome los mandos en caso de una emergencia. Los vehículos autónomos se diferencian en seis categorías -del 0 al 5-. Mientras que los del nivel 0 dependen totalmente del conductor, el nivel 5 supone la conducción totalmente autónoma sin intervención humana. Hasta el momento, se han realizado sobre todo pruebas con los coches de hasta el nivel 4, en el que solo se requiere la conducción humana en casos de falta de visibilidad o ante un fallo del sistema.

Ríos explica que también hay coches plenamente autónomos que ya han recorrido cientos de kilómetros": "Tecnológicamente es posible, pero han sido probados por pocas empresas y productores. Hay que acumular más experiencia respecto a esta tecnología para que se generalice y la sociedad la conozca mejor". La conducción totalmente autónoma a nivel global se conseguirá en un plazo de entre 15 y 20 años, según el investigador. "Durante ese tiempo coexistirán en la carretera los vehículos totalmente autónomos, los semiautónomos y los no autónomos. Los coches autónomos tendrán que conocer cuáles son los modelos de actuación de los conductores humanos", afirma.

Impacto en la economía

En el proyecto también se modelizará el impacto de la conducción autónoma en el empleo y la economía. Con la llegada del coche autónomo, desaparecerán algunas profesiones y surgirán otras, según Ríos: "Puede que la profesión de taxista desaparezca y en su lugar haya una compañía de coches autónomos que te ayuden a desplazarte sin necesidad de conductor". También cambiará el sentido de propiedad porque "deja de tener sentido tener un coche propio". "Lo que haré será coger un coche autónomo que me lleve de casa al trabajo. Luego ese coche lo utilizarán otras personas".

También es posible que cambien los seguros del coche. El investigador señala que al haber menos accidentes, es posible que las pólizas bajen. Además, sostiene que la responsabilidad en el caso de que se produzca un choque se desplazará y plantea la siguiente pregunta: "Si se produce un accidente, ¿es responsable el diseñador del coche, el creador de los algoritmos, el programador de los algoritmos...?".

La toma de decisiones por parte del vehículo en situaciones de emergencia es precisamente otro de los retos a afrontar. El proyecto propondrá mejoras en los algoritmos que dirigen la conducción autónoma. "El coche ejecuta elecciones sencillas: frenar, acelerar o cambiar su dirección, pero tiene que evaluar las consecuencias de esas decisiones", explica Ríos. Los algoritmos identifican la posición y estado del coche y de todos los agentes que están a su alrededor, predicen su evolución en el tiempo y toman decisiones, minimizando los riesgos. De cara a un futuro, Ríos señala que es importante desarrollar "modelos predictivos más rápidos, que permitan tomar decisiones éticas, y que integren el comportamiento de los otros". Los vehículos podrían hacer dichas predicciones "adaptadas a unas normas sociales o unos gustos personales". "Vamos a tener que codificar una serie de valores, evaluaciones o utilidades para las distintas consecuencias. No todos tenemos los mismos valores sociales y hay muchas ideologías. Es una cuestión muy difícil de resolver que también discutiremos", concluye.

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Cómo las matemáticas pueden ayudar a mejorar la seguridad del coche autónomo

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Investigadores de la Universidad de Washington descubrieron en 2017 la forma de confundir al sistema de vehículos autónomos al poner pegatinas a las señales de tráfico. Al añadirle a una señal de stop las palabras love y hate, el coche la interpretaba como una de velocidad máxima 45 millas por hora -unos 70 kilómetros por hora-.

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WhatsApp: El 5G es una gran trampa para espiarnos, nos están engañando a todos

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Marta Peirano se queda congelada mirando la pantalla apagada de su móvil. Por unos segundos ha entrado como en shock. "Me acabo de dar cuenta que esta mañana quité las pegatinas de las cámaras y no las he vuelto a poner". Peirano, periodista, escritora y una de las voces más respetadas en nuestro país sobre privacidad y seguridad en internet, no da un paso sin las cámaras de su móvil y portátil totalmente cubiertas. No es paranoia ni postureo. 'Hackear' hoy en día el micro o la cámara de un 'smartphone' es cosa de niños. Lo hizo hasta la LaLiga. Para ella, colega de Snowden y una de las mayores críticas del millonario negocio que han montado Facebook, Google o Amazon a costa de nuestros datos, proteger la privacidad es lo último que nos queda. Y ya ni eso. "Con el 5G, despídete".

El discurso de Peirano para algunos suena a puro delirio. Para otros es la lectura más fina y valiente de lo que de verdad se esconde tras la maquinaria de las grandes tecnológicas paridas en Silicon Valley. "Internet ya no es una red que conecta a todo el mundo con todo el mundo. China es un internet aparte. EEUU es una internet aparte. Y Europa es una internet aparte. Por eso se pelean por ver quién desarrolla el 5G. Internet, tal y como surgió, ya no existe ni va a exisitir, habrá diferentes redes conectadas a diferentes empresas", explica en una entrevista con Teknautas. Es solo una de las teorías que desarrolla a base de ejemplos, datos y bofetadas en su último libro, " El enemigo conoce el sistema" (Debate) que sale a la venta este jueves. Hablamos con ella.

Manuel Ángel Méndez
PREGUNTA. Su definición de internet desasosiega. Asegura que se ha convertido en una herramienta de manipulación de masas. ¿Por qué?
RESPUESTA. Internet está dominado por un modelo económico basado en la extracción de datos para la manipulación de personas con el fin de venderles objetos, servicios, experiencias, candidatos políticos... Y está en manos de cada vez menos empresas que pelean entre ellas a muerte por dominar ese mercado. Los gobiernos de hecho son clientes de esas compañías y usan sus infraestructuras para controlar a la población, producir 'fake news' o perseguir a disidentes.
P. El libro empieza fuerte. Sobre Facebook: "Su principal gasto no tiene que ver con la innovación, sino con la compra de gobernantes para que les deje explotar el planeta, explotar a los trabajadores y explotar a los usuarios para ganar dinero".
R. Una de las formas de ver toda la infraestructura que está detrás de internet es como un gasto energético. Cada vez que le das al me gusta, subes una foto a Google o envías un mensaje idiota con un emoticono, usas esa infraestructura que consume una gran cantidad de energía. ¿Explotación de empleados? Facebook subcontrata muchísimo en EEUU y fuera, en ciudades como Barcelona. En estos sitios los empleados están sujetos a horarios infernales y, sobre todo, a un trabajo que en la mayor parte de países civilizados estaría prohibido: ver decapitaciones, gente torturando animales, vídeos de adultos manoseando niños... Sobre la explotación de los usuarios, más allá de cómo usan nuestros datos, hay un ejemplo: Facebook te hace etiquetar a todo el mundo solo para perfeccionar su algoritmo. Ha explotando tanto a los usuarios para esto que su algoritmo de reconocimiento facial es uno de los más infalibles del mundo, con una precisión del 97%, más que el del FBI o la gente que lleva años dedicándose a esto. Y todo porque ha tenido a sus miles de millones de usuarios etiquetando fotos durante 15 años.
P. Facebook, Google o Apple se llevan las críticas, pero usted anima a culpar antes a gente como B. J. Fogg, uno de los primeros investigadores de Stanford en dar con la tecla de cómo engancharnos al móvil. Silicon Valley se frotó luego las manos.
R. Hablo de Fogg porque fue de los primeros que ha aplicado teorías del conductismo al mundo digital actual. Mucha gente me dice, ¿por qué nos dejamos espiar así, somos idiotas o qué nos pasa? No creo que seamos del todo responsables de lo que nos pasa porque la pelea contra el poder de estas aplicaciones es muy desigual. Estas empresas contratan a cientos de genios para componer un pedazo de código cuya función es mantenerte pegado al móvil durante el mayor tiempo posible. La gente tiene que ser consciente de que estas aplicaciones no son inocuas, están diseñadas literalmente como máquinas tragaperras, para ser irresistibles, no porque ellos quieran crear adictos, sino como consecuencia de su modelo de negocio, que consiste en extraer datos. Y para que ese modelo funcione, necesitan tenerte colgado del móvil.
P. El Pentágono inventó internet y luego la CIA y la NSA invirtieron muy al inicio en Google. ¿No empezó todo ahí?
R. Sí, y me cuesta resistirme a la ironía de que el problema que tenemos ahora, después de 20 años, sea la vigilancia, cuando se trataba en un principio de una infraestructura creada para vigilar los movimientos del Viet Cong. La semilla de la vigilancia es parte del concepto mismo de la red.
P. Luego vinieron otros visionarios. En su libro nombra a Steve Jobs, pero lo califica de tóxico.
R. Jobs era un genio, un visionario absoluto, pero un genio del mal: siempre puso su genialidad al servicio de su propio beneficio. Si lo comparas con Richard Stallman, por ejemplo, que también es un genio, él ha usado su don en beneficio de lo común. Creó un sistema y un movimiento irrepetible, el del software libre, en el que obligaba a que todo el mundo saliera ganando.
P. Hay mucha controversia sobre si realmente existe o no la adicción a internet. ¿Cómo puedo saber si estoy enganchado?
R. No creo que exista la adicción a internet sino a las aplicaciones, a WhatsApp, Instagram o Twitter. Están diseñadas para que sientas que están pasando cosas ahí y que tú necesitas estar pendiente porque si te quedas fuera te quedas fuera para siempre. Están creadas para que tengas miedo a quedarte atrás. Entras el metro y está todo el mundo pegado a su pantalla. Si eliminas al 32% de quienes están jugando al Candy Crush, que también está diseñado para ser adictivo, la mayor parte de la gente está en su Facebook, en su Instagram etc.
P. ¿Qué hay de malo en eso? Igual se están informando, leyendo, están aprendiendo cosas nuevas. ¿En qué punto pasa a ser eso un problema?
R. Cuando no sabes hacer otra cosa. Yo estoy suscrita a una revista de papel, hace unos años me la leía del tirón, ahora la leo y estoy todo el rato deteniéndome para mirar cosas en el móvil. Y eso que hablamos de una revista de papel. Como estés leyendo online, olvídate. La gran mentira es que pensamos que somos adictos al contenido, a la información de fútbol, cocina, economía, tecnología... lo que sea. La realidad es que somos adictos a la aplicación.
P. Oficialmente no está reconocido ni demostrado que exista adicción a internet o a las aplicaciones. No se ha incluido en la 'biblia' de las adicciones, el Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5) y, además, todo indica que quienes sufren casos de extrema dependencia de internet o de las 'apps' es porque es manifestación de trastornos ya existentes como ansiedad o depresión. ¿Estamos culpando a la tecnología cuando el problema lo tenemos nosotros?
R. Las estadísticas de los últimos años sobre depresión adolescente vinculada con el uso de redes sociales son contundentes, hay una relación altísima. Hay países como Reino Unido donde se ha creado un ministerio de la soledad. El mismo proceso de segmentación en el que tú prefieres encontrarte online con gente que solo comparte tus mismos gustos, que te valida como persona, genera que en cuanto sales de ese entorno y no hay gente que te valide todo el rato, te vas aislando cada vez más porque no te hacen sentir cómoda.

¿Has estado últimamente en una fiesta de cumpleaños de adolescentes? Te encuentras con que están todos sentados mirando su móvil
P. ¿No cree que eso le ocurre a una minoría de la población y que es por la existencia de problemas psicológicos previos que la tecnología solo amplifica?
R. No, no estoy de acuerdo. ¿Has estado últimamente en una fiesta de cumpleaños de adolescentes? Te encuentras con que están todos sentados mirando su móvil. Se lo están pasando guay, pero están todos con su móvil, algunos de ellos hablando con otros que tienen al lado, pero a través del móvil. Ellos identifican que se lo están pasando bien, pero no es lo mismo estar entretenido que estar comunicándote. Creo que ese tipo de relación social hará que no tengan los vínculos donde los necesitan, que es en su entorno, en su proximidad.
P. Nuestra capacidad de atención en el 2000 era de 12 segundos. Ahora es de ocho, menos que un pez de colores. ¿Es este el verdadero problema que ha traído internet?
R. Creo que es un síntoma. La clave de todo esto es que somos vulnerables a determinado tipo de estímulos y hay una industria que contrata a genios para explotar esa vulnerabilidad. Y ha pasado tan deprisa y ha sido tan guay que hemos sido incapaces de evaluar el daño que nos está haciendo. Todo esto nos ha hecho darnos cuenta que, uno, no somos multitarea y dos, y más importante, esta dependencia nos hace infelices. Lo que hemos aprendido de múltiples estudios psiquiátricos y psicológicos en la última década es que estar constantemente interactuando con un dispositivo, por mucha satisfacción que te genere a corto plazo, en realidad te produce una gran infelicidad. Te desconecta de la gente. Conduce a un estado de soledad, te aísla de las personas.
P. Es tan grave como suena pero, aún así, seguimos usando los móviles, las 'apps' y aparentemente nos da igual. ¿Por qué?
R. Pensamos que no tiene consecuencias, pero no lo pensamos de manera racional. Yo lo comparo siempre con el tema del tabaco. Sabemos que da cáncer pero seguimos fumando. Es una paradoja estudiada por psicólogos durante años y la conclusión a la que han llegado es que aunque sepas algo racionalmente, en realidad no la sabes de verdad, porque cada vez que te fumas un cigarro no te da cáncer. La manera de entender esto es que cuando acercas la mano al fuego te quemas, cuando la acercas a un cuchillo te cortas. Pero cuando te fumas un cigarro no ocurre nada. Pasa parecido con nuestros datos: pensamos que no tienen valor, que si no soy rico o famoso, no tengo nada que ocultar, que da igual que sepan mi ubicación, mis gustos... No se dan cuenta que esos datos son retroactivos.
P. ¿Cómo se puede volver esa recopilación de datos en nuestra contra?
R. De muchas maneras. Todas estas aplicaciones están vendiendo información sobre ti que se concentra en distintos lugares. Por ejemplo, empresas de seguros. En países con seguridad social privatizada, el precio que pagues para tener asistencia médica variará mucho dependiendo de la información que tengan sobre ti. Y otro ejemplo que enfada mucho a la gente: yo no pago lo mismo que tú por un billete de avión porque vivimos en distintos barrios, ganamos diferente, yo viajo de una forma y tú de otra... Todos esos datos determinan el precio que pago, que será mayor o menor que el que paga el de al lado.

