Cómo se pueden utilizar los datos que recopilan las empresas de Internet para el bien público

Nicholas Blechman

Ha llegado un nuevo año, junto con el habitual aire de optimismo. Sin embargo, el siglo XXI ya se perfila como un siglo desafiante. Desde el cambio climático hasta el terrorismo, las dificultades a las que se enfrentan los responsables políticos no tienen precedentes en su variedad, pero también en su complejidad. Nuestro conjunto de herramientas políticas actual parece anticuado y anticuado. Cada vez está más claro que no solo necesitamos nuevas soluciones, sino también nuevo métodos para llegar a soluciones.

Es probable que los datos y los nuevos métodos para que las organizaciones colaboren a fin de extraer información a partir de los datos pasen a ocupar un lugar más central a la hora de hacer frente a estos desafíos. Vivimos en una era cuantificada. Se estima que el 90% de los datos del mundo se generaron en los últimos dos años, de los que se pueden extraer y aplicar conclusiones completamente nuevas para ayudar a abordar algunos de los problemas más acuciantes de la actualidad.

En particular, los enormes flujos de datos que se generan a través de las plataformas de redes sociales, cuando se analizan de manera responsable, pueden ofrecer información sobre los patrones y comportamientos de la sociedad. Este tipo de comportamientos son difíciles de generar con los métodos actuales de las ciencias sociales. Toda esta información plantea sus propios problemas, de complejidad y ruido, de riesgos para la privacidad y la seguridad, pero también representa un enorme potencial para movilizar nuevas formas de inteligencia.

En un informe reciente, examinamos las formas de aprovechar este potencial y, al mismo tiempo, limitar y abordar los desafíos. Elaborado en colaboración con Facebook, el informe busca entender cómo las organizaciones públicas y privadas pueden unir sus fuerzas para utilizar los datos de las redes sociales (mediante la colaboración de datos) para mitigar y quizás resolver algunos de nuestros dilemas políticos más difíciles de resolver.

Colaboraciones de datos: asociaciones entre el sector público y el privado para nuestra era de los datos 

A pesar de todo el potencial de los datos para abordar los desafíos públicos, la mayoría de los datos que se generan en la actualidad los recopila el sector privado. Estos datos, que normalmente se encuentran en las bases de datos corporativas y se guardan de forma ajustada para mantener una ventaja competitiva, contienen enormes conocimientos y vías posibles de innovación política. Pero como la experiencia analítica que se le aplica es limitada y está limitada por la propiedad privada y las restricciones de acceso, su enorme potencial a menudo queda sin explotar.

Colaboraciones de datos ofrecer una forma de sortear esta limitación. Representan un modelo emergente de asociación entre el sector público y el privado, en el que los participantes de diferentes áreas, incluidos el sector privado, el gobierno y la sociedad civil, pueden unirse para intercambiar datos y poner en común sus conocimientos analíticos con el fin de crear un nuevo valor público. Si bien sigue siendo una práctica emergente, ejemplos de este tipo de asociaciones ahora existen en todo el mundo, en todos los sectores y dominios de políticas públicas.

A través de nuestra investigación, hemos identificado seis tipos de colaboraciones de datos que permiten el intercambio de conocimientos sobre datos o ciencia de datos entre sectores para crear valor público.

En primer lugar, cooperativas o agrupaciones de datos implican que las empresas y otras entidades se unan para crear recursos de datos compartidos. Las empresas también pueden poner los datos a disposición de los candidatos cualificados que compitan por desarrollar nuevas aplicaciones o descubran usos innovadores de los datos mediante premios y desafíos. Las colaboraciones de datos pueden adoptar la forma de asociaciones de investigación también, con las empresas que comparten datos con universidades, académicos u otros investigadores para permitir la generación de nuevos conocimientos. Los datos corporativos compartidos (a menudo agregados) se pueden utilizar para crear productos de inteligencia como herramientas, paneles, informes, aplicaciones y otros dispositivos técnicos para apoyar objetivos públicos o humanitarios. Interfaces de programación de aplicaciones (API) que ofrecen acceso directo a los flujos de datos corporativos, así como a los datos que se pueden recopilar manualmente, permiten a los investigadores y profesionales acceder a los datos para realizar investigaciones, pruebas y análisis de datos. Por último, las empresas pueden compartir datos con un número limitado de intermediarios de confianza, como el Reino Unido Centro de investigación de datos sobre consumidores y la organización sin fines de lucro de desarrollo internacional NetHope, para permitir el análisis y el modelado de datos, así como otras actividades de la cadena de valor.

La práctica de utilizar la colaboración de datos tiende a ser global e intersectorial. Por ejemplo, el Colaboración de datos en California es un esfuerzo de puesta en común de datos entre una coalición de empresas de agua, ciudades y minoristas de agua para crear una plataforma integrada en toda California que proporcione análisis técnicos precisos y sirva de base mejor para la política del agua y la toma de decisiones operativas. Hace poco, anunciamos la creación de una colaboración de datos con Unicef, Universidad del Desarrollo, Centro de I+D de Telefónica, Fundación ISI y Globo digital — y con el apoyo de Datos 2 veces — aprovechar las imágenes de teléfonos móviles y satélites para aumentar nuestra comprensión de cómo las megaciudades como Santiago de Chile pueden crear soluciones de movilidad más seguras y eficientes para mujeres y niñas.

