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El algoritmo se basa en los sistemas de recomendación

Ya se puede predecir lo que vas a decidir o lo que te va a gustar

Hace tiempo que lo privado dejó de ser privado. El derecho a ignorar a otra persona terminó de morir cuando Whatsapp perpetró ese atentado contra la cortesía y la paz denominado “doble check azul”. El empeño por desnudar y penetrar hasta el fondo de nuestros pensamientos y sentimientos es mucho más agresivo que el mismo acto dirigido hacia lo físico, con el agravante de que por no ser tan evidente, las violaciones son mucho más perversas. Nadie es consciente de lo que le están haciendo, por eso nadie se siente ni amenazado ni agredido. “No ha pasado nada. Nadie me ha quitado la ropa, es que me gusta ir así. Nadie me ha obligado“, piensan. No es así. Perdonen que sea tan escéptica sobre las buenas intenciones de las empresas, pero las finalidades dicen mucho de los principios. Y si la finalidad de algo es el beneficio, el balance y, como se dice vulgarmente, el vil metal, no hay que ser adivino para deducir a qué le van a dar prioridad y en qué van a basar sus decisiones.

El hecho de que las empresas estén invirtiendo grandes cantidades de dinero en que otras personas desarrollen algoritmos predictivos no es fruto de la casualidad. Tampoco se trata del deseo de conocer al prójimo para amarlo mejor. Conocer lo que va a pasar es una ventaja competitiva que muchos desean poseer a toda costa. El que desarrolle ese algoritmo y funcione, podría hacerse de oro. El que lo compre también. ¿Si todo el mundo gana dinero dónde está el problema? El problema está en que poco a poco, por el deseo de tener más se han ido poco a poco traspasando más y más límites, poco a poco, pero sin descanso. La privacidad no existe. El problema está en que mientras la prioridad sea económica, muchas necesidades humanas quedan y quedarán al margen. El individuo es una utopía. Si la gente tiene tanta necesidad de “personalizaciones”, de poner su cara en la tableta de chocolate, su nombre en la lata de refresco, su foto favorita en la pantalla de su móvil o en tunear su coche para que no sea como el resto; si hacer las cosas “a tu medida” es un reclamo tan poderoso, es porque hace tiempo que dejamos de ser personas, sino una masa de números agrupados en conjuntos móviles según se necesite un voto, una compra o una corriente de opinión.

Todo esto para decir que noticias como esta no hacen más que reafirmarme en lo anteriormente dicho. En esta ocasión se trata de un laboratorio del MIT llamado Devavrat Shah y dedicado a la información y a los sistema de decisión. En 2012 este grupo ya demostró que su algoritmo podía predecir una tendencia en Twitter con cinco horas de antelación. Ahora, usando el mismo sistema, han logrado adelantarse a las fluctuaciones de precio de Bitcoin. Dentro de poco, en la Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal, presentarán sus resultados dentro de otras redes como Netflix y Amazon.

El sistema penetra en el mismo mecanismo de toma de decisiones del ser humano por medio de un algoritmo estándar denominado “filtrado colaborativo”. Por ejemplo, si eres usuario de un servicio de visionado de películas por streaming que permita votar o puntuar las películas vistas, si el sistema quiere generar recomendaciones específicas para ti, lo primero que hace el algoritmo es ver las puntuaciones similares de otros usuarios basándose en el grado en que sus preferencias se solapan con las tuyas. Así, si se quiere predecir tu respuesta a una película en concreto sólo habría que sumar las votaciones de los usuarios correspondientes a tu patrón para tener, con bastante proximidad, la predicción de si la película será o no de tu agrado. Aunque esta es una forma simple de plantearlo, el proceso es algo más complejo.

El sistema permite predecir, con casi total certidumbre, las tendencias de cada usuario. Además, cada usuario forma parte de un mega grupo de tendencias afines, por lo que los resultados se pueden extrapolar a grandes conjuntos humanos y aplicarlo para hacer predicciones de todo tipo. Al final el conjunto de la humanidad acaba distribuido en poco más de cinco modelos probabilísticos que se acoplan perfectamente a un estímulo-respuesta determinado. Al usar un modelo de filtrado colaborativo, cuanta más información se tiene sobre las preferencias de los usuarios, más preciso será en sus predicciones, pero no toda la información complementaria tiene el mismo valor. El sistema, como siempre, busca mejorar la calidad de las recomendaciones de los proveedores de servicios o, simplemente, de los fabricantes de lo que sea; pero para eso se ha tenido que meter hasta el tuétano dentro de nuestra forma (consciente o inconsciente) de tomas decisiones o emprender acciones.

Lo que se vende, en venta está. Igual lo puede comprar (el algoritmo) una empresa para aumentar sus ventas de perfume en Navidad (¿a quién puede hacerle daño un poco de perfume?) que un partido político interesado en modificar las tendencias de voto. Si no hay ética es sólo es cuestión de precio.

Fuente: MIT

Imagen: Wikimedia Commons. Autor: Thomas Edward 

 

 

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