Datos y más datos. ¿Qué significa Big data? Un concepto que, últimamente, los que trabajamos con tecnologías, escuchamos casi diariamente. Pues bien, no es más que una enorme y no uniforme cantidad de datos. Seamos un poco más específicos.
La verdad es que usamos bases de datos desde la década del 60’. Pero lo que poníamos en esas bases era información limitada y con cierta uniformidad. Un sistema de columnas y filas más, donde “encasillábamos” la información.
La Big data no encaja en estos casilleros porque, además de ser mucha info, recordemos que estamos en la era de la infoxicación, en la que la data nos llega en formatos y por medio diferentes. Y además, cuando creamos una base de datos, con el objetivo «antiguo», ésta debía ser fácil de consultar, cosa difícil en este «moderno» caso.
Una base de datos, tal como manejábamos hasta ahora, es una colección de datos, la Big data es una colección de colecciones de datos. Y esas diferentes colecciones, a su vez, vienen en diferentes formatos. ¡Por eso resulta tan difícil “encajarlos”!.
¿Qué queremos decir con diferentes formatos? Ya no hablamos sólo de imagen o audio si no que ahora debemos clasificar formatos tales como: la info de un tweet, de un post en Facebook, de una llamada por celular, de una búsqueda en Internet… Una locura.
Y no sólo los seres humanos producimos información. También los objetos: postes de luz equipados con sensores que pueden transmitir información sobre las nubes para ofrecer datos del tiempo, heladeras que twittean, etc. Con la Internet de los objetos esto ya es posible.
Y aquí no termina todo. Esa información que parecería imposible de emparejar y guardar, además, necesita ser conectada para que signifique algo para alguien, que cobre sentido.
Una de las mejores maneras de contar una historia es a través de la visualización de datos. Justamente porque es un modo de sintetizar estética y eficazmente una cantidad extraordinaria de los mismos. Ya mismo les explico a qué viene este comentario.
Las redes sociales, por ejemplo, generan enormes cantidades de datos. Es allí donde el 90% de todos los datos en el mundo se ha generado en los últimos años. Y la característica de estos datos (creados en redes sociales) es que son datos personales. Cuando usamos esas redes hay un señor Facebook que se encarga, supuestamente previa autorización nuestra, de organizar esta información. Lo que veníamos diciendo que era tan difícil…
Para comenzar a entender. Clasificar y conectar. Algunos patrones de relaciones se hacen evidentes cuando son visualizados. Ok. Hasta acá, todo muy lindo. Y entonces, ¿para qué nos sirven finalmente a los humildes mortales? Las empresas, como ya dijimos, no sólo de redes como Facebook, ya están analizando la Big data para “leer” y descifrar las necesidades y gustos de sus clientes y, en consecuencia, refinar sus productos.
Y llegan los museos. Tampoco seamos tan ingenuos. No son empresas, ni Facebook, pero también, y como lo hemos venido comentando en varios posts, quieren fidelizar público y para ello, necesitan estudiarlos, escucharlos, leerlos, etc. Lo que se ha dado en llamar estudio de audiencias.
Ya, si los museos entendieran que esto es importante, tendrían un gran trabajo con la Big data. Hoy, el usuario es exigente y el visitante busca espacios en los que se haya escuchado sus gustos y se haya actuado en consecuencia. Pero, por suerte, y para que los espacios culturales no se sientan mal, es importante destacar que con la Big data se puede hacer más que cruzar datos para ganar plata.
A veces no es para qué sino el cómo lo que vuelve más creativo el sistema. Es el caso de la Tate que para una exposición, creó un videojuego que lo que hacía era recolectar información sobre los usuarios. Un modo analítico para no parecer analítico.
Si bien la mayoría de los museos tienen sitios web, no todos tienen la misma calidad, ya sea en su usabilidad o en sus contenidos. Ya sea por dinero o por decisión editorial. Sin embargo, no se ha visto aún que haya una intención de consulta entre pares. Los museos se prestan objetos, pero no se comparten. Cuando uno accede a un link sugerido por el museo, generalmente pertenece a una misma “familia”. No se linkea a otro museos. Ni aún cuando se quiere saber más sobre un autor o contemporáneos. Pero no sería una mala idea que, al hacer un análisis de toda la info (data) de cada museo, se pudiera hacer un banco de datos universal de museos.