El 5G es una necesidad creada para la explotación de datos. Su objetivo no es el bien común sino tener un control absoluto de todo lo que ocurre
P. De usar aparatos como el Apple Watch o pulseras de actividad, mejor ni hablamos, ¿no?
R. Me parece una locura. La información sobre tu salud es lo más protegido que hay. Una vez las conté: hay 54 leyes diferentes en España protegiendo nuestros datos sanitarios. Algunas europeas, otras regionales, otras nacionales. ¿Y la gente qué hace? Se pone una pulsera que lo mide todo y se lo envía a Apple o a otra compañía estadounidense. Entiendo que alguien compre estos dispositivos: si sé lo que como y lo que camino, puedo modificar mi conducta para estar más delgado o más sano. Pero lo que te estás diciendo a ti mismo es que eres una máquina, y esto no funciona así.
P. En su libro define Twitter, WhatsApp o Facebook como máquinas de propaganda infinita, lugares donde más y más gente se forma su opinión en lugar de acudir a los medios.
R. Creo que ahora mismo estamos divididos entre la gente que lee los medios, la prensa, y los que leen cosas que le llegan por redes. No es una línea divisoria clara porque mucha de la gente que lee medios en realidad llega a ellos a través de redes sociales. El problema es que la redes crean una visión del mundo diseñada para ti a partir de todo lo que saben de ti. Es lo que se llama filtro burbuja: pensamos que somos nosotros los que elegimos fuentes de información que nos generan confianza o nos dan la razón. No es así. Tú no vas a buscar las noticias, las noticias te buscan a ti. Todos pensamos que estamos leyendo lo mismo, pero en realidad leemos cosas que han sido seleccionadas para nosotros por un algoritmo.
P. ¿Qué hacemos? ¿Cuál es la solución para evitar esto?
R. Creo que la solución es legislar. Ahora tenemos una regulación europea de protección de datos, que es la más estricta del mundo, y sin embargo no la podemos ejecutar. Pero es la única salida. También se pensaba que era imposible regular los paraísos fiscales, pero ha habido avances.
P. La guerra entre China y EEUU con Huawei y el 5G de por medio, ¿es una batalla económica, una batalla por el dominio de los datos, o ambas a la vez?
R. La clave no es económica. EEUU no puede competir con China en precio, Huawei está vendiendo sus redes 5G muy baratas. La clave está en que el 5G no es como la infraestructura tradicional de internet, basada en los protocolos de TCP/IP, que era el sistema diseñado en los 80 precisamente para impedir que los dueños de las infraestructuras, en ese momento las operadoras de telefonía, tuvieran control sobre el tráfico de datos. El 5G deja pleno control de todo. ¡Por supuesto que se están peleando por dominar esta infraestructura!
P. No hay pruebas de que Huawei sirva de puerta trasera para el espionaje chino y, aún así, EEUU lo usa de excusa para mantener su batalla.
R. Es tan lógico pensar que Huawei pueda enviar datos al gobierno chino como que cualquier compañía estadounidense tecnológica lo haga para su gobierno. Ahora mismo se están peleando por Europa, somos la parte del mapa que no se tienen repartida. Todo el mundo en Europa tiene contratos firmados con Huawei pero si eso se deshiciera sería una brutal victoria para EEUU. A Europa ahora mismo no le queda más remedio que elegir que le chuleen los americanos o que le chuleen los chinos. Para mi el problema está en creer que necesitamos una infraestructura 5G.
P. ¿No cree que será un gran avance tecnológico?
R. No, creo que la infraestructura 5G es una necesidad creada para la explotación de datos. Nuevamente, no creo que su objetivo sea servir al bien común sino tener un control absoluto y mucho más granular de todo lo que pasa en el espacio en el que opera. Es una red de vigilancia mucho más densa y rápida. Nos venden que con el 5G habrá coches autónomos, operaciones quirúrgicas a distancia... cuando en realidad tienes problemas comprando un medicamento en una región que no es la tuya. ¿Qué realidad nos están vendiendo? En realidad nos están engañando a todos, el 5G es una farsa, es una gran trampa para espiarnos.

Lo que de verdad implica es que todas nuestras infraestructuras críticas van a estar gestionadas por un gigante de EEUU o China que ni siquiera paga impuestos o cumple la legislación en el sitio en el que opera. Cualquier infraestructura crítica que usemos en Europa debería ser desarrollada en Europa, aunque solo sea por cumplir la normativa europea. Mira el caso del incendio de Seseña. Llevamos un año esperando a que Google facilite los datos. Hace un año que tenemos una regulación europea que dice que los datos generados por usuarios europeos tienen que quedarse en territorio europeo y tienen que estar legislados por la normativa europea. Google se la salta por completo. Es así de sencillo: no puedes regular una infraestructura cuando no es tuya.

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"El 5G es una gran trampa para espiarnos, nos están engañando a todos"

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Marta Peirano se queda congelada mirando la pantalla apagada de su móvil. Por unos segundos ha entrado como en shock. "Me acabo de dar cuenta que esta mañana quité las pegatinas de las cámaras y no las he vuelto a poner".

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La carrera de Matemáticas se dispara en plena era del ‘big data’
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Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Complutense. Jaime Villanueva

La carrera de Matemáticas vive un auge sin precedentes debido al empuje del big data, la inteligencia artificial y la promesa de una empleabilidad del 100%. Hace 10 años sobraban plazas así que para acceder a la facultad bastaba un cinco pelado de nota media. El curso pasado, los aspirantes a matemáticos entraron en el grado con un 12,68 sobre 14. En medio de la cuarta revolución industrial, la de Internet y las tecnologías de la información, en el sector se rifan a estos titulados y ellos lo saben. "No han entregado el trabajo de fin de grado y ya les están llamando para trabajar", explica Antonio Brú, decano de Matemáticas de la Complutense.

Entre 2000 y 2005 se redujeron en un 43% las matrículas en Matemáticas pero esas cifras son agua pasada. Victoria Otero, de la Universidad de Santiago, era presidenta de los decanos de Matemáticas cuando en 2009 empezaron a cubrirse todas las plazas. Los campus vieron el filón y diseñaron nuevos títulos relacionados. Ahora ingresan 2.500 estudiantes en Matemáticas y otros 500 en los dobles grados que cruzan esta disciplina con la Física, la Estadística, la Informática o la Economía.

El documento Impacto socio-económico de la investigación matemática en España, elaborado por Analistas Financieros Internacionales (AFI) para la Red Estratégica de Matemáticas (REM), contabiliza la huella en el empleo que alcanzaron en 2016 estos estudios: un millón de ocupados directos -un 6% del total de puestos de trabajo- y otros 2,3 millones indirectos, lo que supone que el 10% del producto interior bruto (PIB) de España estuvo ligado a la actividad matemática de forma intensiva y un 26,9% indirectamente. En el Reino Unido, Holanda o Francia el empleo asociado es entre cuatro y cinco puntos mayor.

"Antes, los graduados en Matemáticas solo podían aspirar a ser profesores de secundaria o quedarse en la Universidad", explica Carmen Palomino, directora de Talento en la Fundación Universidad Empresa. En los últimos cinco años han aumentado de 7 a 115 las ofertas de empleo para matemáticos de sus compañías asociadas. Un estudio de la Real Sociedad Española de Matemáticas sobre salidas laborales avalaba en 2005 esa opinión y argumentaba, además, las razones de la desafección entre los estudiantes: la carrera tenía fama de difícil y larga por la media de años empleados para finalizarla.

Ahora, las matemáticas tienen un sinfín de salidas profesionales. "Todo en el mundo de las empresas se mueve con datos y se contratan muchos matemáticos, físicos y estadísticos en el big data y la inteligencia artificial", explica Palomino. Porque hay matemáticas detrás del diseño, modelaje, simulación, organización y el análisis de datos de cualquier producto. "Se necesita, además, gente que extraiga, analice y exponga datos para anticiparse a las tendencias del mercado", explica Sara Álvarez, mánager en la empresa de búsqueda de empleo Adecco.

"El papel de los matemáticos es justificar toda la teoría y después, un ingeniero lo utiliza de forma aplicada. Cada uno tiene que descubrir su talento y explotarlo. Para mí, sin embargo, sería más complicado estudiar Derecho que hay que memorizar mucho", explica Carmen Recio, de 25 años, que estudió el grado de Matemáticas en Zaragoza y trabaja en inteligencia artificial en IBM. Su puesto no existía hace tres años. "Dudaba entre Físicas y Matemáticas y mi tutor me dijo que Matemáticas, por ser más abstracta, me iba a abrir un abanico mayor de opciones. Me informé y vi que había un 95% de empleabilidad en los tres primeros meses".

Las matemáticas son vitales en el sector informático, financiero, teleco, sanitario y energético. "La empleabilidad es del 100%. Hace años, las empresas tecnológicas pedían un ingeniero informático o industrial y ahora han abierto el campo a los físicos y los matemáticos", explica Álvarez, que elige mandos medios y directivos en Adecco. "A veces llamas a alguien de este perfil que te dice que ha tenido ya otra oferta esa misma mañana y no puedes tardar en tomar la decisión porque te quedas sin él".

La universitaria Helena García Escudero, que termina Matemáticas y Físicas en la Complutense, llegó desorientada a la carrera. "Matemáticas te enseña los fundamentos de todo y curiosamente no usas la calculadora, mientras que Físicas es más aplicada y la utilizas. Tienes que aprender un nuevo lenguaje y te rompe los esquemas", cuenta la futura astrofísica encantada de su decisión. En unos días, Helena empezará unas prácticas en la sede madrileña de la Agencia Espacial Europea y el pasado curso estuvo con una beca en la Universidad de Irving (California), donde comprobó que allí muchos alumnos redondean los estudios con conocimientos de Filosofía o Historia.

"Las facultades de Matemáticas están formando bien en las técnicas y la contextualización abstracta de la resolución de problemas", se felicita la matemática Elisa Martín Garijo, directora de Innovación de IBM España. "Y luego hay másteres que te permiten ahondar en los datos o la producción industrial. Pero lo importante es que las bases estén bien marcadas y luego el resto del conocimiento es bastante fácil". En esta compañía muchos altos cargos son matemáticos, empezando por su presidenta, Marta Martínez.

Por ponerle un pero, la directiva de IBI afirma: "Podría mejorar la colaboración entre la universidad y la empresa para que los estudios tengan una visión más práctica". Otero, vicerrectora de Titulaciones de la Universidad de Santiago, cree que ya están en ello. "En casi todos los grados se están implantando las prácticas externas que antes no se incluían. Se interesan por ellos institutos biomédicos que necesitan matemáticos en equipos multidisciplinares para, por ejemplo, traducir el tratamiento de una enfermedad a un lenguaje que entienda una máquina".

El tirón matemático parece imparable y tiene un reverso para la ciencia. "Las empresas les ofrecen a los recién egresados 1.500 o 1.800 euros y así es difícil que se queden en la universidad haciendo investigación básica, que tampoco puede descuidarse", alerta el rector Brú.

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La carrera de Matemáticas se dispara en plena era del 'big data'

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La carrera de Matemáticas vive un auge sin precedentes debido al empuje del big data, la inteligencia artificial y la promesa de una empleabilidad del 100%. Hace 10 años sobraban plazas así que para acceder a la facultad bastaba un cinco pelado de nota media.

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Network of fake social media accounts boosting Netanyahu ahead of election, report says - Israel Election 2019 - Haaretz.com

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A network of hundreds of social media accounts has been working to boost Prime Minister Benjamin Netanyahu's re-election campaign and smear his opponents ahead of next week's election, the New York Times and Israeli daily Yedioth Ahronoth reported on Monday, citing a report by a watchdog group.

The report by the Big Bots Project was written with assistance by the Israeli Alliance, a liberal-leaning organization, the New York Times said. While it found no direct links between the network and Netanyahu or his Likud party, it said the accounts appeared to work in tandem with one another and in coordination with Likud's election campaign.

>> Calling Gantz 'unstable,' Netanyahu takes a page from Trump's playbook | Analysis

The network included 154 accounts using fake names, with another 400 accounts suspected of being fake, with all of them apparently being operated by real people and with the posts receiving over 2.5 million hits, the report said. The network has posted about 130,000 tweets since the election was announced, the report said.

The network's activity has increased nearly fivefold since the election was called in December, and it is particularly active at "climactic moments for Netanyahu," the newspaper quoted the report as saying. Its messages were reposted by high-profile people linked to the Likud campaign, including Yair Netanyahu, the prime minister's son, who is an unofficial adviser to the campaign and retweeted members of the network 154 times, according to the report.

All the accounts are linked to one person, Yitzhak Haddad of Ashdod, according to the report, which cited a YouTube channel to which he is in active subscriber that features a message offering money for "responding on Facebook and on the internet with political messages. You just get political messages and you post them."

Haddad admitted to a private investigator that he created videos and posted them online. Asked whether the activity was paid for, he replied, "Yes. [I] post them to Twitter, post it all kinds of places." He also gave an idea of the scale of the operation: "I don't want to say tens of millions," he said, "but loads of money is being invested here. It takes money, there's no volunteering here." He added that he was connected to "very senior people" in Likud. Haddad's attorney said he denied "what was attributed to him" and threatened a million-dollar libel lawsuit against anyone publishing otherwise.

The network has devoted much of its activity to smearing Netanyahu's primary rival in the election, Benny Gantz, the report said. The evening before the attorney general announced that Netanyahu would be indicted, the network amplified a Facebook post by a woman saying Gantz sexually harassed her when they were in high school, a claim Gantz denied and for which no additional evidence has emerged. Last week, many of the accounts began, almost at the same time, posting messages alleging that Gantz was mentally ill - a claim made in a Likud video clip.

