En un món en què cada vegada hi ha més i més dades al nostre abast, ¿disposar de tot aquest cabal ens ajudarà de veritat a comprendre millor el nostre entorn? - José Antonio Marina. - ¿Por qué la 'sociedad de la información' está a punto de fracasar?
Probablement, el lector pensarà que estic a la lluna i que no m'assabento del que passa. Com vaig a parlar de fracàs si vivim l'apoteosi de la informació? Comencem a saber-ho tot de tots. L'internet de les coses, inserint bilions de sensors, permetrà disposar d'un flux continu i total de dades. Les autopistes de la informació diuen que ja no necessitarem teories perquè tindrem totes les dades, és a dir, un mapa de la mateixa mida que el territori.
Jeff Bezos (Amazon) assenyala que estem en l'era de la "desintermediació", i que és un triomf prescindir de "mediadors". Tot està al nostre abast. És això veritat? L'any 2011, Eric Schmidt, director de Google, va afirmar que la humanitat havia produït fins a 2003 una quantitat d'informació equivalent a 5 exabytes, afegint que ara aquesta xifra es generava cada dos dies. Aquest mateix any, un estudi publicat per 'Science' ha calculat que fins a l'any 2007 la xifra ja era de 295 exabytes, augmentant el 2011 a 600 exabytes, la capacitat que poden contenir un milió d'ordinadors de sobretaula actuals.
Els motors de cerca actuals són tan eficaços que s'estén la idea que ja no cal recordar o aprendre res. Una cosa que no pot ser més incerta. Les professions relacionades amb l'anàlisi de Big Data estan solicitadísimas, perquè les empreses no poden sobreviure si no saben aprofitar aquesta cabalosa informació. I el mateix passa amb els polítics: no van a vendre bé si no tenen les suficients dades de la seva clientela. Per tant necessitaran cada vegada més mediadors, intèrprets. Tothom sembla d'acord a afirmar que la informació és poder. Però aquesta afirmació pertany a la categoria de les "mitges veritats", que és més interessant que la de "posverdad".
Un exemple que la informació és poder: Nathan Rotchschild se les va enginyar per ser el primer en conèixer a Londres el resultat de la batalla de Waterloo, el que li va proporcionar unes colossals guanys. Però puc posar exemples en contra. Alan Greenspan, el que va ser durant molt de temps president de la Reserva Federal dels EUA, estava considerat com el millor coneixedor del sistema monetari i financer mundial. I, sens dubte, tenia a la seva disposició la millor informació. No obstant això, quan va sobrevenir la crisi del 2008, el seu comentari va ser: "No comprenc el que ha passat". Aquesta és la paraula que m'interessa: "comprendre". Vostè pot conèixer al minut el que ha fet una persona i, no obstant això, dir amb raó: "No entenc el seu comportament". Però si té totes les dades! Sí, però no sé el que signifiquen.
Aquestes dades només tenen sentit dins dels marcs d'interpretació de la ciència mèdica. Si volen veure la velocitat a la qual augmenten les dades els recomano Worldometers. No podem llegir totes aquestes dades. La velocitat de processament d'un ordinador només pot llegir-altre ordinador, amb el que s'està produint una superestructura d'informació més enllà del món real, que desconeixem, i que actua sobre si mateixa. Estem envoltats d'una gegantesca "dataesfera".
Els que transformen les dades en informació són els algoritmes. Aquest és un terme de moda. Tothom parla d'algoritmes, encara que no sàpiga molt bé de què es tracta. Per exemple són populars els algoritmes de cerca de Google, o els de Facebook, Són els "mediadors" que rebutjava Bezos. Els algoritmes tenen poc glamour. Són "conjunts de regles per a realitzar operacions". Permeten a un ordinador realitzar càlculs i executar operacions. En aquest sentit, l'elemental taula de multiplicar és un algoritme.
