NOS RASTREAN

También hay algo evidente. Las cantidades de datos digitales que producimos continuarán creciendo exponencialmente. Y si está usted preocupado con la publicidad que estudia su conducta cuando navega por la Red, ya está viviendo un adelanto de lo que se nos viene encima. Veamos Sense Networks. Es una pequeña y joven compañía startup en Nueva York que estudia los senderos que vamos dibujando mientras nos movemos con nuestros teléfonos móviles. En los ordenadores de Sense, cada uno de los millones de personas que rastrean no es más que un puntito parpadeante en un mapa. Pero los científicos de Sense pueden estudiar esos puntos y sacar toda clase de información sobre esas personas. Si el punto se pasa muchas noches en el mismo barrio, Sense puede (cruzando datos del censo) calcular sus ingresos o el valor medio de su vivienda. Los puntos que pausan en paradas regulares camino del trabajo son usuarios de trenes de cercanías. Es fácil ver los que van de copas por la noche. Los que juegan al golf, los que van a la iglesia, los que duermen en distintos sitios, todos están fichados por los datos.

Esto es sólo el comienzo. Mientras el sistema de Sense sigue los movimientos de los puntos, empieza a reconocer patrones similares. Asigna a cada grupo o tribu su propio tono de color. No es posible siempre definir estas tribus, porque los patrones son seleccionados por el ordenador, no por personas. Pero ahora las tribus trascienden los tradicionales segmentos demográficos con los que se han guiado los profesionales del marketing durante décadas. En el esquema de Sense, dos gemelos idénticos podrían tener puntos de colores distintos. Después de todo, conductas similares pueden ser más determinantes que las mismas edades o el color de piel.

¿Por qué centrarse en todos estos puntos? Supongamos que un cervecero monta una promoción exitosa en los barrios madrileños de Moncloa y Argüelles. Mirando uno de los mapas de Sense, la compañía podría rápidamente ampliar la campaña a otros barrios que estén parpadeando con los mismos puntos.
O podría anunciar la promoción en líneas de autobuses que llevan viajeros del mismo colorín.
Los políticos, que empiezan a usar técnicas de análisis complejos de datos para llegar a los votantes potenciales, podrían estudiar los sombreados de los puntos en sus mítines.
Luego podrían buscar grupúsculos de esas mismas tribus en otro pueblo o ciudad. Un partido centrista podría encontrar que personas en barrios que habían descartado como socialistas o nacionalistas podrían mostrarse receptivas a su mensaje.

El estudio de los movimientos de las personas a través de sus teléfonos móviles es sólo el principio.
Con terminales cada vez más sofisticados, entregamos más y más información sobre nuestro comportamiento a los numerati.
A través de nuestras búsquedas en el móvil, los anunciantes, por ejemplo, pueden empezar a estudiar cuándo y dónde nos entran el estimulo para ir de compras o las ganas de cenar en un buen restaurante.
Nokia contempla analizar a la gente a través de los sitios desde los que envían fotos. ¿Qué puede inferir una compañía sobre los que hacen fotos del palacio de Buckingham o del puente de Londres? No lo sabrán hasta que no estrujen los datos.

Al mismo tiempo que muchos se rebotan por la noción de ser seguidos a través de un punto coloreado, a otros les gusta. En febrero, Google lanzó su programa Latitude en 27 países. La aplicación permite que la gente con terminales de gama alta comparta datos de localización con sus amigos -y con Google-. En pocos meses, más de 25 millones de personas se han bajado la aplicación móvil de Facebook. Ésta permite que la compañía de redes sociales, que ya almacena un inmenso tesoro de información personal, estudie los movimientos y patrones de comportamiento de una comunidad grande y creciente.

Mientras la economía global flaquea, las posibilidades de los numerati aumentan. Sus esfuerzos para ser capaces de refinar las búsquedas de los consumidores potenciales conllevan la promesa de eficiencia y menores costes.
En ningún sitio es esto más evidente que en el lugar de trabajo, donde las empresas pueden escudriñar los patrones de tecleos y de búsquedas en la web. En San Francisco, Cataphora ha desarrollado un método para evaluar a los trabajadores basándose en sus correos electrónicos.
Aquellos cuyas frases son reenviadas más a menudo a los demás son valorados como "generadores de ideas". Y aquellos que transmiten estas perlas reciben buena nota como "trabajadores sociables". En un diagrama que Cataphora preparó para una compañía de Internet, cada trabajador es representado por un disco de color. Los discos grandes y de colores oscuros son considerados activos y eficaces. ¿Y los pequeños y claritos? Puede que sean los primeros que se tengan en cuenta para un ERE.

El sistema de Cataphora es primitivo, y los directivos que se guíen a ciegas por él sin duda merecen sus propios pequeños discos claros. Al fin y al cabo, los mensajes más reenviados podrían ser chistes verdes o chascarrillos de la oficina. Estoy convencido de que la cuantificación del trabajador en su puesto está a la vuelta de la esquina. Los gerentes cada vez tendrán más en cuenta sus conclusiones. Y las técnicas se harán cada vez más sofisticadas.

Los investigadores del Massachusetts Institute of Technology e IBM, un referente en análisis del lugar de trabajo, estudiaron recientemente las redes sociales de varios miles de consultores de tecnología de IBM.
Se dieron cuenta de que los trabajadores que mantenían mucha actividad de correo electrónico con uno solo de sus superiores traían alrededor de 1.000 dólares más de ingresos al mes que la media; aquellos con una actividad menor, pero mantenida con más de un superior, tenían peores resultados, 88 dólares menos al mes de media. Estas conclusiones no sorprenden. Pero mientras nosotros los trabajadores producimos más datos, las máquinas van a desarrollar unos análisis cada vez más precisos.

No es que los numerati no tengan que asumir grandes retos. Gran parte de los estudios sobre los empleados de IBM están basados en los mismos algoritmos que la compañía usa para mejorar las cadenas de suministro de componentes para sus clientes industriales. Pero los humanos somos distintos de las piezas de maquinaria en cosas importantes. Aprendemos, cambiamos y conspiramos cuando están en riesgo nuestros intereses. Y somos expertos en manipular los mismos sistemas diseñados para vigilarnos y controlarnos.

Para enfrentarse a esta complejidad, los numerati en IBM trabajan con equipos de antropólogos, psicólogos y lingüistas.
Su objetivo es colocar a cada trabajador en la función correcta en el momento justo, con sólo el mínimo entrenamiento necesario y rodeado de colegas que lo apoyen para ser tan productivo como sea humanamente posible. Aunque suena un poco tétrico, tiene su lado positivo. Los estudios no dejan lugar a dudas de que los trabajadores de la información más felices son más productivos y se les ocurren mejores ideas. Así que algunas de las premisas para mejorar la satisfacción en el empleo tendrán que encontrar sitio en estos algoritmos de productividad.

Mientras estudiaba los distintos laboratorios de los numerati, llegué a la conclusión de que en algunas áreas, su metodología nos viene impuesta. En la oficina, claramente, muchos de nosotros vamos a ser humildes siervos de los datos. Pero en otros apartados, como citas online, mantendremos el control. Podemos decidir si queremos mandarles nuestros datos (e incluso calibrar cómo de ciertos queremos que sean).