Netanyahu responded to the report later on Monday and denied that Likud had been using fake social media accounts. "Not one is fake, they're all real people," Netanyahu said. Netanyahu went on to accuse the media of spreading a "blood libel" and supporting his rivals, claiming that "all the channels, almost all of the time" are spreading fake news. Earlier, a Likud spokesman denied the party ran a network of fake accounts and said it had no connection to Haddad.

Kahol Lavan, the political alliance led by Gantz, was quick to respond to Netanyahu's remarks and accused the prime minister of trying to steal the election. "We have never seen a prime minister who lies and slanders so much. He should explain, where do the millions of shekels that fund his network of lies come from? And how has he paid them without reporting it?" Kahol Lavan said in a statement.

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Network of fake social media accounts boosting Netanyahu ahead of election, report says

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A network of hundreds of social media accounts has been working to boost Prime Minister Benjamin Netanyahu's re-election campaign and smear his opponents ahead of next week's election, the New York Times and Israeli daily Yedioth Ahronoth reported on Monday, citing a report by a watchdog group.

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A 200 tuits por hora desde el sofá: quién está detrás de los perfiles políticos más activos de Twitter | Tecnología | EL PAÍS

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La polarización en los 'semibots'. La actividad de las cuentas que retuitean cientos de mensajes se centra alrededor de sus partidos y candidatos preferidos. Los 'semibots', en color, forman burbujas. Borja Andrino / Daniele Grasso

"Soy opositor. No sé la cantidad de horas que estoy en Twitter, no muchas de seguido. Suelo conectarme cuando hay algo que me interesa difundir: un debate electoral, la entrevista de un candidato", dice Andrés, madrileño de 29 años. Su actividad en Twitter es por ráfagas, pero desmesurada: en un trending topic reciente sobre Pablo Iglesias lanzó 20 tuits originales y 207 retuits en poco más de una hora.

Su conducta es extraordinaria para lo habitual en Twitter. Pero no para un grupo de tuiteros de élite que creen que el mejor modo de ayudar a su causa o partido es tuitear sin parar.

Twitter ha sido tradicionalmente célebre por sus bots: cuentas automatizadas que tuitean mucho para influir en los temas de conversación. EL PAÍS ha buscado cómo esos presuntos bots se preparaban para la campaña electoral. De seis trending topics preelectorales -los temas que dominan la conversación- de todos los partidos, se han aislado las 150 cuentas más activas, que llegaban a producir hasta 300 tuits en una hora. Es el comportamiento típico

Este diario ha contactado con 24 de las más dinámicas y ¡sorpresa!: detrás de esos nombres a menudo anónimos que ametrallan a tuits hay seres humanos, no bots metódicamente programados. De los 24 contactados, 16 respondieron y 10 aceptaron responder a un cuestionario. Por su perfil, han sido denominados semibots.

Sus respuestas no implican ni mucho menos que en Twitter no haya bots. O que estos semibots no estén gestionados desde la sede de un partido o de una empresa subcontratada. O que sean algo menos activos. Quizá incluso alguna de las cuentas que ha respondido forma parte de una granja y su dueño se ha inventado una vida de semibot. Por el estilo y la sinceridad en las respuestas, no lo parecía. Pero quién sabe.

D. Grasso/B. Andrino

Este grupo no son los únicos semibots de España. Su presencia era dominante en un hashtag de su partido preferido, pero no lideraban siempre. Aunque algunos sí repiten, son solo una muestra. Como se ve en el gráfico, es más habitual que los picos de tuiteo se den una o dos veces y siempre de día, lo que refleja su humanidad. En el hashtag #ObjetivoIglesias, hubo una cuenta que retuiteó 350 tuits. Otras cuatro cuentas lo hicieron más de 200 veces. Algunos de esos usuarios se han activado ahora que vienen elecciones. Otros tuitean en todas las épocas.

Tras este experimento, es posible aventurar que haya cientos de cuentas con este nivel de actividad política, pero no hemos visto miles. Parece una proeza tuitear tanto. Pero no es tan difícil. Al final es entrar en un debate del día y retuitear o escribir dos o tres veces por minuto durante hora y pico.

Esta labor tan humana tiene su versión automatizada. Desde 2018, Twitter ha hecho un esfuerzo para rebajar el peso de los bots. Según datos de Twitter, cada semana obligan a identificarse a entre ocho y 10 millones de cuentas de spam en todo el mundo. Tres de cada cuatro de esas cuentas es suspendida. Eso significa que una de cada cuatro cuentas sospechosas para Twitter son reales. Es posible que sean semibots. Alguna cuenta analizada por EL PAÍS estaba de hecho suspendida por exceso de tuits.

Ahora el reto de Twitter es calibrar el peso de los semibots que pueden coordinarse en otras plataformas, como Telegram y WhatsApp. No sirven las medidas tradicionales para detectar bots: mismo tuit simultáneo desde varias cuentas, misma foto, misma biografía.

Los semibots que han aceptado contestar no son homogéneos, pero sí comparten características:

1. De todas partes y muchas edades. No son abuelas desde la butaca ni parados preocupados. La muestra no es evidentemente representativa, pero hay de todo. Dos están de baja, uno por depresión, y el otro, Jorge, cartagenero de 38 años, porque se operó de cáncer y de un ojo cinco veces, no trabaja y recibe una pensión. Dos trabajan en turnos: "Trabajo por turnos en seguridad en un edificio y hay puestos que son muy activos y otros más relajados y puedo tuitear", dice Pablo, de 49 años y de Parla (Madrid).

Muchos tienen tiempo libre en casa o, si no, lo buscan: "Vivir solo me permite usar más tiempo. Suelo hacerlo en tiempos libres, tomando un café en un bar, en casa después de comer o cenar. Veo muy poca televisión y Twitter ayuda con el tiempo libre", dice Jesús, 60 años, desde un pueblo de Gipuzkoa.

Las jornadas son variadas, pero nunca se desenganchan de la labor, como cuenta esta usuaria de Jaén: "Entro a Twitter cuando me levanto, mientras desayuno, de 6.45 a 7.10. Ese tiempo lo uso para ponerme al día y retuitear. Durante la mañana entro en las pausas del trabajo. Si puedo, pongo algo de mi cosecha sobre algo del día. Después de comer vuelvo a usarlo con retuits. Durante la tarde, depende del día, puedo entrar durante una o dos horas o no. Por la noche sí le dedico una hora o más". Es decir, todo el día.

2. A favor de la discreción. La mayoría de nombres de los usuarios de estas cuentas incluye su nombre de pila o algún apodo que lo sugiere. Solo dos usan su nombre real. Para publicar, todos han pedido discreción con sus nombres. Algunos de los que no han querido participar lo han justificado porque quieren mantener el anonimato.

Twitter España acaba de publicar una encuesta donde presume de que "el 40% de los usuarios no tienen reparos en dar su opinión o posicionarse políticamente ante los demás en Twitter". Es probable que el anonimato facilite el posicionamiento.

3. Un tuit puede cambiar el mundo. Es obvio que muchos de estos usuarios lo hacen por militancia o activismo: "Lo hago por compromiso con el partido", dice José Ignacio, 57 años, ovetense, en referencia al PSOE. Jorge dice que obtuvo resultados más concretos en Ciudadanos: "Lo hago por convencimiento hacia un programa acorde con mis ideas. Creo que sí tengo influencia: me han pedido ayuda tres candidatos a primarias y dos ganaron".

Pero hay quien simplemente quiere promover sus ideas: "Cuando también suelto mis verdades es con ciertas personas, incapaces de argumentar, sean de la ideología que sean", dice Pinar, de Madrid, 48 años. Pinar también da uno de los motivos más evidentes para creer que Twitter sí sirve: "Aún con pocos seguidores puedes influir en más personas que antes de entrar en Twitter".

Pero nadie lo haría si no creyera que algo puede cambiar en la conciencia de sus followers. La metáfora del granito de arena es útil: "Lo hago para defender mis ideas, para ayudar a difundir y, si puedo, a crear opinión. Me gusta que la gente lea lo que pongo, sobre todo me gustaría que alguien se convenciera", dice la usuaria de Jaén.

Es difícil pensar que alguien lance 200 tuits y crea que no sirven para nada. Una ventaja de estas cuentas es que sus seguidores suelen ser reales y pueden superar los mil. Para sus seguidores, la eficacia en realidad es notable: seguirles implica tener la pantalla inundada de mensajes favorables a sus partidos. Es entrar en un mundo monocolor. Es dudoso que rivales políticos se metan ahí, pero quizá anime a algún votante a ir a las urnas.

Twitter es una red útil para eso. Según su encuesta, "el 36% de los usuarios de Twitter en España se consideran microlíderes de opinión'". Encaja con este grupo.

4. Hay muchos bots, pero en otros partidos. Este grupo de usuarios tan implicados cree que en Twitter hay muchos bots. Pero suelen estar en otros bandos. "Hay bots que están interesados en modificar el pensamiento de la gente", dice Jorge. Aunque en el fondo sí hay gente que responde: "Hay mucho bot, pero la mayoría son personas o grupos de personas", dice Pinar, que admite meterse en más debates y le responden.

José Ignacio cree que Twitter hace poco para solucionarlo: "Hay muchos bots y es algo que Twitter tiene desatendido". Desde Jaén, la activista cercana al PP también ve que los bots son un peligro de otros: "Creo que hay mucho bot, muchísimo. Y mucha cuenta fake. Pero no son la mayoría. Surgen por necesidad de medios o partidos". Es más fácil pensar que los malos son los demás.

Los bots tienen dos objetivos: uno, que los seguidores vean los tuits, y dos, y más importante, inundar la red para crear tendencias y que los usuarios comunes crean que hay más gente defendiendo una postura de la que realmente hay. Twitter dice que ha limitado mucho esta trampa. "Estamos automatizando procesos donde vemos actividad sospechosa, como un volumen de tuits excesivamente alto con el mismo hashtag o usar un nombre sin tener ninguna respuesta de la cuenta que se menciona".

¿Cómo de eficaz es esto en realidad? Twitter no da cifras. Pero avisan de que la actividad de semibot es un riesgo: los intentos humanos y coordinados de retuitear repetidamente o manipular las tendencias también violan sus reglas. Otra cosa es que realmente lo detecten.

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A 200 tuits por hora desde el sofá: quién está detrás de los perfiles políticos más activos de Twitter

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"Soy opositor. No sé la cantidad de horas que estoy en Twitter, no muchas de seguido. Suelo conectarme cuando hay algo que me interesa difundir: un debate electoral, la entrevista de un candidato", dice Andrés, madrileño de 29 años.

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Los partidos de extrema derecha se apoderan del debate político en las redes | Tecnología | EL PAÍS

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Cuando faltan pocas semanas para las elecciones europeas, previstas para el 26 de mayo, los partidos de extrema derecha han conseguido convertirse en el tema de debate en redes sociales en cinco países del Viejo Continente. En España, Alemania, Francia, Italia y Polonia, estas fuerzas han polarizado las discusiones entre diciembre de 2018 y enero de 2019, según un análisis de Alto-Analytics, empresa española que ha monitorizado 25 millones de publicaciones de usuarios de Twitter, Facebook, Instagram y YouTube.

Los investigadores de Alto no pretenden trazar una relación directa con el voto hacia un partido u otro, sino "entender el papel de la influencia digital de los políticos, la sociedad civil y las redes sociales a la hora de crear el marco de debate político", explican. Su proyecto de análisis de datos a escala europea cuenta con la colaboración de varios medios y el apoyo de Mozilla Foundation, Omidyar/Luminate Group y la Open Society Foundation.

En cuatro de los cinco países analizados, la extrema derecha ha sido la protagonista de los debates en las redes. Pero España es el único caso donde un partido sin representación en el Parlamento nacional, Vox, ha sido el más mencionado en las conversaciones analizadas. La excepción, en cambio, es Francia, donde las críticas desde el movimiento de los chalecos amarillos hacia Emmanuel Macron hicieron que su partido, La República en marcha (LREM), se convirtiera en la formación de la que más se habló.

Dos polos opuestos en España

El escenario español, marcado por la irrupción de la formación de Santiago Abascal, es uno de los más polarizados. Para llegar a esta conclusión, los investigadores de Alto analizan con particular detalle las interacciones en Twitter, la red social que más permite el análisis masivo de datos en tiempo real. Se centran en 300 palabras clave y hashtags (las etiquetas que se utilizan para agrupar una conversación) que representan el 20% de toda la conversación en el mes analizado e identifican así varias narrativas predominantes. Su propagación dependió mucho de la resaca electoral andaluza y Vox, gran novedad de esos comicios, captó la atención de usuarios y medios de comunicación en la esfera digital.

La formación de ultraderecha ha conseguido dominar el debate general (el 34,6% de toda la conversación en redes), siendo protagonista en asuntos como la igualdad, el feminismo y la formación de un nuevo Gobierno. El otro gran tema de conversación, con un 19,6% de las discusiones, ha sido el debate político catalán.

Lo que más llama la atención de los analistas de Alto es el nivel de polarización de la conversación en español, que se refleja en la imagen a continuación. En este caso el foco se ha puesto sobre 563.536 usuarios de Twitter. Sus interacciones han sido filtradas para centrarse solo en los retuits, para poder rastrear la propagación de determinados mensajes.

En ese grupo, el independentismo catalán y Vox se han convertido en dos polos opuestos y muy marcados. Han dejado al borde de la irrelevancia a fuerzas como PP, PSOE o Ciudadanos. Podemos sí mantiene una clara presencia. Para comparar, en la siguiente imagen Alto visualiza, con los mismos criterios, el debate político en Alemania. Los extremos no son tan alejados como en España.

Los que más debaten

De hecho, con un discurso favorable a la inmigración y contra la violencia de género, la formación de Pablo Iglesias es la que más peso tiene como comunidad clave y sujeto de debate en la esfera digital. La mitad de los usuarios analizados (el 54,5%) están vinculado a esta formación según el análisis de Alto. Curiosamente, abundan las menciones a Vox dentro de la formación morada, siempre para contrastar el discurso de derechas. A su vez, el discurso de la comunidad de Vox (un 18,7% de los usuarios) se centró en ataques contra Podemos, el Gobierno, la situación catalana y los inmigrantes.

