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Jose Manuel Vega – experto en ventas y economía digital

~ Archivo digital y blog personal de José Manuel Vega. Escrito con el corazón y desde la calle.

Jose Manuel Vega – experto en ventas y economía digital

Archivos de etiqueta: Big Data

Hablando sobre duelo en la era digital en TVE

17 lunes Oct 2022

Posted by JMV in Apariciones en medios, Economía digital

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algoritmos, Big Data, duelo digital, Informativos, objetivo de los algoritmos, ruptura digital, TVE

El pasado domingo intervine en los informativos de TVE para hablar sobre el duelo tras una ruptura sentimental o el fallecimiento de un ser querido en un momento en el que los algoritmos nos proporcionan contenidos automáticos y recuerdos aunque no queramos. Tanto las redes sociales, como los mismos sistemas operativos de nuestros teléfonos móviles, nos recuerdan aniversarios que pueden estar muy bien en una gran mayoría de los casos, pero que quizás no sean muy acertados después de una ruptura o un deceso.

En esos momentos, puede parecer que detrás de un algoritmo haya alguien que nos quiera hacer la puñeta (especialmente en el caso de rupturas amorosas): nos recuerda ese paseo romántico de hace un año, la canción que escuchábamos o el nuevo capítulo de una serie que veíamos juntos.

Los algoritmos se diseñan con el objetivo de mantener y aumentar los tiempos de permanencia en la app de turno para generar espacios en los que colocarnos publicidad. Tienen en cuenta infinidad de variables pero no son tan listos como para interpretar que ha habido una ruptura. Al menos, de momento.

Los algoritmos también colaboran a reforzar la sensación de que estamos inmersos en una burbuja de pensamiento: nos recomiendan más contenidos en función de nuestros amigos y el tipo de contenido al que damos “like”. Este efecto burbuja no tiene mayor importancia en el caso de nuestras aficiones: el algoritmo detecta que me gusta el ski y me propondrá más cuentas con contenido de ski y publicidad de marcas de ski, que probablemente sean de mi agrado.

En el caso de la política, este refuerzo ya no es tan positivo, ya que colabora a la polarización del debate: aquel que es muy de izquierdas o muy de derechas solo recibirá sugerencias en línea con su pensamiento, reforzando su postura, en lugar de acceder a nuevas ideas que colaboren con el desarrollo de un espíritu crítico.

Por ese mismo efecto burbuja y tras una ruptura sentimental, el algoritmo nos seguirá ofreciendo contenidos y recuerdos relacionados con nuestra expareja. Aunque bloqueemos su cuenta, seguiremos teniendo en común amistades y familiares, por lo que solo podremos acabar con estos recuerdos mediante una ruptura total con el entorno o un periodo de desconexión digital radical.

Además de la desconexión digital durante el duelo, conviene ser consciente de lo que publicamos mientras todavía estamos a tiempo. Nunca hay que olvidar que cualquier contenido que publiquemos en internet escapa a nuestro control. Es susceptible de ser copiado, reutilizado, retuiteado, etc, así que después de la ruptura, pueden reaparecer imágenes con nuestra expareja que fueron republicadas por amistades en común, sin que podamos hacer nada por evitarlo.

En definitiva, los algoritmos no son tan listos como parecen y a veces serán los culpables de incomodarnos en un periodo tan sensible y tan humano como el duelo. El problema no es tanto que el algoritmo nos recomiende contenidos poco adecuados, sino la conexión emocional que esos contenidos nos puede producir, y esto es algo que se escapa al funcionamiento normal de cualquier algoritmo.

El reportaje sobre duelo y ruptura sentimental en la era digital está disponible aquí. El informativo completo aquí. (Mi participación a partir del minuto 30).

ACTUALIZACIÓN (DIC 2022): Un triste ejemplo sobre este tema que me acaba de ocurrir: Linkedin me indica que felicite el cumpleaños a un amigo y antiguo compañero profesional que lleva varios años fallecido.

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Profesiones con paro negativo III: Expertos en Big Data. Colaboración de Enero en Capital Radio.

24 miércoles Ene 2018

Posted by JMV in Apariciones en medios

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Afterwork, Big Data, Capital Radio, Palibex, Ruiz-Beato Abogados

El pasado lunes retomamos en Capital Radio la serie de programas dedicados a las profesiones con paro negativo que iniciamos hace unos meses. En esta ocasión, hablamos de “Big Data” y de las profesiones alrededor de esta macro tendencia. En el programa también participó Jaime Colsa, de Palibex, y Fernando Ruiz-Beato, de Ruiz-Beato Abogados, que enriquecieron el debate con ejemplos relacionados con la logística y la seguridad de la información.

