Cualquier lector apasionado de novelas de Ciencia Ficción está familiarizado con la lógica del BIG DATA.  Los grandes autores del género han desentrañado en sus obras toda la estructura interna del Control Social. Las dos novelas más famosas, sendas de autores británicos preocupados por el auge del totalitarismo, son 1984 y Un Mundo Feliz.  Han traspasado fronteras y sobrevivido al  paso del tiempo.  Los saltos generacionales son la inexorable prueba del algodón para cualquier composición artística o teoría científica.

 

El negocio del Control Social ha irrumpido con fuerza en la economía, de la mano de una globalización comercial y religiosa cada vez más agresiva en sus formas.  La pauta, recurrente, la ilustra la anécdota que contaba el magnate de la prensa Robert Murdoch cuando le preguntaban por el secreto de su éxito en los negocios. “La primera vez que llego a la Redacción,  pregunto educadamente donde están los baños; la segunda vez, voy directamente al servicio; la tercera vez, al que rechista, le meo en la oreja”.

Big data scoring es=&0=&una de esas pequeñas startups  creada hace unos años con el apoyo de MasterCard. Su equipo de trabajo es multidisciplinar y acaba de presentar un algoritmo que permite predecir la solvencia y disposición crediticia de un individuo en función de su rastro en las Redes Sociales.  Como es lógico, el producto se lo han vendido a los bancos.

El algoritmo, testado con éxito este mismo año, es capaz de realizar en dos segundos un rastreo por todo internet y saber si el solicitante de un préstamo lo pagará o no.  Según explica Robert Brunet, el responsable de la empresa,  resultan determinante el lugar de residencia, los amigos, los me gusta de sus redes, el perfil profesional, el puesto alcanzado, la posición social y hasta  ser mencionado en la Wikipedia.

Para ese viaje no se necesitaban alforjas, diría el español de la calle, mientras que un francés habría pontificado: “ils ont inventé le fil à couper le beurre”.   En dos segundos, cualquier director de sucursal bancaria con un mínimo de experiencia profesional era capaz de detectar con un 95% de acierto si un cliente que traspasaba la puerta por primera vez era de los que devolvía los préstamos o no.  Es tan improbable que el algoritmo de Big Data Scoring le conceda un crédito en EEUU a un negro que trabaja repartiendo pizzas como que un frutero ambulante consiguiera una hipoteca a 20 años en España.

No importa solo es el perfil individual, dice Brunet, sino lo que podría definirse como perfil social.  El problema que eso plantea, y que describía un viejo catedrático en Bruselas,  explicando la filosofía de Sartre a un alumnado somnoliento, es que lo NORMAL tiende a ser sustituido por lo NORMATIVO.  Dicho de otro modo: es mucho más fácil predecir el comportamiento de unos vehículos cuando impones las normas de tráfico y limitas el perfil de los usuarios que pueden usar las vías.

Por otra parte, el algoritmo de Big Data Scoring presenta un fallo de base: en la crisis subprime de 2007 no fueron los pobres los que dejaron de pagar sus créditos, sino los profesionales y la clase media más acomodada en los países más ricos y avanzados.  La fórmula de Robert Brunet no habría permitido anticipar la estrategia de Tabula Rasa que un humilde servidor explicó en octubre de 2006.

(c) Belge