El independentismo catalán, a su vez, representó otro gran imán de la polarización. Las comunidades del PSOE, Ciudadanos y PP no representan ni el 10% de las cuentas analizadas.

Los protagonistas del debate

De acuerdo con el análisis de Alto, durante el período analizado la formación dirigida por Santiago Abascal ha sido mencionada en el 42,2% de las conversaciones. Sin tener todavía representación parlamentaria a nivel nacional, ha sido objeto de mensajes propios y ajenos sobre asuntos muy variados. Tras el liderazgo de Vox, se sitúan el Partido Popular y sus representantes políticos, que concentran el 30,2% de las menciones. Las cuentas del PSOE se sitúan en un 29,1%, seguidos por Ciudadanos (17,1%) y Podemos (13,7%)

En Alemania, el partido de ideología ultraderechista AfD concentró el 36% de los resultados y en Italia, la Liga Norte del ministro del Interior Matteo Salvini representó el 45%. Ninguno de ellos alcanza las cuotas de Ley y Justicia en Polonia (PiS, por sus siglas en polaco) con un 63%, formación que gobierna el país y ha enfocado su discurso digital alrededor de las políticas antinmigración.

Usuarios hiperactivos

Una de las claves identificadas en la propagación de mensajes en toda Europa es la presencia de usuarios con una actividad en redes fuera de lo normal. Eso es, un número de publicaciones muy superior a la media y patrones de envío de mensajes que no siguen los que tiene un usuario normal de cualquier red social.

En España, Alto ha identificado 862 usuarios con este tipo de actividad. Su media de posts alcanza los 54 cada día. La mayoría de ellos se concentraron en la comunidad de los independentistas catalanes y en la de Vox. Las cuentas relacionadas con la formación de Abascal representaron el 57,1% de este grupo de usuarios; las cercanas al independentismo, un 19,9%.

La existencia de este tipo de usuarios es visible también en Francia, Alemania e Italia. En el país galo, un grupo de 1.544 usuarios publicó más de cien mensajes al día durante el período analizado. En su mayoría se trataba de mensajes nacionalistas y adversos a la inmigración. En Alemania, la cuenta @FFD365 difundió mensajes a favor de la extrema derecha a un ritmo de 180 publicaciones por día, parecido al italiano @Marino29b, con 172 'tuits' cada 24 horas.

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Los partidos de extrema derecha se apoderan del debate político en las redes

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Cuando faltan pocas semanas para las elecciones europeas, previstas para el 26 de mayo, los partidos de extrema derecha han conseguido convertirse en el tema de debate en redes sociales en cinco países del Viejo Continente.

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During the twentieth century, discoveries in mathematical logic revolutionized our understanding of the very foundations of mathematics. In 1931, the logician Kurt Gödel showed that, in any system of axioms that is expressive enough to model arithmetic, some true statements will be unprovable. And in the following decades, it was demonstrated that the continuum hypothesis - which states that no set of distinct objects has a size larger than that of the integers but smaller than that of the real numbers - can be neither proved nor refuted using the standard axioms of mathematics ⁻. Writing in Nature Machine Intelligence, Ben-David et al. show that the field of machine learning, although seemingly distant from mathematical logic, shares this limitation. They identify a machine-learning problem whose fate depends on the continuum hypothesis, leaving its resolution forever beyond reach.

Machine learning is concerned with the design and analysis of algorithms that can learn and improve their performance as they are exposed to data. The power of this idea is illustrated by the following example: although it seems hopelessly difficult to explicitly program a computer to determine what objects are in a picture, the Viola-Jones machine-learning system can detect human faces in real time after being trained on a labelled sample of photographs. Today, we regularly interact with machine-learning algorithms, from virtual assistants on our phones to spam filters for our e-mail. But these modern real-world applications trace their origins to a subfield of machine learning that is concerned with the careful formalization and mathematical analysis of various machine-learning settings.

The goal of learning a predictor (a mathematical function that can be used to make predictions) from a database of random examples was formalized in the aptly named probably approximately correct (PAC) learning model. In this model, the aim is to train the predictor to match some true function that labels the data. A different model, called online learning, has the learner making immediate predictions as data arrive - for example, capturing a trading system's task of executing transactions in an ever-changing market. And another model known as multi-armed bandits can simulate clinical trials, in which the medical outcomes that an experimenter observes depend on his or her own choices.

These are only a few examples of the many models used in machine learning. In each case, the basic goal is to perform as well, or nearly as well, as the best predictor in a family of functions, such as neural networks or decision trees. For a given model and function family, if this goal can be achieved under some reasonable constraints, the family is said to be learnable in the model.

Machine-learning theorists are typically able to transform questions about the learnability of a particular function family into problems that involve analysing various notions of dimension that measure some aspect of the family's complexity. For example, the appropriate notion for analysing PAC learning is known as the Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension, and, in general, results relating learnability to complexity are sometimes referred to as Occam's-razor theorems. These notions of dimension happen to be simple enough to leave no room for the spectre of unprovability to manifest itself. But Ben-David and colleagues show that machine learning cannot always escape this fate. They introduce a learning model called estimating the maximum (EMX), and go on to discover a family of functions whose learnability in EMX is unprovable in standard mathematics.

Ben-David et al. describe an example EMX problem: targeting advertisements at the most frequent visitors to a website when it is not known in advance which visitors will visit the site. The authors formalize EMX as a question about a learner's ability to find a function, from a given family, whose expected value over a target distribution is as large as possible. EMX is actually quite similar to the PAC model, but the slightly different learning criterion surprisingly connects it to the continuum hypothesis and brings unprovability into the picture.

The authors' proof involves a beautiful connection between machine learning and data compression that was first observed in the 1980s. The intuition is that, if a training sample labelled by a function from some family can always be compressed, the family must in some sense have low complexity, and therefore be learnable. Moreover, certain learning algorithms can be used to compress data. The authors introduce monotone compression - a variant of compression that they show to be appropriate for characterizing the learnability of particular function families in EMX.

Ben-David and colleagues then prove that the ability to carry out a weak form of monotone compression is related to the size of certain infinite sets. The set that the authors ultimately use in their work is the unit interval, which is the set of real numbers between 0 and 1. Their results imply that the finite subsets of the unit interval have monotone-compression schemes, and therefore are learnable in EMX, if and only if the continuum hypothesis is true, which is known to be unprovable.

Because EMX is a new model in machine learning, we do not yet know its usefulness for developing real-world algorithms. So these results might not turn out to have practical importance. But we do now know that we should be careful when introducing new models of learning. Moreover, we might need to look again at the many subtleties that can come up, even in established learning models.

Machine learning has matured as a mathematical discipline and now joins the many subfields of mathematics that deal with the burden of unprovability and the unease that comes with it. Perhaps results such as this one will bring to the field of machine learning a healthy dose of humility, even as machine-learning algorithms continue to revolutionize the world around us.
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During the twentieth century, discoveries in mathematical logic revolutionized our understanding of the very foundations of mathematics. In 1931, the logician Kurt Gödel showed that, in any system of axioms that is expressive enough to model arithmetic, some true statements will be unprovable.

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Así funciona el Big Data detrás del fútbol: tres personas por partido registran cada jugada

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Pase entregado con éxito. Error en la entrega. Entrada. Falta. Tarjeta amarilla. Pase. Pase. Regate. Pérdida de balón. Balón largo. Ocasión manifiesta de gol. Tiro a puerta. Gol.

Así ven los partidos de fútbol cientos de personas que trabajan en empresas de estadísticas en retransmisiones deportivas. Cuentan cada pase, cada tiro y cada acción que tiene lugar dentro del campo para actualizar en directo una base de datos. De ahí, de esos taquígrafos del fútbol o cortadores, salen los cálculos que se usan en las retransmisiones deportivas y parecen surgidos por arte de magia. Por ejemplo: el defensa del Betis Aissa Mandi es el jugador de la Liga con mayor cantidad de pases acertados, con exactamente 1.189 entregas exitosas. Otro ejemplo: Messi pierde solo una media de 2,3 balones por partido. ¿Hay realmente alguien contando cada pase, cada pérdida? La respuesta es que sí.

Lo hacen para empresas que cuentan con clientes en todo el mundo. Es el caso de Optapro y sus "soluciones informáticas para clubs de fútbol profesionales". O de SofaScore y su cálculo de puntuaciones para casi cada jugador y cada liga de cualquier deporte. Las dos asientan su negocio sobre dos pilares: la transmisión de cada cosa que pasa en cada partido, por un lado, y el Big Data acumulado por otro, en una nueva industria creada a partir de la fusión entre tecnología y deporte. Dependiendo de la compañía, esos datos después se venden a casas de apuestas, medios de comunicación, ligas, federaciones, profesionales o equipos de fútbol.

Ninguna de estas dos compañías se dedican a lo que se conoce como tracking, es decir, a medir el desplazamiento de un jugador para mostrar el mapa de calor, cuánto corrió y a qué velocidad. Eso es tarea de otras empresas que, en muchas ocasiones, integran microchips en las botas de los jugadores para medir su movimiento. Sin embargo, Nacho González, asesor de la rama española de Optapro, asegura a eldiario.es que "el futuro está en fusionar esos datos" con lo que hacen ellos, el eventing.

El eventing y el picado de datos

Al margen de las clásicas estadísticas sobre la posesión, los tiros a puerta o las tarjetas amarillas de un equipo, existen otras mucho más técnicas y difíciles de conseguir. No es que sean complicadas de obtener por lo que suponen, sino por la manera en que han de ser conseguidas, ya que implican un monitoreo constante del partido por, al menos, dos personas.

Optapro ofrece resultados en directo de más de 150 ligas del mundo "a nivel básico de quién ha jugado, cuántos minutos, etcétera", continúa González. En 50 de esas competiciones, en "las más importantes" según el asesor, también hacen eventing, recopilando cada acción relacionada con el balón que tiene lugar durante el partido. En total, y dependiendo del encuentro, "hay aproximadamente entre 1.600 y 2.000 eventos", dice.

La compañía posee centros de datos en Aveiro (Portugal), Leeds (Inglaterra) y Montevideo (Uruguay) en los que trabajan los cortadores, como se denomina a la "gente a la que entrenan durante cuatro meses para luego empezar a cortar [desgranar] en directo. Es un trabajo superespecializado", dice González. Por cada partido hay tres empleados: uno que anota todo lo relacionado con el equipo local, otro que hace lo mismo con el visitante y otro más que supervisa "cualquier discrepancia durante el partido".

"Tienen que marcar un montón de cosas en pocos segundos, aunque luego, tras del partido, se revisan para pulir errores", continúa el de Optapro. El supervisor es quien se encarga después de dar el visto bueno al manojo de datos cosechado, aunque no suele haber fallos: "El porcentaje de aciertos que tenemos es del 99%", dice. Quizá porque la persona que cubre un equipo desde la jornada 1 es la que lo cubrirá hasta el final del campeonato: "Así conoce cómo juega su equipo, los jugadores, las estrategias y ya más o menos está acostumbrado a eso", prosigue González.

Los futbolistas: como en el FIFA pero en la vida real

Como Optapro, SofaScore también hace eventing en cerca de 500 ligas y más de 20 deportes, aunque Daniel Jurilj, responsable de marketing de la empresa, explica a eldiario.es que su modelo de negocio está basado "en la publicidad". Las estadísticas que ofrecen son gratuitas y niegan trabajar "directamente con ninguna liga, club o profesional". Sin embargo, no ocultan que "los operadores de juego son nuestros principales socios en los países en los que está permitido".

SofaScore, que cuenta con 15 millones de usuarios mensuales, también tiene "un equipo de datos que se encarga de la cobertura en directo de ciertas ligas", según Jurilj. Si se trata de recopilar puntuaciones en directo, entonces, "las adquirimos principalmente de proveedores oficiales para los que esa es la actividad principal", continúa. Además, trabajan con apps de ligas fantasy como Biwenger, de la que eldiario.es habló el pasado fin de semana.

Para calcular las puntuaciones que luego saldrán en el juego, SofaScore ha desarrollado un algoritmo "con el fin de dar a cada jugador la misma oportunidad de obtener una gran puntuación", según Jurilj. Así, si un futbolista hace muchas entradas, da pases clave, regatea y corta muchos balones "puede, en teoría, recibir una puntuación más alta que otro jugador que marcó dos goles pero que por lo demás no participó en el partido", dice el directivo.

Ese algoritmo puede ser igualmente aplicable a la Liga Santander que a la S-League (la liga de fútbol profesional de Singapur), ya que solo necesita una cantidad mínima de datos para empezar a funcionar. "Hemos identificado cinco categorías básicas que definen a un jugador: ataque, técnica, táctica, defensa y creatividad", explica Jurilj, y es que aunque uno de esos atributos falte, el algoritmo seguirá haciendo su trabajo. "Así evitamos que el jugador que sobresale en una liga menor obtenga valores más altos que los jugadores de las ligas mayores, lo que nos ayuda a mantener un equilibrio justo entre las ligas", concluye el de SofaScore.

Sin streaming no hay negocio

El último vértice del triángulo lo completan compañías como Footters, una plataforma de pago que emite streaming de partidos de Segunda División B y Tercera División española. Ver un partido de La Liga Santander o de la Premier League es fácil, ya que solo requiere una suscripción a un canal de pago. Pero no lo es tanto para los familiares o los amigos del jugador que milita en un tercera. Ni para las empresas de scouting como Optapro o SofaScore. Es aquí donde aparece Footters.

"Una de nuestras bazas importantes es que a parte de que nuestro modelo sea para usuarios que quieren ver el partido, hay un montón de empresas a las que les interesa saber lo antes posible cuándo y dónde hay un jugador que destaca", explica a eldiario.es Julio Muñoz, jefe de marketing del equipo de Footters.