Uno de mis objetivos para este programa era que todos los oyentes pudieran entender el concepto de “big data”. Para ello, empezamos hablando de los inicios de la llamada web 2.0, es decir, el momento en el que cualquier internauta fue capaz de comenzar a publicar contenido en Internet sin necesidad de conocimientos técnicos, gracias a la popularización de blogs (Blogger, WordPress, etc), redes sociales (Facebook, Twitter, etc), repositorios de imágenes (Flickr, Instagram, etc) y vídeo (Youtube, Vimeo, etc). Con el paso de los años, el volumen de información que publicamos entre todos a través de este tipo de herramientas es altísimo y está caracterizado por ser de acceso público (en su gran mayoría), con una alta velocidad de generación, de carácter global, en todos los idiomas y con múltiples formatos. Además de los internautas a nivel personal y las empresas con sus procesos de negocio, cada vez más máquinas se conectan a Internet generando aún más datos: la cafetera de la oficina, el telecontador de casa, las cámaras de videovigilancia, las estaciones meteorológicas, etc.

Ante semejante volumen de información surgen varios retos que definen el concepto de Big Data: almacenar, clasificar y procesar dicha información para obtener conclusiones concretas y prácticas.

Las técnicas Big Data contemplan el desarrollo de algoritmos alimentados con todo este volumen de datos con dos posibles objetivos:

  • Análisis predictivo: identificar variables que impactan en un proceso y predecir así la probabilidad de que un suceso ocurra. Por ejemplo, Jaime Colsa nos contaba que en su empresa de logística Palibex ya están desarrollando algoritmos para predecir la demanda de transporte y enviar camiones para cubrir dicha demanda por adelantado.
  • Optimización de procesos: buscar la combinación de variables que maximizan un resultado. Un ejemplo muy interesante sería la optimización de procesos de trading financiero o la mejora del rendimiento deportivo.

Un buen ejemplo de Big Data poco conocido y que me gusta especialmente son las apps de mapas y navegación. Antes de utilizar algoritmos de Big Data, los navegadores sabían dónde estabas gracias al GPS y dónde querías ir porque previamente nos había preguntado, y con ello te ofrecían rutas atendiendo a criterios de kilometraje, de tiempo o de calidad de la ruta. Gracias a la incorporación de algoritmos de Big Data, las apps de nueva generación recopilan datos de posición y velocidad del usuario mientras éste usa la aplicación. Procesando los datos de todos los usuarios que utilizan la app en cada momento, el navegador sabe:

  • Dónde hay retenciones, porque la velocidad de todos los usuarios es menor de lo normal
  • Qué calles son de sentido único, porque todos los movimientos son siempre en un único sentido
  • Dónde hay una calle no registrada anteriormente, porque algunos vehículos empiezan a circular por una nueva zona

Estas conclusiones son obtenidas por los algoritmos utilizando solamente la información proporcionada por la propia app pero las nuevas generaciones de apps de navegación pueden procesar información externa como las previsiones meteorológicas, la agenda de grandes eventos de la ciudad o los horarios habituales de entrada y salida de colegios y zonas de oficinas, para mejorar más todavía en las rutas propuestas a los usuarios.

Entendiendo qué es el Big Data con los ejemplos anteriores, podemos concluir que un experto en Big Data será un profesional del almacenamiento, de la clasificación o del procesado de grandes cantidades de datos desestructurados. Aunque lo más habitual es que un experto en Big Data sea un creador de algoritmos. Por tanto, lo habitual es que los estudios más adecuados para un experto en Big Data sean las titulaciones en matemáticas, informática o telecomunicaciones. Se habla mucho de Big Data desde la perspectiva del marketing, pero un técnico de big data es principalmente un matemático o “científico de datos”.

Las salidas profesionales más habituales para un experto en Big Data abarcan empresas puramente digitales, empresas que generen datos en gran cantidad (automación, banca, organismos públicos,…) y también startups que pueden desarrollar nuevos modelos de negocio, a día de hoy desconocidos, a partir de los datos públicos o privados que generan otras empresas.