Però fins ara, el "significat" el donava el programador. Les coses estan canviant. La investigació en Big Data està dirigida a trobar procediments que descobreixin en una ingent quantitat de dades patrons rellevants, és a dir, dotats de significat. Un significat que potser no comprenguem perquè ens resulti impossible saber com ho ha aconseguit l'ordinador.
El lema d'aquesta societat post-informació: informar-se per conèixer, conèixer per comprendre, comprendre per prendre millors decisions i actuar. Atès que cada vegada els ordinadors van a prendre més decisions, l'assumpte és important, com es pot veure en l'assaig de Bruce Schneier, "The Risks - and Benefits - of Letting Algorithms Judge Us", Programes com Sesame Credit, basat en un algoritme anomenat FICO, calcula el nivell de crèdit d'una persona atenent a un complex sistema d'indicadors, que tenen a veure, per exemple, amb les seves amistats, els seus costums, etc. Per què va fracassar Facebook va patentar recentment un model semblant. Crec que la "societat de la informació" està a punt de fracassar, perquè vam començar a adonar-nos que no la comprenem i que, per tant, estem responent a la informació com una màquina respon a senyals. Un termòstat respon a un dígit, sense saber que vol dir si fa molta calor o molt fred. Fa anys, un dels psicòlegs que havia fet més per la revolució cognitiva -Jerome Bruner- es queixava que a l'haver convertit tota l'activitat mental en un "processament d'informació", la psicologia cognitiva havia perdut el que era el seu objectiu principal: el significat. L'historiador David Edgerton proporciona un altre exemple en la seva obra 'Innovació i tradició'. La història recent de la tecnologia està dominada per relats que prioritzen la innovació en comptes de l'ús real de les tecnologies. Investigadors escandinaus han revisat tots els articles sobre innovació publicats des de 1960 i només un de cada mil assenyala algun efecte advers de la innovació (K.E.Sveiby i altres autors, 'Challenging the Innovation Paradigm', Routledge, 2012). Això vol dir que el dinamisme de la tecnologia també s'ha tornat autònom i estem dins d'ell i dirigits per ell, sense tenir temps de comprendre'ls.
La 'societat de la informació' està a punt de fracassar, perquè vam començar a adonar-nos que no la comprenem. Ningú dubta de l'eficiència de la informació, com ningú dubta dels avantatges de la tecnologia, però crec que hauríem de fer un pas més i treballar per arribar a una "societat de la comprensió". Necessitem comprendre les dades i la informació, el que vol dir introduir-los en marcs més amplis que els donin sentit. Això és un problema que ha d'estudiar el nuevo humanisme, i la "filosofia del present", per això són tan necessaris. De vegades em pregunto, què pensaria sobre els algoritmes Kant, el filòsof que està influint més en la nostra manera quotidià de pensar? Podria considerar-los "formes a priori" o "categories" per organitzar les dades brutes? També m'agradaria saber si Plató identificaria el cel on estaven allotjades les idees amb la "núvol" informàtica. Es va enfrontar amb el problema de com la intel·ligència concreta podia entrar en relació amb aquest món intel·ligible, i això mateix ens preocupa a nosaltres respecte del coneixement que està a internet. Aplicaré el que s'ha dit a un cas pràctic. Fins ara, el periodisme es dedicava a proporcionar informació, però en un món que té més de la que ningú farà front, en la qual s'estan buscant desesperadament procediments perquè les màquines entenguin el que nosaltres som incapaços d'entendre, hauria de deixar pas a un "periodisme de la comprensió", preocupat per oferir eines que la fessin possible. Enfortiria així la seva funció social, i proporcionaria als seus lectors un avantatge competitiu ja que els permet comprendre, és a dir, organitzar, integrar, donar sentit a la inabastable i proliferant informació.
El gran lema d'aquesta societat postinformació seria: informar-se per conèixer, conèixer per comprendre, comprendre per prendre millors decisions i actuar.