Ellos generan el streaming que más tarde consumirán los que pican datos en Optapro o SofaScore y por eso, precisamente, Footters ahora mismo se debate entre firmar un acuerdo con una o con otra compañía. "Todas, cuando han conocido nuestro proyecto se han acercado y nos han dicho que querían comprar nuestro contenido", continúa Muñoz. En total, desde que empezaron hace dos años, han emitido 2.600 partidos "y este año ya no se ha caído ninguno", todo un logro si tenemos en cuenta que los campos de fútbol donde graban "son campos de pueblo, donde a lo mejor un enchufe se rompe o hay un aspersor que de repente fastidia a la cámara", dice Muñoz.

Aunque no trabajan directamente con casas de apuestas, sí que les afecta que, en determinados encuentros, "haya tipsters que recomiendan una apuesta en uno de estos partidos por lo que sea". Es entonces cuando los usuarios se les disparan: "Notamos un pico de visitas en ese partido alucinante y llegamos a los 800 o 900 espectadores", concluye el de Footters, que de momento cuenta con 72.000 registros y cada semana "entre 2.000 y 3.000 más".

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Así funciona el Big Data detrás del fútbol: tres personas por partido registran cada jugada

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Cientos de personas se dedican a anotar cada acción de cada partido de cada liga en 50 países del mundoEmpresas especializadas procesan esos datos, los emiten en directo para televisiones o casas de apuestas y los venden a equipos y otras empresasTres empresas de esta nueva industria de la tecnología de los datos deportivos nos explican cómo funciona el sistema

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Los siempre han sido, son y serán un punto vital a proteger. Por mucho que avance la tecnología, es imprescindible no descuidar la evolución en seguridad de los "extremos" del sistema. Tradicionalmente, uno de los modus operandi más empleados por los antivirus y otras soluciones de seguridad consiste en clasificar el software que emplean en listas blancas y negras. Pero esto no es suficiente, pues las amenazas siguen encontrando nuevas formas de poner en peligro nuestros equipos.

Tiempos modernos, nuevas herramientas

Pongamos un ejemplo: los dispositivos de la empresa están protegidos contra software malicioso mediante diversos métodos que permiten detectar el malware. Entre otras cosas, este es clasificado en listas atendiendo a experiencias e información recopilada anteriormente. Los sistemas de lista blanca clasifican los archivos ejecutables según dicha experiencia, así como gracias a técnicas de detección en tiempo real. De esta forma permiten que el goodware haga su trabajo, tratando de evitar los falsos positivos. Pero, ¿y si este software cambiara en algún momento y se volviera pernicioso? Sería prácticamente imposible reaccionar a tiempo ya que el software está clasificado en la lista blanca. Para poder actuar con seguridad es necesario observar qué está haciendo el software, monitorizando su comportamiento y deteniendo cualquier tipo de acción sospechosa. Y sí, hacer esto es posible gracias al Big Data.

Los mejores sistemas EPP permiten no sólo clasificar los ejecutables, sino también su comportamiento con vistas a reaccionar de manera inmediata. Para ello se clasifican y registran perfiles de actuación de cada ejecutable y se analizan en tiempo real. Puesto que el malware de última generación utiliza técnicas más dañinas e inteligentes para extenderse, hace falta emplear la última tecnología para combatirlo. El Big Data es como se conoce a la cantidad masiva de datos obtenidos en cualquier ámbito, pero que no puede tratarse de manera tradicional. Son necesarias técnicas especiales para obtener, gestionar y analizar semejantes flujos de información. Así, gracias al data mining, que recoge los datos, y a su procesado posterior mediante Big Data Analytics, que utiliza algoritmos avanzados e inteligencia artificial, podemos detectar y valorar, en tiempo real, la acción de un posible malware. Es más, gracias a esta información, también se pueden poner medidas concretas o, incluso, conocer los posibles daños que está causando el software malicioso. Estos aspectos son claves en medidas EDR de última generación.

Big Data para detectar el 100% amenazas

Cuando hablamos de ciberseguridad, muchas compañías muestran tendencia a conservar un pensamiento obsoleto, cuando los cibercriminales están a la última. Los responsables de seguridad tienen que entender la protección como un sistema activo y no como una medida estática para que resulte efectiva. Una buena solución EPP ha de ser capaz de identificar cambios en los patrones en el momento, lo que implica todo tipo de fuentes de información: logs, eventos de red, actividad de los usuarios... Esto sólo es posible, como ya hemos dicho, gracias a las capacidades analíticas avanzadas y, por supuesto, a la posibilidad de obtener una gran cantidad de información. Pensar en la seguridad como un proceso activo en todo momento y desarrollar soluciones para afrontar este hecho es una apuesta por la resiliencia del sistema.

A diferencia de las soluciones SIEM tradicionales, las más modernas utilizan algoritmos basados en Machine Learning, capaces de aprender y optimizar sus tareas. Esto crea una protección activa, que mejora tanto con las detecciones como con la aparición de nuevas amenazas, aprendiendo y mejorando gracias a la gran cantidad de datos con la que puede trabajar. Se crea así un sistema que evoluciona, supervisado por expertos en seguridad, capaz de proporcionar protección e información en caso de amenazas. La efectividad de soluciones como Panda Adaptive Defense 360 es tal que puede prever ataques (tanto internos como externos) y generar flujos de trabajo automáticos para asegurar la protección.

Actualmente, el uso del Big Data como base en la defensa ante nuevas amenazas supone un aumento en los beneficios de la empresa, además de evitar las posibles pérdidas provocadas por ciberataques. Esto no es exclusivo a la protección en sí, sino a la gestión más eficiente de la ciberseguridad, lo que permite a una empresa reducir costes y asegurar el buen funcionamiento (y la protección de su sistema) con menos esfuerzo y mayor estabilidad.

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Detección de amenazas en tiempo real gracias al Big Data - Panda Security Mediacenter

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Los siempre han sido, son y serán un punto vital a proteger. Por mucho que avance la tecnología, es imprescindible no descuidar la evolución en seguridad de los "extremos" del sistema. Tradicionalmente, uno de los modus operandi más empleados por los antivirus y otras soluciones de seguridad consiste en clasificar el software que emplean en listas blancas y negras.

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Lo que hay detrás de las 'Click Farms' | La Ventana | Sección de actualidad | Cadena SER

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Con la burbuja económica generada a lo largo de los años en torno a Internet, se han ido perfeccionando también los métodos de fraude. Inicialmente, con los comentarios en los primeros blogs, hace más de una década, y ahora, con los followers y likes en Instagram, y el posicionamiento de las aplicaciones en las listas de descarga. El uso de los bot, los robots que permiten conseguir seguidores comprándolos son más conocidos, pero lo que casi nadie sabe es que en países como India, China o Bangladesh hay personas que trabajan en habitaciones llenas de teléfonos y que dedican sus horas, en condiciones laborales muy precarias, a simplemente cliclar bajo la dirección de una empresa: se llaman 'Click Farms'.

Escucha Lo que hay detrás de las "Click Farms" en Play SER

La industria fraudulenta se constituye así con miles y miles de "laboratorios" en condiciones precarias en los que se encuentran trabajadores realizando constantemente la actividad bajo la dirección de una empresa con intereses y objetivos marcados previamente. Todo que rodea a la actividad y a las condiciones de trabajo es bastante opaco, pero ya en 2013 el diario inglés The Guardian apuntaba a las 'Click Farms' como creadoras de falsa popularidad y alarmaba sobre las condiciones de trabajo en países como Bangladesh.

Elena Neira, profesora de estudios de comunicación en la Universidad Oberta de Cataluña, apunta que " se sabe francamente poco de este tipos de granjas de clics porque trabajan en la clandestinidad". Señala que lo que realmente vemos son sus efectos, su trabajo, especialmente en asuntos tan transcendentales como las pasadas elecciones de los Estados Unidos: "Cada vez hay más denuncias que apuntan que detrás de la victoria de Trump estuvieron estas granjas de clicks que inundaban Facebook con noticias falsas sobre Hillary Clinton", ha explicado.

"Lo que si sabemos es que hay agencias que las controlan y que cada vez trabajan más de forma normalizada", ha apuntado Neira. "Es mucho más sencillo filtrar los robots y sus actividades pero cuando hay una persona detrás es mucho más difícil de controlar y conocer. Las propias redes sociales están intentando preservar la mayor neutralidad posible en la actividad dentro de la red e intentan capar estos robots que inclinan los intereses de la red", ha añadido.

La manera de detectarlos o "el rastro" más evidente es la propia procedencia. "Estos clics constatan la popularidad y las granjas funcionan para esto, pero si se busca un poco en las analíticas se encuentran los orígenes de los likes. El problema es que normalmente no se divulgan esos datos que marcan la procedencia de los clics", ha constatado, lo cual dificulta controlar estos métodos de fraude y conocer qué y, en este caso, quién, se encuentra detrás de un determinado posicionamiento en la red.

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Con la burbuja económica generada a lo largo de los años en torno a Internet, se han ido perfeccionando también los métodos de fraude. Inicialmente, con los comentarios en los primeros blogs, hace más de una década, y ahora, con los followers y likes en Instagram, y el posicionamiento de las aplicaciones en las listas de descarga.

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Comparte innovación - La investigación genómica y el desarrollo hacia el tratamiento personalizado

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Análisis predictivo: Tres cosas que es necesario saber - MATLAB 

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Análisis predictivo: Tres cosas que es necesario saber

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La analítica predictiva utiliza datos históricos para predecir eventos futuros. Aprenda qué es, por qué es importante y qué es analítica predictiva con MATLAB.

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Detección de amenazas en tiempo real gracias al Big Data - Panda Security Mediacenter

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Los siempre han sido, son y serán un punto vital a proteger. Por mucho que avance la tecnología, es imprescindible no descuidar la evolución en seguridad de los "extremos" del sistema. Tradicionalmente, uno de los modus operandi más empleados por los antivirus y otras soluciones de seguridad consiste en clasificar el software que emplean en listas blancas y negras. Pero esto no es suficiente, pues las amenazas siguen encontrando nuevas formas de poner en peligro nuestros equipos.

Tiempos modernos, nuevas herramientas

Pongamos un ejemplo: los dispositivos de la empresa están protegidos contra software malicioso mediante diversos métodos que permiten detectar el malware. Entre otras cosas, este es clasificado en listas atendiendo a experiencias e información recopilada anteriormente. Los sistemas de lista blanca clasifican los archivos ejecutables según dicha experiencia, así como gracias a técnicas de detección en tiempo real. De esta forma permiten que el goodware haga su trabajo, tratando de evitar los falsos positivos. Pero, ¿y si este software cambiara en algún momento y se volviera pernicioso? Sería prácticamente imposible reaccionar a tiempo ya que el software está clasificado en la lista blanca. Para poder actuar con seguridad es necesario observar qué está haciendo el software, monitorizando su comportamiento y deteniendo cualquier tipo de acción sospechosa. Y sí, hacer esto es posible gracias al Big Data.

Los mejores sistemas EPP permiten no sólo clasificar los ejecutables, sino también su comportamiento con vistas a reaccionar de manera inmediata. Para ello se clasifican y registran perfiles de actuación de cada ejecutable y se analizan en tiempo real. Puesto que el malware de última generación utiliza técnicas más dañinas e inteligentes para extenderse, hace falta emplear la última tecnología para combatirlo. El Big Data es como se conoce a la cantidad masiva de datos obtenidos en cualquier ámbito, pero que no puede tratarse de manera tradicional. Son necesarias técnicas especiales para obtener, gestionar y analizar semejantes flujos de información. Así, gracias al data mining, que recoge los datos, y a su procesado posterior mediante Big Data Analytics, que utiliza algoritmos avanzados e inteligencia artificial, podemos detectar y valorar, en tiempo real, la acción de un posible malware. Es más, gracias a esta información, también se pueden poner medidas concretas o, incluso, conocer los posibles daños que está causando el software malicioso. Estos aspectos son claves en medidas EDR de última generación.

Big Data para detectar el 100% amenazas

Cuando hablamos de ciberseguridad, muchas compañías muestran tendencia a conservar un pensamiento obsoleto, cuando los cibercriminales están a la última. Los responsables de seguridad tienen que entender la protección como un sistema activo y no como una medida estática para que resulte efectiva. Una buena solución EPP ha de ser capaz de identificar cambios en los patrones en el momento, lo que implica todo tipo de fuentes de información: logs, eventos de red, actividad de los usuarios... Esto sólo es posible, como ya hemos dicho, gracias a las capacidades analíticas avanzadas y, por supuesto, a la posibilidad de obtener una gran cantidad de información. Pensar en la seguridad como un proceso activo en todo momento y desarrollar soluciones para afrontar este hecho es una apuesta por la resiliencia del sistema.

A diferencia de las soluciones SIEM tradicionales, las más modernas utilizan algoritmos basados en Machine Learning, capaces de aprender y optimizar sus tareas. Esto crea una protección activa, que mejora tanto con las detecciones como con la aparición de nuevas amenazas, aprendiendo y mejorando gracias a la gran cantidad de datos con la que puede trabajar. Se crea así un sistema que evoluciona, supervisado por expertos en seguridad, capaz de proporcionar protección e información en caso de amenazas. La efectividad de soluciones como Panda Adaptive Defense 360 es tal que puede prever ataques (tanto internos como externos) y generar flujos de trabajo automáticos para asegurar la protección.

Actualmente, el uso del Big Data como base en la defensa ante nuevas amenazas supone un aumento en los beneficios de la empresa, además de evitar las posibles pérdidas provocadas por ciberataques. Esto no es exclusivo a la protección en sí, sino a la gestión más eficiente de la ciberseguridad, lo que permite a una empresa reducir costes y asegurar el buen funcionamiento (y la protección de su sistema) con menos esfuerzo y mayor estabilidad.

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Detección de amenazas en tiempo real gracias al Big Data - Panda Security Mediacenter

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Los siempre han sido, son y serán un punto vital a proteger. Por mucho que avance la tecnología, es imprescindible no descuidar la evolución en seguridad de los "extremos" del sistema. Tradicionalmente, uno de los modus operandi más empleados por los antivirus y otras soluciones de seguridad consiste en clasificar el software que emplean en listas blancas y negras.

