GoogleXGoogle. Crónica del Primer encuentro del ciclo Big Data y algoritmos de recomendación.

La red que solíamos habitar, conocer e investigar últimamente está llena de hipertrofias: algoritmos y trolls que se meten en campañas políticas, monitoreos constantes de la privacidad personal de los usuarios, filtros burbujas, dificultades varias para acceder a las novedades ajenas al contexto en que nos movemos. ¿Cómo pensar la diversidad en el actual contexto totalizador en el que cotidianamente nos sumergimos a través de nuestros sistemas sociotécnicos digitales? Esta fue la principal pregunta, de difícil respuesta, que me llevé del último encuentro de FELAFACS en Medellín. La batalla puede parecer perdida en más de un sentido, pero nosotros tratamos de aportar nuestro grano de arena, construyendo nuestra resistencia semana a semana, entre el diseño de ideas para un futuro preferible y la convocatoria a diferentes voces para que nos cuenten sus historias.

La del Lic. Juan Marchese, representando a Google a través de las gestiones de, Lucrecia Ramos Mejía, su embajadora en la Facultad de Ciencias Sociales fue la primera en inaugurar el ciclo sobre Big Data y algoritmos de recomendación, que en estos días sigue la con la presencia de Wikimedia, Taringa! y expertos en algoritmos de recomendación. Juan es joven, es curioso, habla rápido y es entusiasta. Dice que trabaja en Google por su necesidad de estar en contacto con la información, por la libertad que tiene para saber sobre algo, para aprender, para proponer ideas y llevarlas a cabo. Le creo.

Entonces, sobre el eje del big data, Juan fue explorando sus diferentes aristas en relación a Google. Primero mencionó las aplicaciones con las que los usuarios pueden gestionarla: Drive, Google Fusion y Google Trends, cuya API ha sido abierta recientemente. Otro punto que nos interesó sobre su conversación fue su explicación sobre el funcionamiento del Page Rank, el algoritmo de búsqueda de Google y su sistema de ránkings a partir de enlaces, menciones de las páginas web en redes sociales, y registro de las búsquedas anteriores de los usuarios. También planteó un punto interesante que es el intra-data: el uso de big data para gestionar información sobre productividad al interior de las empresas.

Algunos insights del big data de Google:

• Actualmente se suben trescientas horas de video por minuto a YouTube

• Hay más de quinientos millones de usuarios en Gmail

• Cien petabytes procesa el buscador de Google cada vez que indexa información

• Y Por último, el tiempo de procesamiento de toda esa información es de… 0,25 segs.

Google Trends es el desarrollo de Google que se mete en la noticiabilidad de los acontecimientos. Algo que antes bien podía hacer un editor de diarios, ahora está mundialmente algoritmizado en tiempo real por Google, e indicado por un pequeño gráfico de quebradas: cuál es la tendencia a nivel mundial y en tiempo real de una noticia recién producida. En estas épocas de hiper-información, la noticiabilidad de la noticia es una noticia. Complicado pero cierto, y además automatizado.

Internet como red dinámica y de un pasaje de la descentralización a la centralización. El algoritmo Page Rank, usado por el buscador de Google para indexar sus búsquedas, toma no solamente la búsqueda personalizada sino la importancia del nodo. Primero busca los nodos más importantes. La centralidad y la popularidad están enlazadas: habrá más de las dos si mi sitio recibe muchos enlaces de sitios considerados nodos y si los nodos a su vez reciben enlaces desde mi sitio. En ese sentido el ranking de Page Rank ordena la búsqueda de acuerdo a la centralidad de los nodos que contienen mi búsqueda. (Me quedo pensando qué difícil es salir de Google, si en realidad los nodos principales de la red actualmente pertenecen a Google).

Hay otros proyectos menos conocidos: el de Google Genomics, por ejemplo, que pone a disposición de la comunidad científica un banco de datos genómicos, o el de Machine Leraning o Inteligencia Artificial, con base en el área de Investigación de Google, que investiga procesos de automatización de visión y detección de rostros, lenguaje oral y escrito, traducciones, o procesamiento de grandes bases de datos.

Al final hubo comentarios y preguntas, y aparecieron otras cuestiones, sobre cómo piensa Google la diversidad, por ejemplo. Entonces hubo más ejemplos, por ejemplo el del proyecto Loon con el que Google da conexión a Internet a territorios que no la poseen mediante globos aerostáticos que retransmiten la señal del espectro de telefonía celular.

Existe un mundo ancho, y ajeno en algún sentido, fuera de la universidad. Es interesante que algunas veces y aunque sea por un rato, se encuentren mutuamente. Eso fue lo que sentimos ese martes a la noche. A pesar de los cortes de luz, el tráfico dislocado por falta de semáforos, la detención de los transportes, seguimos en marcha y con invitados de lujo. No es poco. Nos vemos la próxima, con la big data de Wikipedia.