Datos masivos, dispositivos de geolocalización, etiquetas y dispositivos RFID e internet de las cosas
| Autor | Ana Garriga Domínguez |
| Páginas | 25-36 |
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La necesidad de recoger, guardar, procesar y clasificar la información es una constante a lo largo de la historia de la humanidad para que todo tipo de instituciones, públicas y privadas, pudieran desarrollar su funciones y actividades. Desde la invención de la escritura hasta nuestros días, la humanidad ha ido almacenando ingentes cantidades de información en los formatos y a través de los dispositivos tecnológicos de los que ha dispuesto en cada época. Desde las tablas de arcilla hasta la computación en la nube se ha perseguido archivar determinado conjunto de datos relevantes para su transmisión y acceso posterior con diversos objetivos. A la necesidad de recopilar, almacenar y conservar la información se suma la necesidad de clasificarla para que, de un conjunto desestructurado de datos, se pueda extraer una información y un conocimiento que permitan predecir acontecimientos o gestionar más eficientemente, por ejemplo, un recurso o un servicio.
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Una de las clases de informaciones que los gobiernos de todas las épocas y características han tratado de conocer es la que se refiere al número de sus súbditos y su identidad. La elaboración de censos fue común en el antiguo Egipto o en la civilización romana44. De hecho la primera aplicación del procesamiento automatizado de datos personales se llevó a cabo para la elaboración de un censo poblacional. En el año 1884, Herman Hollerith, a quien se considera el precursor del tratamiento automatizado de la información personal, creó la primera empresa45de procesamiento automático de información personal en el mundo, revolucionando de manera radical "el análisis de la información del censo y de la estadística en general"46. Desarrolló un sistema de cómputo mediante tarjetas perforadas47en las que los agujeros representaban el sexo, la edad o raza, entre otros. Las tarjetas perforadas de Hollerith se utilizaban en su máquina estadística para "explotar y tratar los datos registrados en las mismas por medio de una a modo de criba que le permite clasificarlas (las tarjetas) y contarlas según las categorías establecidas"48. Gracias a la máquina tabuladora de Hollerith en Estados Unidos el censo de 1890 se realizó en dos años y medio, cinco menos que el censo de 188049.
Una de las ventajas que aportaba la utilización de tarjetas perforadas en el procesamiento de datos es que permitía su clasificación de forma sencilla, facilitando que se pudiera conocer cuantas tarjetas cumplían determinados requisitos o parámetros como, por ejemplo, el número de personas de un determinado sexo, raza, estado civil
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y edad que vivían en una localidad. Probada su utilidad, posteriormente el invento de Hollerith se utilizó para elaborar y organizar estadísticas sanitarias en algunas ciudades y en el ejército50.
La evolución tecnológica, desde la máquina tabuladora al actual nivel de desarrollo digital, nos sitúa ante una realidad bien distinta, pero en la que se conserva el objetivo inicial de extraer de los datos la mayor cantidad de correlaciones y predicciones posibles.
En la era de los «grandes datos», éstos se ha convertido en la materia prima, en una nueva fuente de inmenso valor económico y social. Se han producido avances en la minería y análisis de datos y un aumento masivo de la capacidad informática de procesamiento y almacenamiento de éstos y la información se encuentra al alcance de las empresas, los gobiernos y los individuos. Además, el número creciente de gente, dispositivos y sensores que están conectados por redes digitales ha revolucionado la capacidad de generar, comunicar, compartir y acceder a los datos.51Las posibilidades de análisis estadístico y predictivo de los datos en la era de los datos masivos son difíciles de imaginar, como señalan Mayer-Schönberger y Cukier "al cambiar la cantidad cambiamos la esencia", pues al emplear todos los datos disponibles podemos apreciar "detalles que nunca pudimos ver cuando estábamos limitados a las cantidades más pequeñas" 52. Además, hoy han desaparecido la barreras tradicionales para el análisis de los grades conjuntos de datos. Históricamente, dos factores habían retenido la ciencia de «minería de datos», los modelos de predicción y los análisis exploratorios: la incapacidad para almacenar datos suficientes y el coste del procesamiento de la información53. Ambas barreras han desaparecido ante el gran avance la tecnología contemporánea, que posibilita el almacenamiento y su posterior procesamiento, de ingentes cantidades de datos a un coste relativamente barato. Los avances han sido muy notables tanto en relación con la potencia de cálculo y almacenamiento, como en las velocidades de transmisión de los datos, abaratándose sustancialmente el coste de estas operaciones. A ello a contribuido en gran medida, el «cloud computing»54, ya que ha supuesto la culminación de un proceso de perfeccionamiento
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tecnológico, que "ha traído consigo, entre otras cosas, una mucho mayor concentración de la capacidad de procesamiento de información"55.