Lo que es seguro, es que veremos grandes avances gracias al Big Data en ámbitos como:

  • Salud pública, gracias a los datos recogidos mediante dispositivos como los relojes inteligentes (smartwatches) u otro tipo de sensores (wearables) podremos anticiparnos a la enfermedad
  • Rendimiento deportivo
  • Calidad de vida en las ciudades y desarrollo de smart cities
  • Gestión comercial avanzada
  • Meteorología y prevención de desastres naturales
  • Mejora del rendimiento de máquinas y procesos industriales
  • Trading financiero

Espero haber dado un poco de luz sobre el apasionante mundo del Big Data y si te interesa el tema, el programa estará disponible durante unos días en este enlace.

ACTUALIZACIÓN (13/3/18). Hace unos días se publicaba este artículo en Voz Populi en el que apuntaban a los Expertos en Big Data como los profesionales más demandados en la actualidad. El artículo es muy completo y aporta un montón de datos al respecto.

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En la conferencia «Metodologías naturalistas en la investigación» de la D.G.T.

29 sábado Dic 2012

Posted by JMV in Conferencias y eventos

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Big Data, DGT, Ley de Pareto, Metodología naturalística, Metodología naturalista

Sesión técnica DGT

El pasado 17 de Diciembre asistí a una sesión técnica titulada «Metodologías naturalistas en el ámbito de la investigación» organizada por la Dirección General de Tráfico. Así en frío, cabe pensar que qué pintaba yo en un sitio así, pero había dos buenas razones. La primera de ellas, que quería escuchar ideas relativas a la investigación de interfaces fuera del ámbito web, en el que normalmente trabajamos en mi empresa. Salir de tu ámbito de trabajo habitual te puede dar una visión más amplia que ayuda a la hora de enfrentarte a nuevos proyectos. La segunda razón, es que una de las ponentes era Henar Vega, que además de una gran profesional es mi hermana ;-)

La metodología naturalista (o naturalística) trata de obtener conclusiones a partir de la observación no intrusiva de los usuarios de un sistema. En el ámbito concreto de la seguridad en la conducción que se trataba en la sesión, la metodología evalúa si un factor es peligroso junto a la probabilidad de que dicho factor ocurra. Digamos que si un factor es muy peligroso pero apenas aparece en las muestras, se puede considerar como no relevante.

En el ámbito del estudio de interface, la observación de conductas sobre un simulador puede ofrecer conclusiones erróneas por el simple hecho de que las conductas pueden no ser espontáneas. Ese efecto es el que la metodología naturalista trata de eliminar. Lo ideal sería reducirla a cero, pero la realidad es que algunos investigadores afirman que conseguir conductas completamente espontáneas es imposible. Tenemos que ser conscientes de que siempre existe un sesgo de selección importante y que incluso los voluntarios que se ofrecen para este tipo de programas encajan con dos tipos de perfiles: personas motivadas por la temática del estudio y frikis tecnológicos apasionados por colaborar en cualquier avance técnico.

La metodología suele arrancar con un briefing de lanzamiento donde se presenta el proyecto a los voluntarios. Este briefing debe cumplir una doble función: motivar a los voluntarios para que sean conscientes de la importancia que los resultados puedan tener en el ámbito de actuación del estudio y al mismo tiempo, no desvelar demasiada información que pueda influir en su comportamiento. A partir de ese momento, su actividad quedará registrada mediante sensores, sondas, grabaciones de audio y vídeo, etc.

Me resultó curioso un dato relativo a los resultados: en la mayoría de los estudios, gran parte de los eventos considerados anómalos y susceptibles de revisión en detalle, suelen ser protagonizados por un pequeño grupo de individuos, es decir, siguen la Ley de Pareto o regla del 80/20.

Otro dato curioso: el volumen de datos generado por la metodología naturalista es enorme. El análisis de dichos datos es por tanto una tarea compleja y sería sin lugar a dudas, un ámbito ideal para la aplicación de algoritmos Big Data.

Finalmente me gustaría destacar las implicaciones que este tipo de metodologías pueden tener en el ámbito de la privacidad y la protección de datos porque no hay que olvidar que estamos capturando datos de comportamiento y España es uno de los países con legislación más restrictiva al respecto.

Sin duda, fue una jornada interesante y un soplo de aire fresco en mi actividad profesional habitual.

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José Manuel Vega, experto en ventas, business focus y economía digital.

SOBRE EL AUTOR

Jose Manuel Vega es experto en ventas, business focus y economía digital. Socio Director de estrategia digital en El Equipo E. Escritor y speaker profesional.

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