Hace meses hablábamos sobre el concepto de Big Data y veíamos que respecto al término, como tal, era más inteligente no tomarlo como un fin, sino como un medio. Es decir, vimos que la importancia de los datos no estriba tanto en ellos sino en gestionarlos correctamente y capitalizar adecuadamente las respuestas que (su gestión y análisis) da.
Para gobernar y gestionar una economía, un país o una empresa, pública o privada, hace falta anticipación, y por tanto, usar las mejores herramientas disponibles para la prospectiva, la predicción y la planificación.
Bien, en este sentido, ¿podríamos pensar en utilizar los datos existentes, que pueden mostrar tendencias incipientes, para predecir (y quizás prevenir) futuras crisis económicas? Sería ésta una utilidad evidente (por lo necesaria) del Big Data. Es un incentivo.
La cosa tiene, además, cierto sentido si partimos de la base de que la medición (y el análisis) es el elemento vital de la economía. Y dado que los avances tecnológicos han impulsado mejoras en la medición (¿y en el control?) de las actividades económicas, podemos suponer que tenemos las herramientas necesarias.
Es decir, hay conjuntos ingentes de datos existentes a todos los niveles. Así, su correcto tratamiento y cuestionamiento podría producir pronósticos más precisos y la formulación de políticas más informadas (hacer que la política esté más basada en la previsión -científica- que en la conjetura).
Veamos algún ejemplo:
Un estudio, que comenzó en 2009 y propiciado por por Lynn Wu , profesor asistente en la Escuela Wharton de la Universidad de Pennsylvania, y Erik Brynjolfsson , profesor en el MIT Sloan School of Management, ha utilizado las búsquedas de Google para predecir las ventas de viviendas y el precio de las operaciones a tres meses vista. Según el estudio, cuanto mayor es la frecuencia de términos de búsqueda como “precios de la vivienda “, “agente inmobiliario”, “hipoteca”, etc. mayor probabilidad de actividad hay en el mercado inmobiliario. Recientemente, este modelo predijo ventas futuras de viviendas con un 24% más de precisión que las previsiones de la Asociación Nacional de Agentes Inmobiliarios.
Es decir, Google (cómo no, y otros buscadores), puede/n ayudar a las previsiones económicas oficiales, complementándolas desde su capacidad de recopilación de nuestro día a día.
El seguimiento de nuestra conducta (además de para atemorizarnos con el “Gran Hermano”) puede medir el comportamiento económico con un detalle jamás antes visto, y ayudar así a los gobiernos a ser capaces de ver los signos de las tendencias de la inflación, de la deflación, del empleo, etc.; de una forma más rápida que permita ajustes más apropiados y escalados, disponiendo pues de señales tempranas de alerta.
Por lo tanto, parece evidente que podemos decir, como ya lo hacen los economistas de Stanford Liran Einav y Jonathan Levin, que el Big Data va a cambiar el paisaje de la política e investigación económicas.
Entonces… ¿puede el Big Data ayudar a predecir las crisis económicas? Sí, siempre y cuando tanto los agentes “dueños” de dichos datos y los que van a utilizarlos tengan un comportamiento responsable. Ya se sabe que, como dijo el abogado Carlos Sánchez Almeida “Cuando todo es gratis, quizá debes pensar que la mercancía eres tú”.
Así, es evidente también que existe una necesidad perentoria de regular y equilibrar la necesidad de recopilar datos más detallados con la necesidad de seguridad y privacidad de dichos datos.
La idea subyacente a todo esto es que una mejor medición permitirá una mejor gestión de la economía. Si partimos de la base de que no se puede gestionar lo que no se puede medir, no deja de ser menos cierto de que el hecho de que se puede medir algo no significa necesariamente que se sabe gestionar. Para ello, la gente empieza a formarse, por ejemplo en Barcelona.
De todos modos, siendo positivos, recordemos que unos de los mantras repetidos hasta la saciedad ha sido que la causa exacta de la crisis en la que nos encontramos y el reparto de responsabilidades no está claro, ya que los responsables no sabían lo que se nos venía encima. Es decir, carecíamos (¿todos?) de los datos y de la capacidad de análisis para ver los riesgos que comportaba el sistema.
Así, este esfuerzo tecnológico (y el social que se deriva) puede simplificar o, al menos quitar escusas para esclarecer, los desafíos, trampas e injusticias del sistema.
Si queréis saber más…
Abbe EA, Khandani AE, Lo AW. Privacy-Preserving Methods for Sharing Financial Risk Exposures.
Einav L, Levin JD. The Data Revolution and Economic Analysis.
Lohr S. A Brief History of Data Revolutions in Economics.
Lohr S. A Data Weapon A Data Weapon to Avoid the Next Financial Crisis.
Lohr S. More Data Can Mean Less Guessing About the Economy.
Sornette D. How we can predict the next financial crisis.
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