Campus logo

Big Data, ciudadanos, expertos y medio ambiente: ¿Colaboramos?

12 de Junio de 2014
Contemporánea de Barcelona, uno queda sumergido en un alud de datos.

Al visitar la exposición Big Bang Data en el Centro de CuProceden de millones de sensores de todo el planeta. Nunca habíamos tenido un volumen de datos así. Abruma visualizar al instante, cómo avanza el cambio climático, la deforestación, el uso del agua y otros fenómenos claves para el futuro del planeta. ¿Qué hacer?

La respuesta puede estar en los mismos datos.

Proyectos como Global Forest Watch, DangerMap, Aqueduct y muchos otros, unen a expertos, gobiernos, empresas y ciudadanos. Recogen datos, los analizan y diseñan acciones útiles. Aqueduct, sobre los riesgos asociados al agua, no sería posible si Coca-Cola no hubiera cedido su base de datos sobre el agua que parece ser mejor que la de las Naciones Unidas. DangerMap, sigue la contaminación en China. Vive de los datos aportados por millones de ciudadanos, un crowdsourcing típico. Multitudes y entidades se relacionan de nuevas formas, precisamente a través de los datos.

Las dificultades son grandes. Una privatización exclusiva de datos de interés público es un riesgo evidente. No resulta fácil interconectar datos de gobiernos distintos. Escasean los repositorios abiertos de datos públicos. Esto lleva a algunos ciudadanos a organizarse a medio camino entre la ciencia ciudadana y el activismo resistencial. Los Forest Watchers monitorizan los bosques para contrastar las fuentes oficiales. “In the Air” fue en su momento una afirmación ciudadana para el acceso a datos fiables de contaminación en Madrid. SmartCitizen nos permite crear nuestros propios sensores para medir la contaminación del aire e interconectarlos con los de otros ciudadanos, en una red paralela a la oficial.

A todas estas dificultades y resistencias debemos añadir que el análisis de datos complejos, más allá de visualizaciones llamativas, es difícil. Faltan “Data Scientists”. Los métodos tradicionales se distorsionan por la propia escala del volumen de datos con los que han de trabajar. Surgen conclusiones erróneas. Parece que fue el caso de Google Flu, sobre la difusión de la gripe.

Deberíamos pensar que la solución está tanto en los datos como en nosotros mismos. Es preciso democratizar la capacidad de análisis. Hemos de aprender a co-crear decisiones y acciones colectivas útiles. Ya no podemos excusarnos diciendo que nos faltan datos para hacerlo.

Enlaces

ACERCA DEL AUTOR

Ramon Sangüesa
Ramon Sangüesa, UPC y equipocafeína.