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Es muy habitual ver en medios de comunicación de todo tipo y condición noticias que hablan de salario medio. En ellas, se suele dar la media como único dato a resaltar en relación con los salarios de los trabajadores. Por no irme fuera de aquí, voy a citar una noticia de este mismo medio de hace una semana: El sueldo medio bruto en España bajó un 0,8% en 2016, hasta los 1.878,1 euros.

En alguno de los comentarios de esa misma noticia hay lectores que apuntan que la media no es la medida más indicada para sacar conclusiones en estos asuntos. Hoy vamos a explicar por qué y cuál podría ser una medida mejor en el caso de que sólo queramos dar un único indicador.

Estamos tan acostumbrados a utilizar la media como dato significativo que no nos paramos a pensar en que, en muchas ocasiones, el resultado de la misma no es un buen dato para analizar lo que ocurre en realidad. Se toma la media como un valor que cumple que la mitad de los datos está por debajo y la otra mitad está por encima de ella, y eso no tiene por qué ser cierto.

Veamos un ejemplo. Supongamos que en un parque hay diez personas cuyas edades son las siguientes:

4, 6, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 31, 55

Si calculamos la media de esas edades, obtendríamos lo siguiente:

Media = (4 + 6 + 6 + 7 + 8 + 10 + 11 + 12 + 31 + 55)/10 = 150/10 = 15 años

Tenemos que la media de edades es 15 años. Teniendo en cuenta que ocho de las diez personas están por debajo de esa edad media, ¿de verdad consideramos que ese dato es representativo de este conjunto de personas? Si nos dan como dato esa edad media de 15 años, ¿tendría sentido pensar que la mitad de esas diez personas está por debajo de 15 y la otra mitad está por encima? Está claro que no.

Pongamos ahora un ejemplo con sueldos, para que se vea mejor la cosa. Imaginad una empresa donde trabajan nueve personas. Tenemos al dueño de la empresa, que tiene asignado un sueldo de 6000€; después tenemos dos jefes de sección, cada uno de ellos con un sueldo de 1500€; dos encargados, cada uno de ellos con un sueldo de 1250€; y cuatro trabajadores de menor rango, que cobran 950€ cada uno. La media de estos sueldos es 1700€, pero en realidad solamente uno de los integrantes de la plantilla de esta empresa está por encima de 1700€. ¿De verdad alguien piensa que este dato puede ser representativo de los sueldos de la empresa?

El problema de la media es que es muy sensible a valores extremos. Es decir, si tenemos algún valor (o valores) que se aleje mucho del resto (ya sea porque sean mucho más grandes que los demás o muchos más pequeños) el resultado de la media será un valor que no representará fielmente la realidad que estamos intentando analizar.

Habitualmente, lo que uno quiere obtener de datos relacionados con, por ejemplo, salarios, es un valor intermedio entre todos esos salarios, un valor que, como comentábamos antes, nos sirva de verdad para saber que la mitad de los salarios está por debajo de él y la otra mitad está por encima. En estadística existe una medida que calcula exactamente eso: la mediana.

La mediana es, precisamente, el parámetro estadístico que nos dice el valor que divide los datos en dos partes iguales si los ordenamos de menor a mayor. Es decir, la mediana nos da un valor que cumple que la mitad de los datos está por debajo de él y la otra mitad está por encima, que es lo que queremos.

Para un conjunto de datos como los que aparecen en los ejemplos anteriores, la mediana es muy fácil de calcular (si tenemos los datos agrupados en intervalos, la cosa se complica un pelín, pero tampoco demasiado). Lo primero que hay que hacer es ordenar los datos de menor a mayor, y después nos fijamos en si tenemos un número par o un número impar de datos. Si el número de datos es impar, la mediana es el dato que haya quedado justo en el centro; y si el número de datos es par, para calcular la mediana tomamos los dos datos centrales, los sumamos y dividimos el resultado entre 2.

Vamos a calcular la mediana en el ejemplo de los sueldos. Tenemos nueve datos, y ordenados de menor a mayor quedan así:

950, 950, 950, 950, 1250, 1250, 1500, 1500, 6000

Como el número de datos es impar, la mediana es el dato central: 1250.

La media era 1700, por lo que podríamos pensar que la mitad de los trabajadores cobran una cantidad mayor o igual que ésta, lo que hemos visto que no es cierto. En realidad, lo que sabemos es que la mitad de los trabajadores cobran 1250€ o más, cantidad sensiblemente menor que la media. ¿A que la mediana es más representativa de la situación real que la media?

Seguro que muchos de vosotros pensaréis que lo ideal sería usar las dos medidas, e incluso alguna más, como por ejemplo alguna que nos indique la variabilidad de los datos (cómo de cercanos o lejanos están dichos datos respecto de la media). Podríamos usar la desviación típica, que mide justo eso. Y también podríamos hacer un estudio estadístico más profundo con los datos que tenemos a nuestra disposición.

Se entiende que los organismos encargados de realizar estos estudios sí realizan un análisis estadístico con mayor profundidad, pero en medios de comunicación quizás no es demasiado conveniente dar una noticia de este tipo con una gran cantidad de valores y medidas, ya que el lector puede perderse entre tanto número y, en consecuencia, no llegar a asimilar lo que significan esos datos.

Por ello, comprendo que en noticias así se tienda a dar un único indicador. Pero, si es así, recuerda: si vas a usar una sola medida, utiliza la mediana.

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Es muy habitual ver en medios de comunicación de todo tipo y condición noticias que hablan de salario medio. En ellas, se suele dar la media como único dato a resaltar en relación con los salarios de los trabajadores.

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Pionera en el tratamiento estadístico de datos.

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Florence Nightingale - Wikipedia, la enciclopedia libre

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Florence Nightingale, OM, RRC ( Florencia, Gran Ducado de Toscana, 12 de mayo de 1820- Londres, 13 de agosto de 1910), fue una enfermera, escritora y estadística británica, considerada precursora de la enfermería profesional moderna y creadora del primer modelo conceptual de enfermería.

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Proyecto

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"Tras la novela, y posteriormente la narrativa cinematográfica como forma clave de expresión cultural de la era moderna, la era digital introduce su correlato: las bases de datos. Es natural, entonces, que queramos desarrollar una poética, una estética y una ética de los datos."

-Lev Manovich 'The Language of New Media'. Cambridge: MIT Press, 2001.

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"Tras la novela, y posteriormente la narrativa cinematográfica como forma clave de expresión cultural de la era moderna, la era digital introduce su correlato: las bases de datos. Es natural, entonces, que queramos desarrollar una poética, una estética y una ética de los datos." -Lev Manovich 'The Language of New Media'.

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Cathy O'Neil desmonta la supuesta neutralidad del 'big data'

En 2011, Sarah Wysocki, maestra primaria en Washington DC, fue calificada por un algoritmo de evaluación docente. En vez de valorar su forma de enseñar, corregir, tutorizar, etc., medía indicadores indirectos: las notas de sus alumnos. Aunque gozaba de la estima de los padres y del director de su colegio, el 'modelo de valor añadido' puntuó a Wysocki muy bajo en enseñanza de lengua y matemáticas.

Basándose en decenas de pruebas de un solo curso (para tener validez estadística debería haber procesado cientos de exámenes), la despidieron. La cosa no acabó ahí: en los años siguientes, una inspección detectó numerosas tachaduras en las pruebas: los maestros, temiendo ser echados por el algoritmo, enmendaron al alza los ejercicios de sus estudiantes.

Cathy O'Neil desnuda en su libro los errores estadísticos y la falaz neutralidad de ciertos modelos matemáticos

Otro ejemplo del efecto perverso del big data en la educación lo brindan los rankings de universidades, inventados en 1988 por la revista US News and World Report para vender ejemplares a los estudiantes. Aparte de ser confeccionados por periodistas sin idea de pedagogía, al tomar como referencia a las universidades de élite anglosajonas, priorizan parámetros que les benefician como la reputación (favorable a los centros más antiguos) y omiten los que les perjudican, como el precio de la matrícula (de incluirse, aquellas perderían posiciones y las universidades públicas subirían).

Consecuencia: las instituciones de élite aumentaron sus precios, los demás se vieron sometidos a exigencias inalcanzables y proliferó la picaresca para escalar posiciones en las tablas.

Son algunos de los casos examinados en Armas de destrucción matemática (título español que no recoge el juego de palabras entre mass y math patente en el original Weapons of Math Destruction). Con pocas fórmulas y abundantes analogías, Cathy O'Neil desnuda los errores estadísticos y la falaz neutralidad de ciertos modelos matemáticos, dando una muy oportuna réplica a la visión del big data como panacea de todos los males sociales y económicos.
Fiasco en las predicciones
En sus páginas señala las dos premisas erróneas que sustentaban la predicción de impagos hipotecarios, cuyo fiasco detonó la crisis financiera de 2008: el futuro no diferirá del pasado, y los impagos son hechos aleatorios no relacionados entre sí. O'Neil no habla de oídas; doctora en matemáticas porla Universidad de Harvard, fue analista cuantitativa del fondo de inversión D.E. Shaw antes de unirse al movimiento Occupy Wall Street, cuyo espíritu impregna su blog mathbabe y este libro.

Su lupa se detiene en los modelos de prevención criminal que orientan a los policías y jueces estadounidenses. Su preferencia por determinadas variables geográficas y figuras delictivas envía a los agentes a patrullar barrios pobres con altas tasas de delitos violentos y faltas al orden público, ignorando los distritos financieros donde se fraguan las estafas que arruinan a millones.

Ciertos algoritmos prevén el potencial reincidente de un reo a partir de criterios insuficientes como su área de residencia y su amistad con personas con antecedentes penales, propiciando con ello sentencias más duras. ¿Resultado? Estigmatización de las zonas marginadas, sobrerrepresentación carcelaria de las minorías étnicas desfavorecidas e impunidad de la delincuencia de guante blanco.

En la selección de personal para trabajos de baja remuneración se aplican algoritmos que no tienen la finalidad de encontrar "al mejor empleado sino de excluir a tantas personas como sea posible de manera barata", resalta O'Neil. Otros ayudan al sector del seguro a identificar clientes de mayor riesgo para encarecer sus pólizas (sin abaratar las del resto de asegurados, dicho sea de paso), desvirtuando el significado social de una institución nacida para compensar los reveses de la fortuna.
Algoritmos y redes sociales
El último apartado se dedica a un área candente: el uso non sancto de los algoritmos de las redes sociales. El conocimiento detallado del perfil de sus usuarios permite a los políticos adaptar su propaganda a medida de cada individuo, potenciando la práctica demagógica de decir a cada uno lo que quiere oír, y, mucho más peligroso, la manipulación de sus emociones con fines electorales.

La irracionalidad subyacente a la 'racionalidad numérica' nos remite al principio GIGO (del inglés garbage in, garbage out), es decir si introcuces datos malos en un ordenador, saldrán datos malos. Es lo que ocurre con modelos que, al decir de O'Neil, "son opiniones incrustadas en matemáticas", por lo común, prejuicios racistas y clasistas. La condición de secreto comercial de los algoritmos, que les sustrae al escrutinio público, garantiza la opacidad de estas "armas de destrucción matemática". La gente ignora cómo procesan sus datos y por qué es clasificada de tal o cual manera con pernicioso impacto en sus vidas.

"Nuestra época exige una legislación que proteja a la ciudadanía de los abusos perpetrados mediante la minería de datos", señala O'Neil

Advierte la autora que con el big data se explota "la mezcla de miedo y confianza que siente la gente por las matemáticas para evitar que hagan preguntas".

Enamorada de su disciplina, cree que la ciencia de los números puede contribuir al bien común y defiende métricas que, en vez de desechar solicitantes de empleo, se destinen a aprovechar las cualidades laborales de cada candidato; que en lugar de enviar más gente a la cárcel, descubran las prisiones que favorecen la reintegracion de los exconvictos; o, como el modelo de Mira Bernstein, que revelen indicios de trabajos forzados en los proveedores de grandes marcas.

O'Neil cree que es crucial que el mundo académico se moje en el asunto, tal como han hecho en la Universidad de Princeton con software robótico que simula ser personas para detectar sesgos en los motores de búsqueda y buscadores de empleo en la red.

Una analogía transmite su mensaje final: así como las pésimas condiciones en las fábricas de la Revolución Industrial obligaron a imponer las leyes laborales, "nuestra época exige una legislación que proteja a la ciudadanía de los abusos perpetrados mediante la minería de datos".

Cabe apuntar que no estamos ante una obra de divulgación; la autora privilegia la denuncia por encima de la explicación minuciosa de los defectos matemáticos y estadísticos de los modelos cuestionados (una tarea imposible de cumplir en tan pocas páginas y con tantos ejemplos abarcados). Pese a esa deficiencia, el lector agradece su aldabonazo en la conciencia pública, que le pone en guardia contra las nuevas y sofisticadas formas de perpetrar injusticias.

Autora: Cathy O'Neil.

Título: Armas de destrucción matemática. Cómo el Big Data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia

Género: ensayo

Editorial: Capitán Swing

Lugar y fecha de publicación: Madrid, 2017

280 páginas, 19 euros

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SINC Servicio de Información y Noticias Científicas

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Algoritmos para la manipulación política y la discriminación

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El escándalo creado por el uso ilegal de cuentas de Facebook para propaganda política pone de máxima actualidad al alegato de Cathy O'Neil contra las "armas de destrucción matemática". En su libro, la experta estadounidense en ciencia de datos desmonta los sesgos y diseños erróneos de algoritmos manejados por empresas, policías y gobiernos con consecuencias nefastas para la igualdad de oportunidades, los derechos laborales y la calidad democrática.

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Pregunta. ¿Cuál ha sido su motivación para hablar?

Respuesta. Mi intención original era exponer el trabajo de Cambridge Analytica, en parte porque yo ayudé a montarla y tengo una responsabilidad. Si no para corregir lo que ya se ha hecho, pues hay cosas que no pueden deshacerse, al menos para informar a las autoridades y a la gente.

