'Big data' para crear impacto





En una TED Talk sobre grande fecha, Kenneth Cukier explicaba c贸mo un mayor acceso a datos nos ayuda a tomar mejores decisiones. El video comenzaba por preguntar cu谩l es la tarta favorita de los estadounidenses, siendo la respuesta tarta de manzana. Esta respuesta se basa en los datos disponibles que indican que la tarta de manzana es la m谩s vendida en la dimensi贸n de 30 cent铆metros y que es consumida por varias personas del mismo hogar. En ese sentido, la manzana es el sabor que todos les gusta. Sin embargo, cuando se inici贸 la comercializaci贸n de tartas m谩s peque帽as, para consumo individual, la tarta de manzana cay贸 a cuarto o quinto lugar en la preferencia de los consumidores. En este ejemplo, la mayor disponibilidad de datos, permiti贸 percibir cu谩l es realmente el sabor que los estadounidenses prefieren y c贸mo satisfacer esa preferencia. M谩s datos permitieron plantear mejores preguntas y, por consiguiente, llegar a respuestas m谩s relevantes.





Tradicionalmente, tomamos decisiones basadas en informaci贸n generalizada sobre las personas en detrimento de tomar decisiones sobre la base de las necesidades individuales de cada uno. En el sector privado, cada vez hay m谩s informaci贸n disponible sobre los clientes de forma individualizada, ayudando a las empresas a servir a sus clientes. Un ejemplo son los supermercados. Al usar una tarjeta de cliente cuando efect煤o una compra de pa帽ales y toallitas de beb茅, s茅 que en las semanas siguientes recibir茅 vales de descuento en puericultura. La empresa utiliz贸 informaci贸n sobre mi patr贸n de consumo y adapt贸 los descuentos que me env铆an a mis necesidades.

Desgraciadamente, en la mayor铆a de los servicios sociales p煤blicos, la informaci贸n que existe se interpreta de forma generalizada, como si existiera s贸lo un enfoque que responde a las necesidades de todos los ciudadanos que reciben estos servicios. En el 谩rea de acci贸n social, estos servicios se denominan respuestas sociales tipificadas. Existen respuestas tipificadas para ni帽os y j贸venes en riesgo, adultos en edad activa y ancianos en situaci贸n vulnerable, entre otros. Estas respuestas carecen de personalizaci贸n a nivel individual, que reconocen que existen varios tipos de ni帽os y j贸venes en riesgo, adultos en edad activa y ancianos con diferentes tipos de necesidades.

A a帽adir a esta necesidad de personalizaci贸n, existen silos de informaci贸n entre las respuestas sociales, resultando en una ecuaci贸n en que somos mucho m谩s que 10 millones de ciudadanos: somos 10 millones para la salud, otros 10 millones para la educaci贸n y otros 10 millones para la educaci贸n la seguridad social y la formaci贸n profesional. La informaci贸n se encuentra en bases de datos diferentes, sin identificadores 煤nicos. La inexistencia del cruce de informaci贸n entre diversas 谩reas de actuaci贸n y departamentos contribuye a la falta de personalizaci贸n en la implementaci贸n de respuestas sociales, resultando en una inadecuaci贸n entre las respuestas dadas y las reales necesidades de las personas servidas por esas respuestas. Los problemas sociales son intersectoriales y multidimensionales, exigiendo respuestas que tengan las mismas caracter铆sticas.

Una mayor disponibilidad de datos (grande fechano nos va a dar todas las respuestas que necesitamos ni va a sustituir el papel de los equipos que trabajan todos los d铆as en el terreno y hacen un trabajo inexcusable. Sin embargo, va a ayudarnos a plantear mejores cuestiones y llegar a mejores soluciones. Independientemente de todas las limitaciones impuestas por el nuevo Reglamento General sobre la protecci贸n de datos, existen soluciones para la recogida de datos de forma leg铆tima y anonimizada, respondiendo a esta necesidad.

