Big Data: de la recomendación a la predicción

Big Data: de la recomendación a la predicción.

El Big Data elige por nosotros

Los usuarios de Internet cada vez se esfuerzan menos en elegir un producto: el Big Data lo hace por ellos. La consecuencia última de toda cookie es hacer que el usuario no tenga que esforzarse en pensar, pues el sistema lo hace por él, y bastante mejor.

El futuro es el consumo individual y bajo demanda.

Ya lo hemos visto en la televisión con el auge del fenómeno on demand. Si hoy no puedo ver mi serie ya la veré mañana. El usuario ha perdido la paciencia que los anuncios de televisión han puesto a prueba durante años de interrupción controlada. Es la hora de la practicidad y la publicidad eficiente. Vivimos constantemente expuestos a la publicidad: todas nuestras apps nos bombardean y nos recuerdan qué, cuándo y cómo comprar. O dicho de otro modo,  ya no compramos por necesidad sino que adquirimos por inercia.

De la recomendación a la predicción

El nuevo paradigma es claro: el camino iniciado por la automatización publicitaria nos ha llevado de la recomendación a la predicción, es decir, el cliente ya no es aconsejado sino guiado hasta su próxima compra. Si hoy compro un disco de Zoo Posse en Amazon y mañana me miro un libro sobre Anticapitalismo, es muy probable que pasados unos días, antes de escuchar mi podcast

Lo vemos en Amazon y lo vemos en Ivoxx, Twitter e Instagram. Si me intereso en un curso de Marketing probablemente Amazon me recomiende un libro de Toni Segarra, Ivoxx me advierta del nuevo podcast de Romuald Fons y en Twitter e Instagram me siga algún freelance del sector. ¿Casualidad? Ni de lejos: datos, condiciones de uso, política de cookies.

La ventaja competitiva del Big Data es sacar conclusiones de toda la información que los usuarios comparten en nuestra App. No sirve de nada tener datos si luego no sabemos qué hace con ellos. Si soy una tienda de ropa, el probador virtual me facilita como retailer las marcas y tendencias preferidas de mi consumidor. Puedo hacer recomendaciones, mejorar la experiencia y, en definitiva, aumentar la facturación mediante la personalización del servicio.

Radicalización, agenda política y manipulación

A la pregunta de si el Big Data invade nuestra privacidad la respuesta es no: somos nosotros quienes aceptamos las condiciones. Si entro en un Duty Free sé que estoy expuesto a que el comercial quiera venderme una colonia que no me interesa. En el retail digital, lo mismo. Si por el contrario utilizamos una definición clásica de intimidad la respuesta sería tal vez: si paso una tarde buscando información sobre esa cámara de fotos que mi pareja quiere para su cumpleaños me estoy exponiendo inevitablemente a que cuando veamos un vídeo en YouTube juntos me aparezca un display con la mencionada cámara y la sorpresa me la lleve yo.

Ahora, la gran pregunta: ¿cuál es la consecuencia del Big Data? Si se me permite divagar -y eso haré- la respuesta sería manipulación de masas, radicalización y agenda política. En redes sociales existe una evidente hemofilia, esto es, la tendencia del ser humano a relacionarse con aquellos cuyas ideas coinciden con las propias. Pongamos dos ejemplos y demos unos cuantos nombres:

Big Data e ideología política

Un usuario que en Twitter utiliza hashtags como #llibertatpresospolitics o #españaunaynocincuentayuna es muy probable que siga a las cuentas más activas y populares de su misma ideología y que éstas a su vez envíen tuits diariamente denunciado todo aquello que estimen oportuno, y lo que es más importante: señalen quién está a un bando y quién al otro con nombres y apellidos. Es a través de la actividad diaria cómo se crea una otredad, es decir, un ellos y un nosotros.

En redes existe cierta homofilia que termina por radicalizar ideológicamente al usuario

Las consecuencias a largo plazo son obvias: el discurso se radicaliza, y lo hace porque, en definitiva, todo es discurso, texto y prosa, y la realidad no es más que un artificio, una idea imaginada comúnmente aceptada como cierta. Ocurre -como hoy vemos- que a la realidad le ha salido competencia y la llaman posverdad, y como el Big Data también incluye bots que recogen palabras y mimetizan mecánicas de actuación, ¿de quién nos fiamos en redes? Si la teoría es cierta, los grupos epistémicos son heterogéneos y las redes no son una muestra real de la ciudadanía, pero estamos creando una sociedad verdaderamente más politizada que la anterior y mucho más consciente de que el poder establecido no trata solo de estabilidad social sino ideológica.

Gracias a las redes, los bots y la viralización hemos vivido el auge de ideologías como el feminismo, el neoliberalismo y el nacionalismo. ¿Qué ocurrirá dentro de 5 años cuando esta generación vote por primera vez?

Big Data y Consumismo

Cada vez compramos más por impulso que por necesidad. Somos niños consentidos que utilizan su teléfono móvil a modo de tarjeta de crédito. Reflexione el lector sobre cuántas de sus últimas 10 compras online no han sido por impulso, es decir, cuántas no cubrían verdaderamente una necesidad.

Consumir es una decisión ideológica

Detrás de toda decisión de compra hay una decisión ideológica. Cuando compramos en un supermercado chino estamos eligiendo de forma consciente un modelo de trabajo que explota seres humanos. Si elegimos comprar un producto por Amazon y luego lo devolvemos porque Amazon no pone pegas sabemos que el vendedor seguramente esté perdiendo dinero, pero lo hacemos igualmente. Por tanto, realizamos el acto de compra conscientes de las causas y las consecuencias.

Por el contrario, a través del Big Data realizamos compras cuyas consecuencias si conocemos pero en gran parte olvidamos que existe una causa, pues es el sistema el que nos lleva a la compra de forma fluida e imperceptible mediante un correo que nos recuerda que el último disco de nuestro artista favorito ya está disponible o que el hotel en Malta que tantos días llevamos queriendo reservar está ya al 95% de su capacidad.

La agrupación ideológica como etiquetaje social

Dicho lo anterior, mi conclusión es que el Big Data marcará la nueva agenda política y las inercias de consumo de la sociedad gracias a la radicalización de posturas. Es importante no entender la radicalización del individuo como algo peligroso o indeseable, pues en cierto modo todos tenemos puntos de vista inamovibles -también llamados principios-, pero sí es preocupante cuando esta estandarización ideológica afecta al conjunto de la ciudadanía, pues la consecuencia es una homogeneización ideológica por grupos: feministas, fascistas, antitaurinos, nacionalistas, veganos, etc.

Si a un usuario de Facebook le gusta EsRadio, escucha el podcast de Fernando Díaz-Villanueva y en YouTube sigue a Un Tío Blanco Hetero es muy probable que se trate de un neoliberal potencial votante de Ciudadanos. Si mañana Twitter le sugiere seguir a Antonio Escohotado y Amazon le muestra un descuento en el libro El Liberalismo no es Pecado, es probable que el usuario no solo se reafirme en su posición sino que comience a diferenciar un nosotros de un ellos y se radicalice.

Todo lo anterior se podría resumir en las siguiente pregunta:

  • ¿Cuál es la probabilidad de que YouTube recomiende un canal de recetas veganas a alguien que en Twitter es seguidor de Pacma?

O dicho de otro modo:

  • Si segmentáramos por preferencias en lugar de datos demográficos, ¿podríamos manipular la intención de voto de homosexuales, musulmanes o amas de casa? ¿Y de adolescentes a 5 años vista de su primer voto? ¿Y de la generación que viene?

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