Cómo el intercambio de datos puede ayudar a resolver los problemas públicos 

A un nivel amplio, las colaboraciones de datos pueden ayudar a obtener información de enormes almacenes de datos del sector privado sin explotar. Pero, ¿con qué propósito? Nuestra investigación, aplicada a los datos de las redes sociales y vista de manera más general, indica cinco propuestas de valor público. Entre ellas se incluyen:

Conciencia y respuesta situacionales. Los datos de las redes sociales, incluidas las acciones, los tuits, las actualizaciones y los datos de búsqueda, pueden ayudar a las ONG, las organizaciones humanitarias y otras personas a entender mejor las tendencias demográficas, la opinión pública y la distribución geográfica de varios fenómenos (por ejemplo, la propagación de enfermedades).

Considere La iniciativa Disaster Maps de Facebook, que busca llenar cualquier vacío en las fuentes de datos tradicionales e informar las iniciativas de ayuda más específicas de los socorristas. Tras los desastres naturales, Facebook comparte los datos agregados de ubicación, movimiento y seguridad autodeclarados recopilados a través de su plataforma con organizaciones asociadas, como la Federación Internacional de Sociedades de la Cruz Roja y de la Media Luna Roja, Unicef y el Programa Mundial de Alimentos.

Creación y transferencia de conocimientos. Las colaboraciones de datos pueden reunir (o «unir») conjuntos de datos muy dispersos, lo que permite comprender mejor las posibles correlaciones y causalidades, así como las variables que marcan la diferencia en cada tipo de problema.

Por ejemplo, el Laboratorio de Máquinas Sociales del MIT Proyecto Electome analizó enormes conjuntos de datos de actividad en Twitter para mejorar la información sobre las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016; y Programa de investigación de gráficos económicos de LinkedIn está permitiendo nuevos conocimientos sobre las condiciones económicas y los comportamientos de búsqueda de empleo.

Diseño y prestación de servicios públicos. Los conjuntos de datos privados suelen contener una gran cantidad de información que puede permitir modelar con mayor precisión los servicios públicos y ayudar a guiar la prestación de los servicios de una manera específica y basada en pruebas.

Por ejemplo, Waze se asocia con más de 60 ciudades para compartir sus datos de tráfico de origen colectivo a fin de mejorar la planificación urbana y ofrecer información sobre las estrategias para reducir la congestión urbana, a través de su Programa Connected Citizens.

Predicción y previsión. La información más rica y completa de las colaboraciones de datos permite nuevas funciones predictivas para los responsables políticos y otras personas, lo que les permite ser más proactivos.

Este fue el enfoque adoptado por los investigadores con el objetivo de predecir la probabilidad de inundaciones uso de metatags de Flickr y los efectos adversos de los medicamentos informados en las redes sociales y las publicaciones en los foros.

Evaluación y evaluación del impacto. Por último, las colaboraciones de datos pueden ayudar a supervisar, evaluar y mejorar. Al aprovechar los datos de las redes sociales, los actores de interés público pueden evaluar rápidamente los resultados de sus acciones para analizar los productos y programas cuando sea necesario.

Esto es lo que hizo Sport England, por ejemplo, cuando utilizó datos de Twitter para entender las opiniones de las mujeres sobre el ejercicio y los mensajes sobre el ejercicio para informar y evaluar su#ThisGirlCan campaña destinada a mejorar la salud y la actividad física de las mujeres y las niñas.

Profesionalizar el uso responsable de los datos privados para el bien público

A pesar de lo que promete, la práctica de la colaboración de datos sigue siendo ad hoc y limitada. En parte, esto se debe a la falta de un concepto bien definido y profesionalizado de administración de datos en las empresas. Hoy en día, cada intento de establecer una asociación intersectorial basada en el análisis de los datos de las redes sociales requiere esfuerzos importantes y lentos, y las empresas rara vez cuentan con personal encargado de llevar a cabo esos esfuerzos y tomar las decisiones pertinentes.

Como consecuencia, el proceso de establecer colaboraciones de datos y aprovechar los datos de propiedad privada para la elaboración de políticas y la prestación de servicios basadas en la evidencia es oneroso, por lo general único, no se basa en las mejores prácticas ni en ninguna base de conocimientos compartida, y tiende a disolverse cuando los campeones involucrados pasan a otras funciones.

Al establecer la administración de los datos como una función corporativa, reconocida en las empresas como una responsabilidad valiosa, y al crear los métodos y las herramientas necesarios para un intercambio responsable de los datos, la práctica de la colaboración de datos puede regularizarse, ser predecible y reducir los riesgos.

Si los primeros esfuerzos con este fin, desde iniciativas como Data for Good de Facebook en el espacio de las redes sociales y de MasterCard Filantropía de datos enfoque en torno a los datos financieros: si se escalan y amplían de manera significativa, los administradores de datos del sector privado pueden actuar como agentes de cambio responsables de determinar qué datos compartir y cuándo, cómo proteger los datos y cómo actuar en función de la información recopilada a partir de los datos.

Aun así, muchas empresas (y otras) siguen resistiéndose a la perspectiva de compartir «sus» datos, lo cual es una respuesta comprensible dado el reflejo de proteger los intereses corporativos. Sin embargo, nuestras investigaciones indican que muchos beneficios pueden repercutir no solo en los destinatarios de los datos, sino también en quienes los comparten. La colaboración de datos no es un juego de suma cero.

Con el apoyo del Fundación Hewlett, nos embarcamos en un proyecto de dos años para profesionalizar la administración de los datos (y el uso de la colaboración de datos) y establecer enfoques de responsabilidad de datos bien definidos. Invitamos a otros a únase a nosotros trabajando para transformar esta práctica en una forma generalizada e impactante de aprovechar los activos del sector privado, incluidos los datos de las redes sociales, para generar resultados positivos para el sector público en todo el mundo.