Para seguir avanzando debemos dar respuesta a la cuestión de qué es el Big Data. Esta denominación hace referencia a dos cuestiones íntimamente relacionadas. En primer lugar, a la gran cantidad de datos disponibles, es decir, a la existencia de un masivo volumen de datos que pueden ser utilizados con diversos fines y están al alcance de empresas, estados y particulares. En segundo lugar, con la expresión Biga Data se alude también al conjunto de tecnologías cuyo objetivo es tratar grandes cantidades de información56, de datos, empleando complejos algoritmos y estadística con la finalidad de hacer predicciones, extraer información oculta o correlaciones imprevistas y, en último término, favorecer la toma de decisiones. Para analizar estas inmensas cantidades de datos han surgido un conjunto de técnicas que hacen referencia a los sistemas de información y "que pertenecen al campo de la inteligencia artificial (y) recibe el nombre de «minería de datos»"57. Así pues, cuando utilizamos la expresión Big Data nos estamos refiriendo, por una parte, a la ingente cantidad de datos disponibles58y, por otra al conjunto de herramientas y sistemas informáticos que analizan los datos buscando patrones recurrentes y correlaciones dentro del conjunto de aquellos.
Asimismo, el Big Data puede ser definido como un fenómeno cultural, tecnológico y académico, que se apoya en la interacción de, por una parte, la tecnología a través de la maximización de la potencia de cálculo y precisión algorítmica para reunir, analizar, vincular y comparar grandes conjuntos de datos; por otra parte, se apoya en el análisis para identificar patrones en esos grandes volúmenes de datos, que sirven hacer reivindicaciones económicas, sociales, técnicas y legales y, en último término, aportaría un elemento mitológico, entendido como la creencia generalizada de que los grandes conjuntos de datos ofrecen una forma superior de la inteligencia y que su conocimiento puede generar ideas que antes eran imposibles, con el aura de la verdad, la objetividad y la precisión59.
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Pero, no sólo el tamaño es importante. Además de la cantidad, hay otros factores que hemos de tener en cuenta como el de la procedencia de los datos. El 70% del universo digital es generado por nosotros mismos a través de nuestra interacción con los diferentes servicios de la red (e-mail, redes sociales, buscadores, Smartphone, etc.)60. Se trata de una realidad importante que hemos de tener en cuenta y que debe hacernos reflexionar sobre la efectividad de alguna de las normas vigentes en materia de protección de datos personales, pues "la gente comparte gustosamente información online: es una característica central de los servicios en red, no una vulnerabilidad que haya que evitar"61.
No obstante, los datos no provienen solamente de nuestra interacción en la red; una gran cantidad de ellos, que cada vez serán más numerosos en el futuro, serán obtenidos gracias al "Internet de las cosas", puesto que cada vez hay más dispositivos conectados a la red generando información de forma constante. Cuando se habla de Internet de las cosas o IoT62se hace referencia a un conjunto de objetos cotidianos conectados digitalmente a Internet entre los que debe existir "algún tipo de intercambio de información para que esos objetos representados por la palabra «cosas» trabajen en el mundo de los datos" 63. A la comunicación y el procesado de esta información hace referencia el término «Internet»64. Es decir, no se trata de que un objeto cotidiano, por ejemplo un electrodoméstico, cuente con un software integrado sino que, lo que lo convierte en parte del mundo de Internet de las cosas, es que recopila información sobre el uso que hacemos de ese objeto y la transforma en datos que procesa y envía a Internet.
Dentro del Internet de las cosas, son cada vez más numerosos un tipo de objetos que pertenecerían a la categoría de los denominados «wearables» o «tecnología vestible», como relojes y pulseras inteligentes o las «google glass», los relativos a la domótica o los denominados sensores portátiles y el conjunto de dispositivos y aplicaciones para registrar y procesar datos sobre nuestros hábitos cotidianos, número de pasos, calorías que quemamos, temperatura de nuestro cuerpo, pautas de sueño, etc.65Para incluirlos en la categoría de Internet de las cosas, estos dispositivos deben tener poder de cálculo y estar conectados a sensores electrónicos, que interactúen con el mundo
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real y que, finalmente, habrán de estar conectados a Internet66. El elemento diferenciador de éstos con otro tipo de dispositivos es su capacidad de compartir y procesar información con otros servicios o con otros usuarios67. Se trata de dispositivos que pueden acompañar a una persona desde el mismo momento de su nacimiento, como los monitores para bebés que se colocan como una tobillera y miden la temperatura, la frecuencia cardiaca, sus movimientos mientras...
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