El enigma de las papas rizadas: Por qué un "me gusta" dice más de lo que imaginas

Se puede hacer mucho con los datos en línea. Pero ¿sabías que los 'expertos' informáticos una vez determinaron que darle “me gusta” a una página de Facebook sobre papas rizadas implicaba también que eras inteligente? En serio. La científica informática Jennifer Golbeck explica cómo sucedió esto, cómo algunas aplicaciones tecnológicas no son tan benignas y por qué piensa que deberíamos devolver el control de la información a sus legítimos dueños.

Si recuerdan aquella primera
década de la Web,

era un lugar realmente estático.

Uno podía ingresar, mirar páginas,

o bien de organizaciones

que tenían equipos para crearlas

o bien de personas que tenían
conocimientos técnicos

en ese entonces.

Y con el auge de
los medios sociales

y de las redes sociales
a principios del 2000

la Web cambió completamente

y ahora la vasta mayoría
del contenido con el que

interactuamos proviene
de usuarios medios,

de videos de YouTube,
artículos de blog,

revisiones de productos o de
artículos en medios sociales.

Y también se ha vuelto un
lugar mucho más interactivo,

donde las personas interactúan,

comentan, comparten,

y no solo están leyendo.

Facebook no es el único lugar
donde esto se puede hacer,

pero es el lugar más grande.

Veamos los números.

Facebook tiene 1200 millones
de usuarios por mes.

La mitad de la
población de Internet

usa Facebook.

Es un sitio,
como otros,

que nos ha permitido
crear un yo virtual

con poca habilidad técnica,

y por eso respondemos
poniendo ingentes cantidades

de datos personales.

Así que tenemos datos
de comportamiento,

preferencias,
datos demográficos

de cientos de millones
de personas,

algo sin precedentes
en la historia.

Como científica informática,
esto me ha permitido

construir modelos

que pueden predecir todo
tipo de atributos ocultos

de Uds. que ni siquiera
Uds. conocen,

de los que comparten
información.

Como científicos,
usamos eso para ayudar

a interactuar en línea,

pero hay aplicaciones
menos altruístas,

y existe un problema en el
desconocimiento del usuario

de estas técnicas y de
su funcionamiento,

y aún de conocerlas, no tenemos
demasiado control sobre ellas.

Por eso hoy quiero hablarles

de algunas cosas que
podemos hacer,

y luego brindar
ideas para avanzar,

para devolverle un poco
de control a los usuarios.

Esta es Target, la empresa.

No solo puse ese logo

en el vientre a esa
pobre mujer embarazada.

Es posible que hayan visto
la anécdota que salió

en Forbes, en la que Target

le envió un volante
a esta chica de 15 años

con anuncios y cupones

para biberones,
pañales y cunas

2 semanas antes de que
le dijera a sus padres

que estaba embarazada.

Sí, el padre estaba muy molesto.

Dijo: "¿Cómo adivinó Target

que esta chica de secundaria
estaba embarazada

antes de que se lo
diga a sus padres?"

Resulta que ellos tienen
el historial de compras

de cientos de miles de clientes

y calculan lo que llaman
puntaje de embarazo,

que no se trata de si la mujer
está o no embarazada,

sino para cuándo espera.

Y lo calculan

no mirando cosas obvias

como si compra una cuna
o ropa de bebé,

sino cosas como
si compró más vitaminas

de lo normal,

o si compró un bolso de mano

suficientemente grande como
para contener pañales.

Y por sí solas,
dichas compras no parecen

revelar mucho,

pero es un patrón de
comportamiento que,

tomado en el contexto de
miles de otras personas,

empieza a revelar algunas ideas.

Ese es el tipo de cosas que hacemos

al predecir en los
medios sociales.

Buscamos pequeños patrones
de comportamiento que,

al detectarlos entre
millones de personas,

nos permiten encontrar
todo tipo de cosas.

En mi laboratorio,
junto a mis colegas,

hemos desarrollado mecanismos
en los que podemos

predecir cosas con
bastante exactitud

como sus preferencias políticas,

su puntaje de personalidad,
género, orientación sexual,

religión, edad, inteligencia,

además de cosas como

cuánto confían en las
personas que conocen

y cuán fuertes son esas relaciones.

Podemos hacer todo esto muy bien.

Y, de nuevo, no viene
de lo que podría

pensarse como información obvia.

Mi ejemplo preferido
es este estudio

publicado este año

en las Actas de la
Academia Nacional.

Si lo buscan en Google,
lo encontrarán.

Tiene 4 páginas,
es fácil de leer.

Mirando los "me gusta"
de Facebook,

o sea, las cosas que
nos gustan en Facebook,

usaron eso para predecir
todos estos atributos,

y algunos otros.

En su artículo listaron
los 5 "me gusta"

más indicativos de
una inteligencia alta.

Entre ellos figuraba el "me gusta"

de las papas rizadas. (Risas)

Las papas rizadas son deliciosas,

pero que les gusten
no necesariamente significa

que sean más inteligentes
que la media.

Entonces, ¿cómo es que uno de
los indicadores más fuertes

de inteligencia

sea darle "me gusta"
a esta página

si el contenido es
totalmente irrelevante

para el atributo que se predice?

Resulta que tenemos que mirar

un montón de teorías subyacentes

para ver por qué podemos hacer esto.

Una de ellas es una teoría
sociológica llamada homofilia,

que dice que básicamente las personas
son amigas de personas como ellos.

Así, si uno es inteligente, tiende
a ser amigo de personas inteligentes

y si es joven, tiende
a ser amigo de jóvenes

y esto está bien establecido

desde hace cientos de años.

