MATTHEW KELLY & PETER LEWIN-LAS GRANDES BASES DE DATOS NO ELIMINAN EL PROBLEMA DEL CONOCIMIENTO PARA LOS PLANIFICADORES CENTRALE
Estas fueron las palabras del economista F.A. Hayek: “El conocimiento de las circunstancias de las cuales nosotros debemos hacer uso nunca existen en forma concentrada o integrada, únicamente como los trozos dispersos del conocimiento incompleto y frecuentemente contradictorio que todos los individuos separados poseen.”
LAS GRANDES BASES DE DATOS NO ELIMINAN EL PROBLEMA DEL CONOCIMIENTO PARA LOS PLANIFICADORES CENTRALES
Por Matthew Kelly & Peter Lewin
Fundación para la Educación Económica
Miércoles 11 de abril del 2018
NOTA DEL TRADUCTOR: Para utilizar los ligámenes de las fuentes del artículo, entre paréntesis, con letra en roja y subrayada, si es de su interés puede verlo en https://fee.org/articles/why-big-dat...ledge-problem/
Los datos de los consumidores tienen que venir de algún lado y ese algún lado son los mercados.
Entre estadísticos, economistas y ejecutivos de negocios, las “Grandes Bases de Datos” ocasionan furor. Amplios y detallados conjuntos de datos que, hasta recientemente no podían siquiera ser almacenados en un computador, son ahora administrados y analizados usando técnicas estadísticas innovadoras. Se mantienen elevadas esperanzas de que esos avances mejorarán las habilidades de los científicos para predecir el comportamiento humano. Incluso algunos entusiastas hasta especulan que las Grandes Bases de Datos harán que los mercados sean obsoletos (Big Data will render markets obsolete), permitiendo la planificación centralizada de la economía. Las Grandes Bases de Datos son más que una expresión de moda, pero su potencial es, a menudo, tremendamente exagerado.
¿CÓMO ESTAMOS USANDO LAS GRANDES BASES DE DATOS?
Para que las enormes bases de datos tengan sentido, los estadísticos han diseñado herramientas analíticas innovadoras, incluyendo aprendizaje automático (machine learning), prueba A/B (A/B testing) y procesamiento de lenguaje natural (natural-language processing). Las velocidades de almacenamiento y computación también han mejorado en años recientes.
Las empresas están buscando capitalizar estos adelantos. Según una encuesta llevada a cabo por Dresner Advisory Services (a survey conducted by Dresner Advisory Services), un 53 por ciento de las empresas utiliza Grandes Bases de Datos en algún grado desde el 2017. Glassdoor.com cita salarios promedio para científicos de datos de $120.000 ($120,000), mostrando una elevada demanda de sus habilidades.
Más y más, las empresas utilizan algoritmos para detectar tendencias de los mercados y predecir el comportamiento del consumidor. Los consumidores del siglo XXI interactúan constantemente con tales algoritmos.
Cuando los clientes de Spotify abren la sección “descubrir” de sus apps en los celulares, un algoritmo patentado (a proprietary algorithm) usa información acerca de hábitos de escuchar música en el pasado, para crear listas de reproducción ajustadas a sus gustos. Google constantemente pone al día su algoritmo de búsqueda (Google constantly updates its search algorithm) para hacer más relevante la busca de resultados. El gigante de la inversión, Blackrock, que proclama tener más de $6 millones de millones en activos bajo su administración, recientemente reemplazó a varios administradores de cartera (recently replaced several portfolio managers) con un algoritmo de transacciones sofisticado para informar, acerca de elecciones de valores.
Por supuesto, las Grandes Bases de Datos elevan preocupaciones éticas importantes (important ethical concerns). Los datos a veces son obtenidos de poblaciones desatentas. Aunque los usuarios de Internet típicamente firman un contrato de Términos para el Servicio, que le otorgan a empresas de medios sociales el permiso para registrar su comportamiento, la jerga legalista de esos acuerdos usualmente deja a los usuarios sin el conocimiento del alcance y profundidad del control. La debacle de Cambridge Analytica claramente demuestra estos problemas (aunque no implica que el gobierno sería un mejor guardián de la información).
