Mensajes, minería de datos e información. El futuro ya ha llegado

A través de la más moderna estadística y las ciencias de la computación, nuestros enunciados son procesados buscando patrones que identifiquen propiedades o conductas.
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En este mundo digital en el que nos movemos casi todos como pez en el agua, la cantidad de mensajes que emitimos y lanzamos al ciberespacio al día es cada vez más grande. Frente a la certeza de que “las palabras se las lleva el viento”, lo que registramos por escrito en las redes sociales tiene una larga vida y son muchos los profesionales que están dispuestos (si les dejamos) a utilizarlo para extraer información. En algunos casos, la aplicación es sencilla e inmediata y se vende como una mejora en la experiencia de consumo: que nuestra huella digital dice que estamos pensando en hacer un viaje o en comprar un determinado producto, pues las empresas del sector pueden enviarnos publicidad específica para hacer realidad nuestros deseos. Son muchos los individuos que están dispuestos a perder parte de su intimidad por poder disfrutar de publicidad a la carta.

No obstante, existe un modo mucho más interesante de utilizar nuestros mensajes digitales y es el que surge de la aplicación de los programas de minería de datos. A través de la más moderna estadística y las ciencias de la computación, nuestros enunciados son procesados buscando patrones que identifiquen propiedades o conductas. A través de este procedimiento, se han encontrado marcadores lingüísticos que remiten a aspectos tan variados como rasgos de personalidad, problemas de salud o, incluso, la fiabilidad de los contenidos que transmitimos.

Así, la búsqueda de patrones lingüísticos en los mensajes que emitimos está sustituyendo a los antiguos cuestionarios o test de personalidad. La aplicación práctica de este tipo de información en los procesos de selección de personal es inmediata. Porque gran parte del éxito empresarial se basa en que los servicios de Recursos Humanos distribuyan a los empleados en virtud de sus cualidades. Conocer el grado de extroversión, de apertura a nuevas experiencias o de responsabilidad puede ser crucial para determinar en qué ámbito de la empresa puede ser más eficiente y, ¿por qué no? también más feliz.

De un modo similar, existen en la actualidad empresas que proporcionan información sobre el estado de salud de los usuarios a través de su comportamiento lingüístico. Analizando determinados marcadores en su forma de hablar, se puede extraer la probabilidad de que los clientes presenten determinadas enfermedades mentales (depresión, ansiedad) o procesos de deterioro cognitivo (alzheimer, parkinson o covid persistente, por ejemplo). Estas aplicaciones son, como vemos, una ayuda interesante para el diagnóstico precoz y pueden servir de complemento de otras pruebas médicas más específicas.

Hasta aquí todas las aplicaciones de las que os he hablado usan nuestros mensajes para reconocer cómo somos o cómo nos sentimos, pero hay otro tipo de utilidad de esta nueva información generada. Estoy pensando en la aplicación de estos sistemas en la detección de noticias falsas o Fake News.

Si se pregunta a los usuarios de redes sociales si se sienten capacitados para descubrir las noticias falsas que les llegan a los dispositivos, muy probablemente una inmensa mayoría contestaría afirmativamente. Otro asunto es cuál es el procedimiento que siguen para detectarlas. Algunos confían lo suficiente en los medios tradicionales como para usarlos de filtro: si no hay ningún medio de comunicación que se haga eco de la noticia la darán por probablemente falsa. El problema está entre aquellos que han perdido la confianza en los canales tradicionales. Este sector de la población se enfrenta solo ante la disyuntiva de decidir si lo que recibe es una noticia falsa o no. Y para ello, en muchas ocasiones, se usa el denominado “sentido común” que es una forma amable de llamar al sesgo de confirmación. Esto es, considerarán verdaderas aquellas noticias que confirmen sus ideas previas. Es difícil luchar contra esto, pero el procesamiento de grandes datos puede ser una ayuda. De hecho, ya existen aplicaciones que, en virtud de marcadores lingüísticos, establecen la probabilidad de que una noticia sea falsa. 

Como veis, muchas son las posibles aplicaciones del tratamiento estadístico de nuestros mensajes: empleados más adaptados al puesto de trabajo, enfermos detectados con prontitud, consumidores satisfechos y piedras en el camino para los difusores de noticias falsas. No obstante, si los poderes públicos no establecen límites que aseguren nuestra privacidad, tal vez todo esto no merezca la pena. Pero ese es un tema que trataremos en otro momento.

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