También sabemos mucho

sobre cómo se difunde la
información por las redes.

Resulta ser que
los videos virales,

los "me gusta" de Facebook,
u otra información

se difunden exactamente
de la misma manera

que las enfermedades
por las redes sociales.

Por eso es algo que hemos
estudiado durante mucho tiempo.

Tenemos buenos modelos de esto.

Juntando estas cosas

empezamos a ver por qué
ocurren cosas como estas.

Si tuviera que hacer
una hipótesis,

diría que un tipo inteligente
lanzó esta página

o fue quizá uno de los
primeros "me gusta"

que puntuó alto en esa prueba.

Les gustó, y sus amigos lo vieron,

y por homofilia, sabemos que probablemente
tenía amigos inteligentes,

por eso se los propagó,
y a alguno le gustó,

y ellos tenían amigos inteligentes,

y se lo propagaron a ellos,

y así se expandió por la red

a una serie de
personas inteligentes,

y así, al final, la acción

de darle "me gusta"
a las papas rizadas

es indicio de inteligencia superior,

no debido al contenido,

sino por la acción
de darle "me gusta"

que refleja el
atributo en común

con otras personas
que hicieron lo mismo.

Es complicado, ¿no?

Es algo difícil de explicar

al usuario medio,
y aún de hacerlo,

¿qué puede hacer al respecto
el usuario medio?

¿Cómo saber que uno
dio un "me gusta"

que indica un rasgo propio

totalmente irrelevante al
contexto del "me gusta"?

Los usuarios no tienen demasiado poder

para controlar el uso de estos datos.

Y veo eso como un verdadero
problema en el futuro.

Por eso creo que hay
un par de caminos

a mirar

si queremos darle a los
usuarios algo de control

sobre cómo se usan estos datos,

porque no siempre se van a usar

en su beneficio.

Un ejemplo que doy
a menudo es que,

si alguna vez me aburro
de ser profesora,

fundaré una empresa

que prediga todos estos atributos

y cosas como cuán bien
uno trabaja en equipo,

o si uno es drogadicto,
o alcohólico.

Sabemos cómo predecir eso.

Y le venderé informes

a empresas de RR.HH.
y a grandes empresas

que quieran contratarlos.

Hoy, podemos hacerlo.

Podría lanzar esa empresa mañana,

y Uds. no tendrían ningún control

para que no use sus datos de esa forma.

Eso me parece que es un problema.

Por eso podemos
transitar las vías

políticas y legales.

En algunos aspectos,
creo que sería más eficaz

pero el problema es
que deberíamos hacerlo.

Al observar nuestro proceso
político en acción

pienso que es muy poco probable

conseguir que un grupo
de representantes

se siente,
se documenten al respecto,

y luego promulguen
cambios radicales

a la ley de propiedad
intelectual de EE.UU.

para que los usuarios
controlen sus datos.

Podríamos ir por las políticas,

las empresas de medios sociales dicen

¿Sabes? Eres dueño de tus datos.

Tienes total control
de cómo se usan.

El problema es que los
modelos de ingresos

de la mayoría de las empresas
de medios sociales

dependen de compartir o explotar los
datos de usuario de alguna manera.

A veces se dice de Facebook
que los usuarios

no son el cliente,
sino el producto.

Entonces, ¿cómo hacer
que una empresa

le ceda el control de
su activo principal

nuevamente a los usuarios?

Es posible, pero no creo
que sea algo

que veamos
cambiar rápidamente.

Por eso creo que la otra vía

que podemos transitar es
la de ser más eficaces,

la de aplicar más ciencia.

La de hacer más ciencia
que nos permita desarrollar

todos estos mecanismos para calcular

estos datos personales en primer lugar.

Es una investigación muy similar

a la que deberíamos hacer

si quisiéramos desarrollar mecanismos

que le digan al usuario:

"Este es el riesgo de la acción
que acabas de hacer".

Al darle "me gusta"
a esa página en Facebook,

o al compartir esa
información personal,

mejoraste mi capacidad

de predecir si usas drogas

o si te llevas bien
en el trabajo.

Y eso, creo, puede afectar que

las personas quieran
compartir algo,

mantenerlo privado,
o desconectado por completo.

También podemos ver cosas como

permitirle a las personas
cifrar los datos que suben,

para que sean invisibles
o sin valor

para sitios como Facebook

o servicios de terceros
que los acceden

pero que los usuarios
que la persona seleccionó

puedan verlos.

Esta es una investigación
súper interesante

desde el punto de
vista intelectual,

de modo que los científicos
estarán encantados de hacerla.

Eso nos da una ventaja
sobre la vía legal.

Uno de los problemas que surgen

cuando hablo de esto

es que si las personas empiezan
a mantener estos datos privados

todos esos métodos desarrollados

para predecir sus rasgos fallarán.

Y yo digo que para mí
es un éxito total,

porque como científica,

mi objetivo no es inferir
información de los usuarios,

sino mejorar la interacción
de las personas en línea.

A veces, eso implica inferir
cosas sobre ellos,

pero si los usuarios no quieren
que use esos datos,

creo que deberían tener
el derecho a pedirlo.

Quiero usuarios informados, que aprueben

las herramientas que desarrollamos.

Por eso creo que incentivar
este tipo de ciencia

y apoyar a los investigadores

que quieran ceder algo del control
nuevamente a los usuarios

y quitárselo a las empresas
de medios sociales

implica avanzar, y que esas
herramientas evolucionen

y avancen,

significa que tendremos
una base de usuarios

educados y con poder.

Y creo que todos estamos de acuerdo

en que es una manera
bastante ideal de avanzar.

Gracias.

(Aplausos)