P. ¿Qué es lo más grave de cuanto ha revelado?

R. Primero, el hecho de que haya una compañía que es contratista militar y también consejera del presidente de Estados Unidos. En las democracias modernas prohibimos que los militares participen en elecciones, ¿por qué permitimos que contratistas militares participen y actúen como consejeros de algunos de los políticos más importantes del mundo? Que una compañía que tiene clientes militares cree una enorme base de datos de ciudadanos, algunos de ellos recogidos ilegalmente, genera un grave riesgo de borrar las fronteras entre vigilancia doméstica e investigación de mercado convencional. La gente y los legisladores necesitan ponerse al día con la tecnología y comprender qué significan de verdad esas compañías, Facebook u otros, que ganan dinero con los datos personales. Es importante que la gente vea que no es algo abstracto, sino que tienen impactos tangibles.

P. ¿Cuándo se dio cuenta de que era el momento de parar?

R. Fue acumulado. El problema es que me perdí en mi propia curiosidad. No es una excusa, pero tenía presupuestos millonarios, podía hacer toda la investigación que quisiera. Eso era realmente atractivo. Entré en junio de 2013 como director de investigación del grupo SCL [matriz de CA] y empecé a comprender con los meses lo que de verdad hacían. Pero te aclimatas a una cultura empresarial. No es una excusa, pero es así. Haces más y más, cada paso no es mucho mayor que el anterior, hasta que, ¡bang!, has creado una NSA [Agencia de Seguridad Nacional estadounidense] privatizada.

P. Entonces se marchó.

R. Me fui al final de 2014. Fue un año y medio crucial, antes no había compañía. Se fue haciendo más y más tóxico, sobre todo dado lo difíciles que eran Alexander Nix [consejero delegado de CA] y Steve Bannon [exvicepresidente de CA y exestratega jefe de Donald Trump]. Esa libertad para investigar que me atrajo al principio, cuando llegó Bannon se convirtió en investigar para lo que ahora llamamos la derecha alternativa. Bannon venía a Londres todo el tiempo, al menos una vez al mes, y teníamos una conference call cada lunes por la mañana. No hubo un despertar ético repentino. Fue un entorno de trabajo tóxico.

P. ¿Cuál fue su papel en el Brexit? Las últimas revelaciones sugieren que una compañía de datos vinculada a CA desempeñó un papel crucial en el resultado y ayudó a manipular las normas sobre gasto electoral.

R. No trabajé en la campaña por el Brexit pero fui una presencia fantasma, porque conocía a muchos y ayude a montar la empresa que se puso al servicio de la campaña. Sabía todo lo que pasaba. Les puse en contacto y seguí lo que hacían.

P. ¿El Brexit no habría sucedido sin CA?

R. Absolutamente. Es importante porque el referéndum se ganó por menos del 2% del voto y se gastó mucho dinero en publicidad a medida basada en datos personales. Esa cantidad de dinero te compraría miles de millones de impresiones. Si te diriges a un grupo pequeño, podría ser definitivo. Si sumas todos los colectivos que hicieron campaña por el Brexit, era un tercio de todo el gasto. Y estamos ante algo fundamental para el encaje constitucional de este país y para el futuro de Europa. Por eso debe haber una investigación sobre los indicios de que gastaron más de lo legalmente permitido. Se lo dice alguien moderadamente euroescéptico. Pero la gente debe poder confiar en sus instituciones democráticas. Hacer trampas es hacer trampas. Si alguien usa dopaje y llega primero, puede que hubiera ganado sin doparse, pero se le quita la medalla porque engañó. Se le quita la medalla porque cuestiona la integridad de todo el proceso. Hablamos de la integridad de todo el proceso democrático, y se trata del futuro de este país y de Europa en general.

P. ¿En qué otros países europeos trabajó CA?

R. Sé que Italia fue un proyecto cuando yo estaba allí, pero no tengo detalles. No tengo referencias de otros.

Christopher Wylie, durante la entrevista. lionel derimais

P. ¿La ciencia de los datos es peligrosa para nuestra sociedad?

R. Los datos son nuestra nueva electricidad. Son una herramienta. Si hay un cuchillo en la mesa, puedes hacer una comida de estrella Michelin o usarlo como arma para un asesinato. Pero es el mismo objeto. Los datos en sí no son un problema, hay un increíble potencial y cosas asombrosas que podemos hacer con ellos. Pero lo que CA ha expuesto es el fracaso, no solo de nuestros legisladores sino de nosotros como sociedad, al poner los límites de eso.

P. ¿Es tan grande su influencia? ¿Funciona tan bien la predicción a partir de datos?

R. Si miras los últimos cinco años de investigación científica de perfilado psicológico usando datos sociales, valida que puedes perfilar atributos psicológicos. No hay duda de que puedes perfilar a la gente y explotar esa información. Que eso sea adecuado en un proceso democrático es algo que la gente debería pensar. Nos estamos digitalizando como sociedad, y cuanto más lo hacemos más importancia adquieren los datos. Tenemos que aceptar que los datos personales se están convirtiendo en una parte integral de la digitalización de la sociedad. La cuestión no es evitar que se usen datos personales. La pregunta es cuáles son los riesgos de los datos personales y cómo podemos asegurarnos de que son procesados y gestionados de una manera segura para la gente.

P. Que una campaña política se dirija a colectivos concretos indecisos no es algo nuevo...

R. La diferencia es cuando engañas, cuando creas una realidad a medida para alguien, cuando te diriges a alguien porque sabes que es más susceptible de entrar en teorías conspiratorias porque lo has perfilado así, y le llevas a una espiral de noticias falsas. Es diferente que llamar a una puerta determinada identificándote como parte de una campaña. Una de las cosas que hacíamos en Estados Unidos es investigar esa noción del deep state y la paranoia con el Gobierno. Cosas cómo qué pasa si vienen y se llevan tus armas. Puedes perfilar a un grupo de personas muy receptivas a esas teorías conspiratorias, del tipo de que Obama ha desplazado tropas a Texas porque no está dispuesto a irse. Entonces fabricas blogs o webs que parecen noticias y las muestras todo el tiempo a la gente más receptiva a ese pensamiento conspiratorio. Después ven la CNN y no hay nada de lo que ven todo el tiempo en internet, y piensan que la CNN esconde algo. Empezábamos la investigación con métodos cualitativos, focus groups. Un focus group no es generalizable, pero te permite recoger pequeños trozos de cosas que luego puedes testar cuantitativamente.

P. ¿Cuál ha sido el fallo de Facebook en todo esto?

R. Al principio decían que no había infracción porque los usuarios consintieron que se usaran sus datos: en algún lugar de las condiciones de uso decía que tus datos pueden ser explotados por aplicaciones, aunque no las estuvieras usando. Uno de los grandes fracasos de Facebook es legalizar excesivamente sus condiciones de uso y olvidar algo tan importante como es la expectativa razonable del usuario.

P. ¿La gente no ve Facebook como algo público?

R. No hay una dicotomía entre público y privado, es un espectro. El problema es que si dices que solo es privada la comunicación uno a uno, y todo lo demás es libre para todos, si extendemos esa lógica podrían poner cámaras de videovigilancia en tu salón. Esto es el equivalente digital de tu salón. La gente se relaciona en Facebook como si hablara con amigos. No está publicando para que el mundo lo vea. El hecho de que no vayas a comprobar las condiciones de privacidad por defecto no es razón para no respetar esa expectativa razonable de que hay cierto grado de privacidad en lo que publicas.

P. ¿Cómo valora la reacción de Facebook a sus revelaciones?

R. Miran esto como un asunto de relaciones públicas. Si les importara, se habrían sentado conmigo en vez de borrarme de la red.

P. ¿La gente no ha sido demasiado descuidada?

R. No es justo acusar a la población de un país, eso es lavarse las manos. Si lo hicieron 50 millones de personas, creo que muestra que no había una expectativa razonable de que esto fuera a pasar.

P. Pero la cosecha de datos que se hizo no sería imposible hoy, porque Facebook ha cambiado, ¿no es así?

R. Sigue habiendo muchas maneras de explotarlo. No especularía sobre cómo romper la seguridad de Facebook, pero no existe tal cosa como un sistema perfecto.

P. Dada la fluidez de la circulación de datos, ¿hay manera de regularla?

R. Debería estar regulada de la misma manera que un servicio público. Igual que es imposible vivir en una sociedad moderna sin electricidad o agua corriente, es muy difícil vivir tu vida ahora sin acceso a internet, sin móvil. Si estas plataformas son cada vez más esenciales para el día a día, deberíamos mirarlas de otra manera.

P. ¿No apoya el #deleteFacebook, la reciente campaña para salir de la red social?

R. No soy anti-Facebook, ni antidatos, ni antitecnología. Igual que no estoy contra las armas si son para que los soldados protejan a la gente. Pero una persona no puede negociar individualmente una serie de condiciones de uso. No es justo pedir a la gente que entregue absolutamente todo a estas plataformas para conectarse a la vida moderna. No puedes encontrar trabajo si no tienes Linkedin. No puedes licenciarte si no usas Google. No puedes avanzar en la vida sin ellas. Como la vida moderna requiere el uso de esas plataformas, deberían tener una responsabilidad proactiva de cuidado de sus usuarios.

Christopher Wylie, ex director de investigación de Cambridge Analytica. lionel derimais

P. ¿Habría ganado Trump sin CA?

R. Tuvieron un papel, obviamente. Pero el enfoque de lo que hace la compañía para clientes no es necesariamente el correcto. No es solo lo que hicieron a Trump, es lo que hicieron a América. No es una campaña, es un desarrollo gradual.

P. ¿Fabricaron ustedes la llamada derecha alternativa?

R. Exacto. Muchas de las cosas que hace CA no son para un cliente. A Robert Mercer [copropietario de CA y mecenas de la nueva derecha estadounidense] no le importa si es rentable o no. Es multimillonario, no necesita dinero. Poner 15 millones de dólares al año en una empresa no es nada para él. Mucho del trabajo era moldear narrativas que la gente compraría y que harían más fácil conectar con candidatos de la derecha alternativa. La ventaja de eso es que puedes esquivar las regulaciones: eres un inversor y pones dinero en tu empresa, no es una donación política. Steve Bannon tenía una visión para la derecha alternativa. Necesitaba que los republicanos vayan del tradicional "no me gustan los impuestos" al "Obama va a robar mis armas con un ejército secreto". Para comenzar una tendencia cultural primero necesitas a los pioneros. No vas a empezar una revolución de la derecha alternativa en San Francisco.

P. Su especialidad era la predicción de tendencias de moda. ¿Cómo acabó metido hasta el cuello en política?

R. Es exactamente lo mismo. La política y la moda son los mismo. Son la expresión de la identidad y de tu papel en la sociedad. Puedes pensar en Trump en términos de moda. Yo lo veo igual que las sandalias Crocs. ¿Sabe lo que son? Es una cosa objetivamente fea. Antes de que fueran populares eran feas, y después lo volvieron a ser. Pero cuando eran populares todo el mundo las llevaba. Para mí, Donald Trump es lo mismo que unas sandalias Crocs. Es una estética objetivamente horrorosa, pero la gente sucumbe a las modas. La gente adopta una estética que luego ve las fotos en el futuro y se arrepiente profundamente.

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"El Brexit no habría sucedido sin Cambridge Analytica"

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Pregunta. ¿Cuál ha sido su motivación para hablar? Respuesta. Mi intención original era exponer el trabajo de Cambridge Analytica, en parte porque yo ayudé a montarla y tengo una responsabilidad. Si no para corregir lo que ya se ha hecho, pues hay cosas que no pueden deshacerse, al menos para informar a las autoridades y a la gente.

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Algoritmo es la palabra tecnológica de moda: los algoritmos hacen esto y aquello, conocen nuestras pasiones más íntimas, van a copar nuestros trabajos, se disponen a destruir la sociedad y el mundo... En el lenguaje cotidiano se hace referencia a ellos como si fueran genios malvados, demiurgos traviesos o el espinazo de megacorporaciones sin escrúpulos. En realidad, un algoritmo es algo más sencillo, un mecanismo ciego y sin voluntad, pero que, como veremos, sí está cambiando el mundo de forma definitiva y merece la máxima atención, no se nos vaya a ir el asunto de las manos.

¿Qué es un algoritmo? Simplemente una serie de instrucciones sencillas que se llevan a cabo para solventar un problema. La regla de multiplicar que aprendimos en el colegio y que permite sacar el producto de dos números de varias cifras, con papel y lápiz, es un sencillo algoritmo. Pero podemos dar una definición algo más rigurosa:

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"Conjunto de reglas que, aplicada sistemáticamente a unos datos de entrada apropiados, resuelven un problema en un numero finito de pasos elementales", según enuncia el profesor de la Facultad de Informática de la Universidad Complutense Ricardo Peña Marí, autor a la sazón del libro De Euclides a Java, la historia de los algoritmos y de los lenguajes de programación (Nívola). "Es importante notar que el algoritmo tiene que ser finito y que ejecuta las instrucciones de manera sistemática, es decir, que es ciego ante lo que está haciendo, y que los pasos con los que opera son elementales", comenta el profesor.

Así, un algoritmo podría ser una receta de cocina o las instrucciones para fabricar un avión de papel a partir de un folio. Los algoritmos tienen una entrada ( input) y una salida ( output), entre ambas están las instrucciones: la entrada podría ser la carne picada, el tomate, las láminas de pasta y la salida la lasaña perfectamente gratinada. "Aunque en estas tareas muchas veces influye la habilidad de las personas que las realizan: no es lo mismo una receta de cocina preparada por un gran chef, que incluso puede mejorarla, que por un principiante", matiza Miguel Toro, catedrático del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Sevilla. En realidad, los algoritmos recogen operaciones tan sencillas que pueden ser realizadas con éxito por cualquiera. Incluso por las máquinas. He aquí el quid de la cuestión.