Los gobiernos, por otra parte, no fingen en cuanto a obtener el permiso. Oficiales gubernamentales de la región de Xinjiang de China (Officials in the Xinjiang region of China) usan Grandes Bases de Datos para seguir la pista de la minoría étnica Uighur. La Prensa Asociada reportó que miles de uighures habían sido enviados a campos de adoctrinamiento político y que se les impidió comunicarse con sus parientes en el exterior. El riesgo de una distopía o anti-utopía alimentada por datos no es algo trivial.
GRANDES BASES DE DATOS NO ES IGUAL QUE GRAN CONOCIMIENTO
Algunos entusiastas de las Grandes Bases de Datos en cierta manera son una reminiscencia de los “socialistas de mercado” del siglo XX. Por ejemplo, un artículo del 2017 (2017 article) de los economistas Binbin Wang y Xiaoyan Li de la Universidad de Sichuan, escrita para el World Review of Political Economy, sostiene que las Grandes Bases de Datos resuelven muchos de los problemas enfrentados por el socialismo del siglo XX. Periodistas de la tecnología (Tech journalists) e incluso empresarios como Jack Ma de Alibaba (entrepreneurs like Alibaba's Jack Ma), han expresado sentimientos similares. Dado que los gobiernos de hoy poseen un conocimiento mucho más detallado de sus ciudadanos, dice el argumento, la planificación central podría ser más viable.
Las Grandes Bases de Datos representan un importante avance científico, pero es esencialmente inadecuado para lograr esas metas más ambiciosas. El problema no es simplemente un desfase temporal de recolección de datos o la inhabilidad de predecir innovaciones futuras y cambios súbitos en las preferencias (aun cuando esas limitaciones son también importantes).
La razón por la cual las Grandes Bases de Datos no pueden hacer posible la planificación central, es que cualquier dato acerca de la actividad económica (any data on economic activity) se basa inextricablemente en la existencia de mercados. Los algoritmos que usan las firmas privadas para mejor predecir la oferta y la demanda, se basan en un flujo proveniente de datos del mercado. Sin un mercado, esos datos dejan de existir.
Es tan sólo de las transacciones en el mercado de donde emergen los precios. El comportamiento del consumidor es sólo concebible cuando los consumidores tienen la libertad de escoger entre productos. Las pérdidas y las ganancias reflejan el desempeño de las firmas reales y de participantes en el mercado involucrados en competencia de rivales.
Información no es conocimiento (Information is not knowledge). Quite el mercado que produce los datos económicos y los gobiernos estarían volando a ciegas. ¿Qué producir? ¿Qué tanto deberá producirse? ¿Qué proceso de producción deberá emplearse? Elimine la libertad de los individuos para escoger y los planificadores centrales no tendrán forma de responder a esas preguntas, aunque dispongan de montañas de información pasada a sus discos duros. Simplemente ese conocimiento no puede ser generado de otra manera más que por el proceso de mercado. Todos los datos del mundo no pueden cambiar eso.
Es posible que las Grandes Bases de Datos continuarán ayudando a las empresas para que mejoren la satisfacción del consumidor, pero esas mejoras en el mercadeo y en la administración de la cadena de oferta, están inherentemente basadas en los mercados libres. Predicciones ambiciosas acerca de una nueva revolución científica para remplazar a los mercados por el socialismo, equivalen a una retórica actualizada de lysenkoismo [Nota del Traductor: se refiere al ingeniero soviético Trofim Lysenko, cuyas ideas fueron promovidas por Stalin para tratar de controlar y moldear la naturaleza humana, diferente de lo que determinara la naturaleza genética]. Los gobiernos que usan las Grandes Bases de Datos para controlar sus economías enfrentarán consecuencias predecibles.
Matthew Kelly es compañero investigador en el Coloquio para el Avance de la Educación de Libre Empresa (Colloquium for the Advancement of Free-Enterprise Education: CAFÉ por sus siglas en inglés) de la Universidad de Texas en Dallas.
Peter Lewin es Profesor Clinical de Economía de las Finanzas y de Administración, director del Coloquio para el Avance de la Educación de Libre Empresa (Colloquium for the Advancement of Free-Enterprise Education: CAFÉ por sus siglas en inglés) de la Universidad de Texas en Dallas y miembro de la Red Académica de la Fundación para la Educación Económica.