Entonces alguien que quiere ver todo lo que existe sobre Van Gogh podría, por ejemplo, podría acceder en un solo lugar a la información del Musée d’Orsay, a la info que da The Metropolitan Museum of art en una línea de tiempo, a la exhibición que se hizo sobre el tema en The Museum of fine arts Houston o al Giverny Museum of Impressionisms.
El Google Art Project es lo más cercano a lo que estamos describiendo: ofrece on line colecciones de muchos museos y pone la información en un solo lugar. En todo caso, está señalando una tendencia en esto de compartir.
Otro modo que se me ocurre, a partir de este ejemplo, es ser cada vez más específico, más personalizado, tal como lo exige el visitante: crear un espacio que reúna aspectos que no todos lograrían por sí solos. Por ejemplo, una colección que permitiera acceder a todos los cuadros que exhiban pescadores, o museos de pescadores o museos de la pesca. Una especie de nodo que incluyera todo aquello que se produce sobre un tema en todos los formatos posibles. Un submundo personalizado: imagen, audio, MOOC, twitter, facebook, etc.
Sigamos con posibilidades que se salgan de lo comercial. Entrecruzar sistemas que podamos obtener a través de toda esta info que vamos dejando dispersa en la web. Por ejemplo, las escuelas. Analizando los programas curriculares de la educación artística escolar, los departamentos educativos de los museos podrían desarrollar actividades más interesantes. Sigue siendo estudio de audiencia, pero para otro objetivo.
Podría ser para conocer tendencias, artísticamente hablando, recolectar info sobre las ventas de los artistas por país de origen, y analizar cuáles son los mercados en los que tienen más éxito. O recolectar data de las exposiciones internacionales para saber cuáles son las nacionalidades más representadas y dónde se presentan.
Por eso es importante tener un buen sitio web. No sólo para que sea atractivo o estimulante atractivamente sino también para obtener datos de los usuarios que nos permitirán ser aún más atractivos y estimulantes en otros niveles.
El Big Data son sólo datos. Muchos datos. Lo importante es lo que se puede hacer con ellos. Es decir, con la información que se puede extraer, para actuar en consecuencia.
Porque hoy, la info que vamos dejando no es sólo un mail. A través de juegos y otras estrategias (Data mining: minería de datos) podemos saber dónde se localiza la persona (geolocalización), qué hay cerca de ella, qué lugar puede ofrecerle una información más personalizada, etc. Un sitio de compras (aunque sea uno “intelectual” como Amazon) posee información preciosa.
Resumiendo: tenemos mucha información, en varios formatos y queremos que sirva para algo. Para ello, debemos clasificarla, conectarla y personalizarla. Esta nos llega a través de los mensajes que nosotros mismos transmitimos diariamente. Por eso también es importante, a partir de acá pensar en el Open data (abrir a todos estas bases gigantes) y en el Linked data (queda para otro capítulo, lo prometo). No sólo para que todos tengamos acceso, si no para que se aprendan conceptos tales como la transparencia en la información.
Un buen comienzo podría ser investigar diferentes ejemplos de proyectos como el de The Cultural Data Project (CDP), una organización nacional dedicada a aportar a las artes sin fines de lucro y sector cultural con datos confiables de alta calidad, con el fin de fortalecer su impacto público. Es decir, una fuente que nos puede servir para conocer otras iniciativas culturales similares y crear una comunidad nacional de datos culturales. No sólo un mapeo sino recopilación de herramientas y metodologías posibles. No es el único.
Los museos deberían devenir los matchmakers del arte. Mucha info… que al menos ¡resulte útil!.
Leo, escucho, analizo y conecto.
Links Hay una exposición muy interesante que puede servirnos para seguir entendiendo el concepto: Big Bang Data IBM Big Data Analytics Helps History Colorado Center Better Engage Visitors with an Enhanced Cultural Experience La UIT crea la primera norma internacional sobre Big Data
[…] y propone cosas en función de esta producción. Esto se conecta con lo que ya hemos comentado de Big data. Volvemos: para responder a las exigencias de éste ya no pasivo visitante y generador de […]
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[…] entre otros, estén buscando quienes cubran los cargos de analistas de datos. Ya hemos hablado de data minning, minería de datos y big data (posiblemente, podríamos […]
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[…] Consultor en Big data: toda la información que el usuario y la institución misma desarrolla debe ser recolectada e […]
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