Algoritmos + computadoras = revolución

Porque aunque los algoritmos existen por lo menos desde los tiempos de los babilonios, con la llegada de los ordenadores tomaron mucho más protagonismo. La unión de máquinas y algoritmos es lo que está cambiando el mundo. El matemático británico Alan Turing, famoso por haber reventado la máquina Enigma de mensajes cifrados de los nazis y por haberse suicidado mordiendo una manzana envenenada tras sufrir una dura persecución debido a su condición homosexual, fue de los primeros que relacionó algoritmo y ordenadores. De hecho, fue de los primeros que imaginó un ordenador tal y como los conocemos. Incluso llegó a pensar que las máquinas podrían pensar, y hasta escribir poemas de amor.

La Máquina de Turing no es una máquina que exista en el mundo físico, sino un constructo mental. Consiste en una cinta infinita sobre la que se van haciendo operaciones repetitivas hasta dar soluciones, viene a ser una definición informática del algoritmo y un ordenador, el primero, conceptualizado: "En esencia, es el precursor de los ordenadores: tiene una memoria, unas instrucciones (un programa), unas operaciones elementales, una entrada y una salida", explica el profesor Peña. Lo más interesante es que es una máquina universal, que puede llevar a cabo cualquier programa que se le ordene. Dentro de los problemas del mundo hay de dos tipos: los que puede resolver una Máquina de Turing (llamados computables) y los que no (los no computables), igual que vemos en el mundo real tareas que pueden realizar las máquinas (cada vez más) y otras que solo pueden realizar los humanos. Todos los ordenadores, tablets, smartphones, etc, que conocemos son máquinas de Turing.

"En definitiva, el trabajo de los programadores informáticos consiste en traducir los problemas del mundo a un lenguaje que una máquina pueda entender", afirma Peña. Es decir, en algoritmos que la máquina maneje: para ello hay que picar realidad en pequeños problemas en sucesión y poner a la computadora a la tarea. Un programa de ordenador es un algoritmo escrito en un lenguaje de programación que al final acaba convertido en miles de sencillas operaciones que se realizan con corrientes eléctricas en el procesador, corrientes representadas por los famosos unos y ceros, los dígitos que caracterizan lo digital. Cuando jugamos a un videojuego en tres dimensiones, o miramos Facebook, o utilizamos un procesador de textos, en realidad la máquina está realizando numerosas operaciones con pequeñas corrientes eléctricas, sin saber que de todo eso sale Lara Croft con dos pistolas. La clave es que son muchas operaciones a la vez: un ordenador de 4 gigahertzios puede hacer 4.000 millones operaciones en solo un segundo. En esencia, esto son los algoritmos y esto es la informática.

A pesar de la longevidad de los algoritmos, y de la ya madurez de las computadoras, la palabra algoritmo se ha puesto de moda en los últimos años. ¿A qué se debe? "Los ordenadores pueden calcular mucho más rápido que un cerebro humano y desde la aparición de internet hay un salto y se están llegando a cosas que parecían imposibles", dice Miguel Toro. Por ejemplo, en disciplinas en plena ebullición como el big data o la inteligencia artificial.

"Los algoritmos se usan para predecir resultados electorales, conocer nuestros gustos y el mundo del trabajo se va algoritmizando: las diferentes tareas se convierten en algoritmos y se automatiza el trabajo", explica el catedrático. Las únicas tareas no algoritmizables, por el momento, son las relacionadas con la creatividad y las emociones humanas, esa es nuestra ventaja. Aunque se suele argumentar que la Revolución Tecnológica creará nuevos puestos de trabajo, Toro cree que nunca serán tantos como los empleos destruidos y que se concentrarán en personas y países con la suficiente preparación. "Por eso una idea que parecía propia de la izquierda, como la renta básica universal, está siendo propuesta hasta por Bill Gates y experimentada en lugares como California o Finlandia. Es necesario que haya consumidores para que el sistema económico no colapse".

Uno de los ejemplos más llamativos de cómo pueden funcionar los algoritmos sin la supervisión humana es el del llamado Flash Crack de 6 de mayo de 2010. En la Bolsa los algoritmos trabajan realizando transacciones a velocidades inimaginables para un cerebro humano, en cuestión de microsegundos, para conseguir la máxima rentabilidad. Es el High Frecuency Trading. Ese día de 2010, la interacción de las operaciones de los algoritmos produjo un desplome de 1.000 puntos, en torno a un 9%, sin explicación aparente, que se recuperó a los pocos minutos, pero que dio una idea de los problemas que se pueden originar. "Casos como estos ocurren cuando los algoritmos se ponen a competir y nadie tiene la imagen del proceso completo, lo que se llama decoherencia", explica Toro, "por eso los algoritmos deben funcionar bajo supervisión humana".

"Nadie se pone de acuerdo en lo que pasó en la Bolsa, nadie dio la orden, nadie quería eso, nadie tenía realmente control sobre lo que realmente pasaba", dice Kevin Slavin, profesor del MIT Media Lab, en su célebre charla TED Cómo los algoritmos configuran nuestro mundo. Otro caso interesante es el del manual The making of a fly, de Peter Lawrence, que trata sobre la genética de moscas como la Drosophila melanogaster, muy utilizada en laboratorios biológicos. Lo extraño de este libro, por lo demás muy normal, es que, en 2011, su precio en Amazon alcanzó primero la cifra de 1.700 millones dólares para luego subir, unas horas más tarde, a casi 23.700 millones dólares (más gastos de envío). Todo se debía a el funcionamiento de un algoritmo que fijaba los precios de manera automática. "Nadie compraba ni vendía nada, ¿qué pasaba?", dice Slavin. "Tanto aquí como en Wall Street vemos cómo algoritmos en conflicto, trabados entre sí, crean bucles sin ningún tipo de supervisión humana".

Pese a todo, hay algoritmos que ya forman parte de consejos de empresas. Es el caso de VITAL, que desde mayo de 2014 ocupa uno de los cinco sillones directivos de Deep Knowlegde Ventures, una empresa de capital riesgo de Hong Kong especializada en medicina regenerativa. El algoritmo recomienda inversiones después de analizar enormes cantidades de datos y ensayos clínicos. Tiene derecho a voto en la cúpula de esa corporación. Como señala el historiador Yuval Harari en su libro Homo Deus, breve historia del mañana (Debate), "VITAL ha adquirido uno de los vicios de los directores generales: el nepotismo. Ha recomendado invertir en compañías que conceden más autoridad a los algoritmos". Según señala Harari, puede que llegue el día en que, cuando los algoritmos se hagan dueños del mercado laboral, la riqueza quede concentrada en una "élite de algoritmos todopoderosos (...) los algoritmos podrían no solo dirigir empresas sino ser sus propietarios. En la actualidad, la ley humana ya reconoce entidades intersubjetivas, como empresas y naciones, como personas legales ". Si entidades como Toyota o Argentina, que no tienen cuerpo ni mente, pueden poseer tierras y dinero, demandar y ser demandadas, ¿por qué no un algoritmo?, se pregunta el autor.

Tal vez el algoritmo más famoso del mundo, después del de la multiplicación, sea el de Google, creado en 1998 y llamado PageRank. Su éxito revolucionario consistió en que rastreaba la web y daba resultados de búsqueda ordenados por su importancia. "El PageRank original medía la importancia de una web por la cantidad de webs que estaban enlazadas a ella", dice Andrés Leonardo Martínez Ortiz (también conocido por el acrónimo ALMO), manager del Grupo de Desarrolladores de Google, y esa fue la clave de su éxito. Desde entonces, según relata ALMO, el algoritmo ha ido evolucionando hasta tener en cuenta en sus resultados al usuario (no es lo mismo ser un adulto que un niño, o buscar en Madrid que en Silicon Valley), ofrecer mapas, imágenes, corregir la ortografía de la búsqueda o entender cuándo en la caja de búsqueda se escribe una pregunta. Y darle respuesta.

"En los cambios que se realizan en el algoritmo se involucra a la industria, por el impacto que pueda tener, y se prueban con un pool de usuarios", explica el ingeniero. El problema es que en los algoritmos grandes a menudo aparecen sesgos. "Un algoritmo no es una caja negra y sus resultados no se deben asumir sin cuestionarlos", dice ALMO. "Cuando se perciba una situación anómala es preciso denunciarla a la compañía para que la analice".

Porque, aunque a veces lo parezcan, los algoritmos no son entes autónomos, sino que detrás hay personas. Así que algunas asociaciones de programadores e ingenieros informáticos, como la Association for Computing Machinery (ACM) o el Institute for Electrical and Electronic Engineers (IEEE) (de las que ALMO forma parte) ya han desarrollado un código ético para evitar algunos de los problemas que pueda acarrear la tecnología. "Debido a su posición en el desarrollo de sistemas software, los ingenieros tienen suficientes oportunidades para causar beneficio o generar daño, para permitir a otros causar beneficio o generar daño, o para influenciar a otros a causar beneficio o generar daño", se lee en su preámbulo. Por eso, el primer punto de sus principios dice: "Los ingenieros de software actuarán de manera coherente con el interés social".

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En realidad, ¿qué [...] es exactamente un algoritmo?

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Algoritmo es la palabra tecnológica de moda: los algoritmos hacen esto y aquello, conocen nuestras pasiones más íntimas, van a copar nuestros trabajos, se disponen a destruir la sociedad y el mundo... En el lenguaje cotidiano se hace referencia a ellos como si fueran genios malvados, demiurgos traviesos o el espinazo de megacorporaciones sin escrúpulos.

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En realidad, ¿qué [...] es exactamente un algoritmo?

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Sefuridad y Big Data

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Los siempre han sido, son y serán un punto vital a proteger. Por mucho que avance la tecnología, es imprescindible no descuidar la evolución en seguridad de los "extremos" del sistema. Tradicionalmente, uno de los modus operandi más empleados por los antivirus y otras soluciones de seguridad consiste en clasificar el software que emplean en listas blancas y negras. Pero esto no es suficiente, pues las amenazas siguen encontrando nuevas formas de poner en peligro nuestros equipos.

Tiempos modernos, nuevas herramientas

Pongamos un ejemplo: los dispositivos de la empresa están protegidos contra software malicioso mediante diversos métodos que permiten detectar el malware. Entre otras cosas, este es clasificado en listas atendiendo a experiencias e información recopilada anteriormente. Los sistemas de lista blanca clasifican los archivos ejecutables según dicha experiencia, así como gracias a técnicas de detección en tiempo real. De esta forma permiten que el goodware haga su trabajo, tratando de evitar los falsos positivos. Pero, ¿y si este software cambiara en algún momento y se volviera pernicioso? Sería prácticamente imposible reaccionar a tiempo ya que el software está clasificado en la lista blanca. Para poder actuar con seguridad es necesario observar qué está haciendo el software, monitorizando su comportamiento y deteniendo cualquier tipo de acción sospechosa. Y sí, hacer esto es posible gracias al Big Data.

Los mejores sistemas EPP permiten no sólo clasificar los ejecutables, sino también su comportamiento con vistas a reaccionar de manera inmediata. Para ello se clasifican y registran perfiles de actuación de cada ejecutable y se analizan en tiempo real. Puesto que el malware de última generación utiliza técnicas más dañinas e inteligentes para extenderse, hace falta emplear la última tecnología para combatirlo. El Big Data es como se conoce a la cantidad masiva de datos obtenidos en cualquier ámbito, pero que no puede tratarse de manera tradicional. Son necesarias técnicas especiales para obtener, gestionar y analizar semejantes flujos de información. Así, gracias al data mining, que recoge los datos, y a su procesado posterior mediante Big Data Analytics, que utiliza algoritmos avanzados e inteligencia artificial, podemos detectar y valorar, en tiempo real, la acción de un posible malware. Es más, gracias a esta información, también se pueden poner medidas concretas o, incluso, conocer los posibles daños que está causando el software malicioso. Estos aspectos son claves en medidas EDR de última generación.

Big Data para detectar el 100% amenazas

Cuando hablamos de ciberseguridad, muchas compañías muestran tendencia a conservar un pensamiento obsoleto, cuando los cibercriminales están a la última. Los responsables de seguridad tienen que entender la protección como un sistema activo y no como una medida estática para que resulte efectiva. Una buena solución EPP ha de ser capaz de identificar cambios en los patrones en el momento, lo que implica todo tipo de fuentes de información: logs, eventos de red, actividad de los usuarios... Esto sólo es posible, como ya hemos dicho, gracias a las capacidades analíticas avanzadas y, por supuesto, a la posibilidad de obtener una gran cantidad de información. Pensar en la seguridad como un proceso activo en todo momento y desarrollar soluciones para afrontar este hecho es una apuesta por la resiliencia del sistema.

A diferencia de las soluciones SIEM tradicionales, las más modernas utilizan algoritmos basados en Machine Learning, capaces de aprender y optimizar sus tareas. Esto crea una protección activa, que mejora tanto con las detecciones como con la aparición de nuevas amenazas, aprendiendo y mejorando gracias a la gran cantidad de datos con la que puede trabajar. Se crea así un sistema que evoluciona, supervisado por expertos en seguridad, capaz de proporcionar protección e información en caso de amenazas. La efectividad de soluciones como Panda Adaptive Defense 360 es tal que puede prever ataques (tanto internos como externos) y generar flujos de trabajo automáticos para asegurar la protección.

Actualmente, el uso del Big Data como base en la defensa ante nuevas amenazas supone un aumento en los beneficios de la empresa, además de evitar las posibles pérdidas provocadas por ciberataques. Esto no es exclusivo a la protección en sí, sino a la gestión más eficiente de la ciberseguridad, lo que permite a una empresa reducir costes y asegurar el buen funcionamiento (y la protección de su sistema) con menos esfuerzo y mayor estabilidad.

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Detección de amenazas en tiempo real gracias al Big Data - Panda Security Mediacenter

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Los siempre han sido, son y serán un punto vital a proteger. Por mucho que avance la tecnología, es imprescindible no descuidar la evolución en seguridad de los "extremos" del sistema. Tradicionalmente, uno de los modus operandi más empleados por los antivirus y otras soluciones de seguridad consiste en clasificar el software que emplean en listas blancas y negras.