Probablement, el lector pensarà que estic a la lluna i que no m'assabento del que passa. Com vaig a parlar de fracàs si vivim l'apoteosi de la informació? Comencem a saber-ho tot de tots. L'internet de les coses, inserint bilions de sensors, permetrà disposar d'un flux continu i total de dades. Les autopistes de la informació diuen que ja no necessitarem teories perquè tindrem totes les dades, és a dir, un mapa de la mateixa mida que el territori.
Jeff Bezos (Amazon) assenyala que estem en l'era de la "desintermediació", i que és un triomf prescindir de "mediadors". Tot està al nostre abast. És això veritat? L'any 2011, Eric Schmidt, director de Google, va afirmar que la humanitat havia produït fins a 2003 una quantitat d'informació equivalent a 5 exabytes, afegint que ara aquesta xifra es generava cada dos dies. Aquest mateix any, un estudi publicat per 'Science' ha calculat que fins a l'any 2007 la xifra ja era de 295 exabytes, augmentant el 2011 a 600 exabytes, la capacitat que poden contenir un milió d'ordinadors de sobretaula actuals.
Els motors de cerca actuals són tan eficaços que s'estén la idea que ja no cal recordar o aprendre res. Una cosa que no pot ser més incerta. Les professions relacionades amb l'anàlisi de Big Data estan solicitadísimas, perquè les empreses no poden sobreviure si no saben aprofitar aquesta cabalosa informació. I el mateix passa amb els polítics: no van a vendre bé si no tenen les suficients dades de la seva clientela. Per tant necessitaran cada vegada més mediadors, intèrprets. Tothom sembla d'acord a afirmar que la informació és poder. Però aquesta afirmació pertany a la categoria de les "mitges veritats", que és més interessant que la de "posverdad".
Un exemple que la informació és poder: Nathan Rotchschild se les va enginyar per ser el primer en conèixer a Londres el resultat de la batalla de Waterloo, el que li va proporcionar unes colossals guanys. Però puc posar exemples en contra. Alan Greenspan, el que va ser durant molt de temps president de la Reserva Federal dels EUA, estava considerat com el millor coneixedor del sistema monetari i financer mundial. I, sens dubte, tenia a la seva disposició la millor informació. No obstant això, quan va sobrevenir la crisi del 2008, el seu comentari va ser: "No comprenc el que ha passat". Aquesta és la paraula que m'interessa: "comprendre". Vostè pot conèixer al minut el que ha fet una persona i, no obstant això, dir amb raó: "No entenc el seu comportament". Però si té totes les dades! Sí, però no sé el que signifiquen.
Fins ara, el periodisme es dedicava a proporcionar informació, però s'hauria de deixar pas a un 'periodisme de la comprensió'Els experts saben molt bé que una cosa són les dades i una altra la informació. Si un aparell em dóna com a dada 38, no sé si s'està referint a una talla, al nombre de vegades que s'utilitza un ascensor per minut o a la temperatura d'un cos. El disseny del sensor -la intenció del dissenyador- és una primera font de significat. D'aquí a poc, podrem conèixer en temps real totes nostre paràmetres fisiològics, el que, sens dubte, millorarà la nostra salut, però també produirà una epidèmia de "narcisisme sanitari" i d'hipocondria.
Aquestes dades només tenen sentit dins dels marcs d'interpretació de la ciència mèdica. Si volen veure la velocitat a la qual augmenten les dades els recomano Worldometers. No podem llegir totes aquestes dades. La velocitat de processament d'un ordinador només pot llegir-altre ordinador, amb el que s'està produint una superestructura d'informació més enllà del món real, que desconeixem, i que actua sobre si mateixa. Estem envoltats d'una gegantesca "dataesfera".
Els que transformen les dades en informació són els algoritmes. Aquest és un terme de moda. Tothom parla d'algoritmes, encara que no sàpiga molt bé de què es tracta. Per exemple són populars els algoritmes de cerca de Google, o els de Facebook, Són els "mediadors" que rebutjava Bezos. Els algoritmes tenen poc glamour. Són "conjunts de regles per a realitzar operacions". Permeten a un ordinador realitzar càlculs i executar operacions. En aquest sentit, l'elemental taula de multiplicar és un algoritme.
