Reflexiones críticas sobre el Big Data.
El sinsentido y la incoherencia inspiraron a Tristan Tzara para publicar su manifiesto sobre esa corriente artística que recurre a la onomatopeya “da da”, propia de los bebés que no saben aún cómo conectar las palabras para hacerse entender. Ingenuamente hoy en día cientos de negocios se inspiran en ese mismo sinsentido e incoherencia para tomar importantes decisiones de negocios; nos referimos al “Big Dada” y esto es, precisamente, un eufemismo que describe muy bien esta peligrosa obsesión por compilar miles de datos que dicen los “qué’s” pero no explican los “por qué’s” del comportamiento humano.
Desde la trinchera del Marketing y el Business Intelligence, “Big Dada” ya ha hecho grandes estragos para los negocios. Un caso de estudio muy sonado es el que Christine Armstrong (2013) describe acerca de una prestigiada aerolínea que operaba un vuelo desde Londres hasta Portugal. La aerolínea llevaba relativamente poco tiempo de haber implementado un sistema de CRM con el cual a partir de Big Data podía diferenciar la oferta de sus servicios para sus clientes al, supuestamente, conocerlos mejor. En este vuelo, el personal que atendía a los pasajeros de business class se dio cuenta que estaban cortos de alimentos y que al menos uno de los pasajeros se quedaría sin comer. La pasajera que fue seleccionada para el sacrificio fue una mujer que había conseguido su upgrade a business class usando sus puntos de lealtad, sin embargo, era la que menos puntos tenía al comprarse con el resto de los pasajeros de esa sección. De la forma más amable, los sobrecargos le informaron a la mujer que debido a que era la pasajera con menos puntos de lealtad se quedaría sin comer, a lo que ella preocupada respondió, “no me hagan esto, yo tengo seis meses de embarazo”.
Las decisiones de negocio que se basan solamente en datos (data-driven decisions), pueden fallar en ayudarnos a entender el contexto real en el que viven nuestros clientes, y por ende, llevar a que las empresas tomen decisiones orientadas hacia los datos mismos y no hacia las personas.
Rob Kitchin (2014) publicó un formidable paper titulado Big Data: new epistemologies and paradigm shifts, en el que advierte que una nueva forma de usar los datos para la ciencia está naciendo. Esta forma, dice, está mucho más abierta a hacer una hibridación entre enfoques abductivos, inductivos y deductivos. Parafraseando su idea, Kitchin propone usar los datos no como un fin en sí mismos sino como un medio para formular hipótesis y preguntas de investigación para responderse más tarde con otros métodos de análisis. La información que arrojan los datos, entonces, sirve solo como mapa dentro del proceso de investigación; la teoría y el método nos dice hacia dónde debemos ir y qué respuestas podemos encontrar ahí.
Este planteamiento es muy usado actualmente en el campo de la investigación de mercados porque, parafraseando a Thomas Nagle (1986), permite vislumbrar que las relaciones entre los datos no surgen por generación espontánea… son síntomas y no la enfermedad, por lo tanto, para “aliviar” esa enfermedad hay que ver el cuadro clínico completo. Basta con repasar la trayectoria del famoso consultor de marketing Martin Lindstrom para darse cuenta de cómo los reflectores de la industria pasaron rápidamente del “neuromarketing” hacia este nuevo enfoque holístico (que por cierto, es exactamente el enfoque que diferencia y rige a la antropología digital); en su más reciente libro Small Data (2016), escribe:
“[…] en mi opinión, la mejor y más cercana aproximación de quién somos como humanos proviene de mezclar nuestras identidades online y offline, y de combinar grandes datos con pequeños datos. Teniendo en cuenta que el 90 por ciento de lo que la gente transmite en una conversación son señales no verbales, nuestras identidades más verdaderas pueden encontrarse estudiando quiénes somos en nuestras vidas, culturas y países reales.”
A modo de conclusión podemos afirmar que implementar “Big Dada” en los negocios, claro, puede traer beneficios tácticos para las marcas a corto plazo; sin embargo, estos beneficios difícilmente se convertirán en claves estratégicas contundentes a mediano y a largo plazo, mucho menos funcionarán para predecir situaciones para mejorar la rentabilidad en el futuro… ¡al diablo con eso!
“Ni todos los ojos abiertos ven, ni todos los ojos cerrados duermen.”
Antropomedia
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Referencias:
- Armstrong, Christine (2013). Polemic: why I worry about data, Jericho Chambers.
- Kitchin, Rob (2014) Big Data, new epistemologies and paradigm shifts, Big Data and Society, 1 (1), pp 1–12.
- Lindstrom, Martin (2016). Small Data: Las pequeñas pistas que nos advierten de las grandes tendencias, Deusto.
- Nagle, Thomas (1986). The View From Nowhere, Oxford University Press.
