Predecir el futuro: ¿ciencia ficción o un buen algoritmo?

MADRID.- En la Primavera Árabe, la serie de revueltas que sacudieron Egipto en el 2011, los organizadores usaron Twitter y otras redes sociales para convocar y movilizar a los manifestantes. Cualquier persona equipada con las herramientas apropiadas podía sacar partido de la información que se movía en esos días por las redes. Los analistas de inteligencia, conscientes de este hecho, hace tiempo que han vuelto su mirada hacia el gran volumen de información que se mueve a diario por la red y acuden al análisis de Big Data para prever eventos futuros y adelantarse a los acontecimientos.

El trabajo de la compañía se desarrolla en torno a un algoritmo lingüistico y estadístico que analiza grandes volumes de información de la red. A través del rastreo de páginas web, información gubernamental, foros, blogs, etc. establecen un modelo que define la relación existente entre personas y organizaciones.

Hawkins cree que el neocórtex humano funciona en sí como un sistema predictivo y de búsqueda de patrones.

Diariamente Recorded Future elabora más de trescientas mil predicciones a partir de cientos de miles de fuentes públicas en siete idiomas diferentes. “Solían ser los periodistas la gran fuerza de observación del mundo, ahora tenemos muchos observadores que observan el mundo”, afirmó Ahlberg en una de sus charlas. De acuerdo a su fundador, Recorded Future puede proporcionar predicción precisa de todo tipo de eventos, incluyendo las manifestaciones de masas, los movimientos de stock y los ataques de piratas informáticos. La compañía ofrece sus servicios a grandes corporaciones, al mundo de las finanzas y a los servicios de inteligencia, que se encuentran entre sus inversores, como In-Q-Tel, el brazo de inversiones de la CIA.

En Japón, un equipo internacional del Centro RIKEN de Ciencias Avanzadas de la Computación ha utilizado K, uno de los ordenadores más potentes del mundo, para predecir con exactitud lluvias torrenciales en zonas localizadas a partir de datos avanzados de radar.

Hasta ahora las predicciones meteorológicas de superordenadores se han realizado con simulaciones que utilizan rejillas espaciadas al menos un kilómetro y donde la incorporación de nuevos datos de observaciones se produce cada hora. Sin embargo, debido a la pobreza de detalle de estos cálculos, las simulaciones no pueden predecir con exactitud la amenaza de lluvias torrenciales que pueden desarrollarse en cuestión de minutos cuando nubes como los cumulonimbos se forman de manera repentina. Estas nubes ocasionan intensos vientos, inundaciones y tormentas que pueden durar varias horas y resultan extremadamente peligrosas para las aeronaves.

Mientras los escépticos muestran su desconfianza en estas predicciones, las grandes empresas siguen apostando por el Big Data

SpaceKnow, una compañía radicada en San Francisco, ha puesto en marcha el índice de manufactura de satélites de China, o SMI por sus siglas en inglés, basado en el análisis de miles de fotos tomadas desde satélites comerciales. Un algoritmo escanea a tiempo real las instantáneas tomadas desde el espacio para proporcionar un indicador de la economía China. Fondos de cobertura e inversores de capital privado se sirven de estos datos para crear sus propios modelos de predicción a futuro, e incluso algunos proveedores han decidido entrar en el negocio de los fondos de inversión. CargoMetrics, una compañia de imágenes de satélite y datos de envío que proporcionaba información sobre el comercio mundial a las corporaciones, ha establecido recientemente su propio fondo de cobertura para el comercio de sus análisis.

El mundo del derecho tampoco se escapa al impacto de Big Data. En Harvard, el ex-profesor asistente del departamento de Gobierno Kevin Quinn hizo un estudio para comparar su modelo estadístico con los juicios cualitativos de 87 profesores de derecho. El objetivo era determinar quién podría predecir mejor el resultado de todos los casos del Tribunal Supremo en un año. El resultado obtenido fue sorprendente; el modelo predijo el 75% de los resultados correctamente mientras que los expertos acertaron en un 59,1% de los casos. Un hecho llamativo es que el modelo tuvo mayor precisión con los votos de los jueces moderados mientras que los expertos en leyes predijeron mejor los votos de los jueces ideológicamente más extremos.