Un ejemplo concreto de la aplicaci贸n del an谩lisis de datos, a trav茅s de su mayor disponibilidad, es el estudio de caso del municipio de Newcastle en el Reino Unido. La regi贸n tiene un desaf铆o en el 谩rea del desempleo joven, con un elevado n煤mero de j贸venes en situaci贸n de inactividad, no estando ni en formaci贸n / educaci贸n ni en el mercado de trabajo. El municipio quer铆a percibir mejor qu茅 soluciones podr铆a financiar para resolver el problema. La tendencia siempre fue asignar recursos financieros para un mayor apoyo escolar a j贸venes con escaso desempe帽o, porque la pregunta que siempre hicieron fue "cu谩l es la caracter铆stica de los j贸venes que hoy est谩n desempleados?". La respuesta era que los j贸venes en situaci贸n de desempleo tuvieron escaso desempe帽o escolar. Sin embargo, la poca disponibilidad de datos en el momento no desvelaba d贸nde estaba el verdadero problema.

A pesar de que los j贸venes en situaci贸n de desempleo tuvieron peor desempe帽o escolar, exist铆an muchos j贸venes en situaci贸n de pleno empleo que tambi茅n hab铆an tenido malas notas en la escuela. Por lo tanto, la variable rendimiento escolar no era lo que dec铆a la situaci贸n de desempleo. Un an谩lisis m谩s granular de los datos y la posibilidad de analizar el recorrido de estos j贸venes entre varias respuestas sociales-servicios de apoyo a ni帽os y j贸venes en riesgo, educaci贸n, salud- permiti贸 identificar que el principal factor predictivo de un joven estar en situaci贸n de desempleo era el n煤mero de interacciones con los servicios de apoyo a la familia, en el caso de familias identificadas como estando en situaci贸n de riesgo y vulnerabilidad (y no el desempe帽o escolar). Sobre la base de esta informaci贸n, el municipio de Newcastle puede reasignar recursos financieros para este tipo de respuestas y ha trabajado el problema del desempleo joven de forma preventiva, a partir de los 8-10 a帽os de edad, para evitar el problema cuando los j贸venes tienen m谩s de 18 a帽os.





El 谩rea de acci贸n social en Portugal tiene varios retos, entre ellos el hecho de que muchos de los datos existen en formatos que dificultan su an谩lisis y rara vez se utilizan para informar a la toma de decisiones. Si utilizamos la informaci贸n que existe, ciertamente conseguimos tomar decisiones m谩s informadas y personalizadas. Si iniciamos un proceso de digitalizaci贸n de la recogida y cruce de estos datos, podemos crear los pilares para mejores respuestas en los pr贸ximos a帽os, pasando de una l贸gica de respuesta a una l贸gica de prevenci贸n.

Tal como la tarta de manzana, tal vez llegamos a la conclusi贸n de que la mayor铆a de las respuestas sociales tipificadas es la cuarta o quinta mejor opci贸n para todos, pero lamentablemente no es la primera opci贸n para la mayor铆a de las personas. Un an谩lisis cuidadoso de los datos disponibles nos llevar谩 a servir mejor a las poblaciones que necesitan servicios de calidad para lograr mejores resultados.

Antonio Miguel tiene 32 a帽os y es cofundador y partner de MAZE – decoding impact, una empresa de inversi贸n de impacto que trabaja con emprendedores, inversores y entidades del sector p煤blico para escalar soluciones eficaces que contribuyen a la resoluci贸n de problemas sociales y ambientales.

El Observador se asocia a los Global Shapers Lisbon, comunidad del Foro Econ贸mico Mundial a semanal discutir un tema relevante de la pol铆tica nacional vistos a trav茅s de los ojos de uno de los j贸venes l铆deres de la sociedad portuguesa. A lo largo de los pr贸ximos meses, compartir谩n con los lectores la visi贸n para el futuro del pa铆s, sobre la base de las respectivas 谩reas de especialidad. El art铆culo representa, por lo tanto, la opini贸n personal del autor enmarcada en los valores de la Comunidad de los Global Shapers, aunque de forma no vinculante.

Nacho Vega

Nacho Vega. Nac铆 en Cuba pero resido en Espa帽a desde muy peque帽ito. Tras cursar estudios de Historia en la Universidad Complutense de Madrid, muy pronto me interes茅 por el periodismo y la informaci贸n digital, campos a los que me he dedicado 铆ntegramente durante los 煤ltimos 7 a帽os. Encargado de informaci贸n pol铆tica y de sociedad. Colaborador habitual en cobertura de noticias internacionales y de sucesos de actualidad. Soy un apasionado incansable de la naturaleza y la cultura. Perfil en Facebook:聽https://www.facebook.com/nacho.vega.nacho Email de contacto: nacho.vega@noticiasrtv.com

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