Però fins ara, el "significat" el donava el programador. Les coses estan canviant. La investigació en Big Data està dirigida a trobar procediments que descobreixin en una ingent quantitat de dades patrons rellevants, és a dir, dotats de significat. Un significat que potser no comprenguem perquè ens resulti impossible saber com ho ha aconseguit l'ordinador.
El lema d'aquesta societat post-informació: informar-se per conèixer, conèixer per comprendre, comprendre per prendre millors decisions i actuar. Atès que cada vegada els ordinadors van a prendre més decisions, l'assumpte és important, com es pot veure en l'assaig de Bruce Schneier, "The Risks - and Benefits - of Letting Algorithms Judge Us", Programes com Sesame Credit, basat en un algoritme anomenat FICO, calcula el nivell de crèdit d'una persona atenent a un complex sistema d'indicadors, que tenen a veure, per exemple, amb les seves amistats, els seus costums, etc. Per què va fracassar Facebook va patentar recentment un model semblant. Crec que la "societat de la informació" està a punt de fracassar, perquè vam començar a adonar-nos que no la comprenem i que, per tant, estem responent a la informació com una màquina respon a senyals. Un termòstat respon a un dígit, sense saber que vol dir si fa molta calor o molt fred. Fa anys, un dels psicòlegs que havia fet més per la revolució cognitiva -Jerome Bruner- es queixava que a l'haver convertit tota l'activitat mental en un "processament d'informació", la psicologia cognitiva havia perdut el que era el seu objectiu principal: el significat. L'historiador David Edgerton proporciona un altre exemple en la seva obra 'Innovació i tradició'. La història recent de la tecnologia està dominada per relats que prioritzen la innovació en comptes de l'ús real de les tecnologies. Investigadors escandinaus han revisat tots els articles sobre innovació publicats des de 1960 i només un de cada mil assenyala algun efecte advers de la innovació (K.E.Sveiby i altres autors, 'Challenging the Innovation Paradigm', Routledge, 2012). Això vol dir que el dinamisme de la tecnologia també s'ha tornat autònom i estem dins d'ell i dirigits per ell, sense tenir temps de comprendre'ls.
La 'societat de la informació' està a punt de fracassar, perquè vam començar a adonar-nos que no la comprenem. Ningú dubta de l'eficiència de la informació, com ningú dubta dels avantatges de la tecnologia, però crec que hauríem de fer un pas més i treballar per arribar a una "societat de la comprensió". Necessitem comprendre les dades i la informació, el que vol dir introduir-los en marcs més amplis que els donin sentit. Això és un problema que ha d'estudiar el nuevo humanisme, i la "filosofia del present", per això són tan necessaris. De vegades em pregunto, què pensaria sobre els algoritmes Kant, el filòsof que està influint més en la nostra manera quotidià de pensar? Podria considerar-los "formes a priori" o "categories" per organitzar les dades brutes? També m'agradaria saber si Plató identificaria el cel on estaven allotjades les idees amb la "núvol" informàtica. Es va enfrontar amb el problema de com la intel·ligència concreta podia entrar en relació amb aquest món intel·ligible, i això mateix ens preocupa a nosaltres respecte del coneixement que està a internet. Aplicaré el que s'ha dit a un cas pràctic. Fins ara, el periodisme es dedicava a proporcionar informació, però en un món que té més de la que ningú farà front, en la qual s'estan buscant desesperadament procediments perquè les màquines entenguin el que nosaltres som incapaços d'entendre, hauria de deixar pas a un "periodisme de la comprensió", preocupat per oferir eines que la fessin possible. Enfortiria així la seva funció social, i proporcionaria als seus lectors un avantatge competitiu ja que els permet comprendre, és a dir, organitzar, integrar, donar sentit a la inabastable i proliferant informació.
El gran lema d'aquesta societat postinformació seria: informar-se per conèixer, conèixer per comprendre, comprendre per prendre millors decisions i actuar.
