El Big Data es un término que se menciona con frecuencia en el contexto del desarrollo internacional y la mejora del entorno urbano, pero ¿qué es exactamente el Big Data? ¿Cómo se puede utilizar? ¿Por qué es un componente fundamental de las ciudades inteligentes?
El Big Data se refiere a los datos generados por tecnologías digitales como teléfonos móviles, sitios web, satélites o sensores. Estos datos requieren herramientas o métodos de ciencia de datos o inteligencia artificial para capturar, curar, gestionar y analizarlos de manera eficiente. El Big Data es a menudo un subproducto de nuestro comportamiento digital, basado en las migas digitales que dejamos atrás al interactuar con sistemas o máquinas en nuestra vida diaria.
Fuentes de datos del Big Data en las ciudades
Las fuentes de datos detrás del Big Data se pueden agrupar en datos generados por humanos (como redes sociales, blogs y crowdsourcing), datos mediados por procesos (incluyendo transacciones financieras, registros electrónicos de salud y registros fiscales), datos generados por máquinas (por ejemplo, imágenes de satélite y datos de dispositivos de Internet de las cosas) y datos obtenidos de medios (como transmisiones de radio y noticias digitales).
Todas estas fuentes de datos están particularmente presentes en un entorno urbano, y aprovecharlas puede desempeñar un papel crucial en hacer que las ciudades sean lugares más habitables. Por ejemplo, los datos generados por máquinas a partir de dispositivos de Internet de las cosas, en relación con la movilidad, el uso del transporte y las condiciones de vida, están ayudando a muchos funcionarios de la ciudad y a sus socios a formular mejores políticas. Los datos de la red móvil también se utilizan para comprender cómo las personas interactúan con una ciudad. Muchas de estas fuentes de datos también se pueden combinar para producir información más detallada, oportuna y relevante.
Limitaciones y desafíos del Big Data
A pesar de sus ventajas, el Big Data no es una solución universal. Tiene algunas limitaciones reales y puede presentar desafíos significativos. El Big Data no es una fuente de datos completa; tiene lagunas, lo que resalta la necesidad de combinar fuentes de datos. Además, a menudo es inaccesible y está controlado por muchas de las organizaciones privadas que impulsan gran parte de nuestro comportamiento digital. Esto también destaca otro desafío: el sesgo es un riesgo constante. El Big Data, por definición, no incluye a los excluidos digitalmente y está sesgado hacia ciudadanos más ricos, jóvenes y con mayor nivel educativo.
Relacionado con esto, es importante considerar una serie de principios éticos al aplicar enfoques de Big Data. ¿Se han recopilado los datos y se están utilizando de manera justa y legal? ¿Existen controles adecuados y procesos de responsabilidad? ¿Los datos son de alta calidad o están sesgados? ¿Y estamos utilizando la cantidad mínima de datos o recopilando grandes volúmenes de datos sin considerar los derechos, la privacidad y la autonomía de las personas?
El potencial del Big Data en las ciudades inteligentes
A pesar de estas preocupaciones y consideraciones, el Big Data presenta oportunidades reales para las ciudades inteligentes y el desarrollo internacional en general. Al explorar el papel del Big Data en cualquier proyecto, es crucial pensar en las siguientes cinco preguntas:
- ¿El Big Data es mejor datos? La composición de los datos es más importante que su tamaño. Los datos que se recopilan a través de plataformas en las que diferentes grupos pueden participar y sentirse incluidos serán más completos, y las soluciones basadas en estos datos serán más inclusivas.
- ¿Son datos válidos y precisos? El valor del Big Data radica en su capacidad para generar mediciones confiables y válidas. Existe una dependencia mutua entre los datos tradicionales, como encuestas o datos administrativos, y el Big Data. Como datos pasivos que pueden reutilizarse, el Big Data debe validarse a través de otras fuentes de datos más tradicionales.
- ¿Qué tipo de conocimiento implica? Al igual que con otros tipos de datos, el Big Data debe procesarse y adaptarse a modelos estadísticos, algorítmicos, visuales u otros para poder interpretarlo. Cada uno de estos pasos requiere tomar decisiones sobre los datos, y estas decisiones no son neutrales. Para abordar este riesgo, estas decisiones no deben dejarse en manos de individuos, los científicos de datos deben trabajar junto con científicos sociales y otros expertos de diferentes géneros, grupos de edad y etnias.
- ¿Tiene sentido sin contexto? El Big Data debe interpretarse dentro del contexto en el que se genera y desde la perspectiva de las personas representadas en los datos. Sin embargo, las normas sociales y otros principios que informan quién tiene acceso a la plataforma digital y cómo se utiliza están entrelazados con factores culturales, percepciones de equidad y seguridad de los datos.
- ¿Ser accesible lo hace ético? El hecho de que los datos puedan recopilarse no significa que deban recopilarse o que deban utilizarse. Accesible y ético no son términos sinónimos, y el uso de conjuntos de datos o fuentes de datos particulares puede causar daños reales e irreparables a individuos y sociedades.
El Big Data exige una reconsideración fundamental de cómo utilizamos los datos en el desarrollo internacional. Esto incluye las habilidades, herramientas y procesos involucrados y requeridos. Sin embargo, al igual que cualquier otra tecnología o innovación, el Big Data también debe aplicarse de manera estratégica, reflexiva e inclusiva. Esto incluye evitar crear, agravar o afianzar cualquier brecha digital u otra desigualdad.
El Big Data es un elemento importante de las ciudades inteligentes y podría ser crucial para mejorar cómo funcionan las ciudades en beneficio de los ciudadanos y otras partes interesadas. Cuando se aplica de manera adecuada, el Big Data tiene el potencial de impulsar la configuración de espacios urbanos que puedan funcionar para todos los ciudadanos.
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