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Big Data, Amplìación Cognitiva, Procesos de Autoorganización y Desarrollo Económico

Este trabajo nace con el propósito de mejorar nuestra comprensión acerca del emergente fenómeno del Big Data y de sus potenciales repercusiones sobre la Economía, especialmente en lo referente al desarrollo económico y a la lucha contra la pobreza. Nos encontramos ante un fenómeno que abarca, en primer lugar, todo tipo de datos generados de forma descentralizada por cualquier persona a través de los Social Media; en segundo lugar, la Transformación Digital de las empresas y los cambios en sus modelos de negocio a raíz de la virtualización de procesos y servicios; por último, también habría que considerar el creciente flujo de datos procedentes del Internet de las Cosas, es decir, de máquinas que captan datos de su entorno a través de sensores, los transforman y emiten nuevos datos a la red, pudiendo explotarlos para coordinarse a través de sofisticados algoritmos de inteligencia artificial.

Ante la inmensidad de este reto, la primera cuestión gira en torno a tratar de entender hasta qué punto las Teorías Económicas elaboradas hasta la fecha podrían ser utilizadas como base para analizar un fenómeno totalmente nuevo y que, según las sospechas de algunos expertos en la nueva Era del Big Data, podría tener un difícil encaje dentro del marco teórico actual (servicios gratuitos, propiedad compartida, prosumidores, serendipia en los Social Media, sistemas de decisión híbridos, etc.). A causa de la envergadura del problema, la tesis queda dividida en dos partes: en la primera se revisa el encaje del fenómeno en la Teoría Económica y, en la segunda, se busca complementar la base teórica para al menos identificar las claves del fenómeno Big Data en su impacto sobre el desarrollo económico.

Entre las propuestas teóricas revisadas en la primera parte se encuentran las Teorías de Crecimiento Económico (vertientes neoclásica, keynesiana y evolucionista), en las que se está otorgando cada vez una mayor importancia a la generación de conocimiento como motor del crecimiento; así como diversas Teorías de Desarrollo Económico, enraizadas en las ideas de autores pioneros como Adam Smith, Karl Marx o los primeros economistas de la Escuela Austríaca, las cuales ponen el foco en las instituciones y en la organización social. Partiendo de este análisis comparativo, se pone de manifiesto que el marco metodológico que ofrece la Escuela Austríaca es el más adecuado para analizar el fenómeno Big Data por su consistencia epistemológica y por el realismo de su agente económico. Dispondremos así de un marco analítico que nos permitirá trazar la relación entre los Big Data, la ampliación cognitiva de las personas, los procesos de autoorganización a través del mercado y el desarrollo económico.

Para la segunda parte se plantea un paradigma de investigación en el que queda separado lo que llamaré “Análisis Generativo” (Teórico e Histórico) del “Análisis Discriminativo” (Empresarial). Se utiliza para ello un modelo de agente económico que posee un sistema cognitivo multidimensional sensible a los rasgos esenciales del fenómeno Big Data vía sentimientos, subjetivación (percepción, atención y memoria), creatividad y cálculo. Partiendo de esta aproximación, se considera que la explotación distribuida de los Big Data, como extensión del sistema de precios, amplía nuestro sistema cognitivo y, con ello, hace evolucionar nuestra función empresarial, lo que mejora el modo en que percibimos la realidad, anticipamos el futuro y ahorramos. La ampliación cognitiva en la Era del Big Data posibilita nuevas formas descentralizadas de cooperación, dando pie a la reducción de los costes empresariales, la evolución de la estructura del capital, la suavización del ciclo económico, la revalorización de la vida humana o la mejor conservación del patrimonio natural y cultural.

Todo ello me llevará a concluir que el efecto potencial más socialmente beneficioso de los Big Data no se va a alcanzar tratando de implantar mecanismos centralizados de control sobre la sociedad, sino favoreciendo que los seres humanos descubramos autónomamente y de forma descentralizada nuevas formas de cooperar acertadamente entre nosotros aprovechando el poder señalizador de los Big Data. Esto propiciará la aparición de instituciones de mercado más inclusivas, las que, realimentadas con la voluntad personal de perseguir el bien común, contribuirán decisivamente al desarrollo económico.

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8 Introducción al fenómeno de estudio El fenómeno Big Data consiste en la extraordinaria expansión del flujo de datos por todo el mundo, lo cual sucede gracias al desarrollo de tecnologías capaces de capturar, procesar y distribuir información digital generada descentralizadamente. Vivimos ya en un mundo en el que se emiten más de doscientos millones de emails, trescientos mil tweets, doscientas mil fotos o ciento veinte horas de vídeo 1 al minuto. Esta rápida expansión de los datos y de nuestra capacidad para explotarlos mediante algoritmos de aprendizaje automático está propiciando el desarrollo acelerado de la Inteligencia Artificial, situación que está desembocando en el aumento de agentes generadores de datos y, con ello, del Big Data. Gracias a toda esta transformación digital, espoleada por la capacidad para interactuar desde cualquier lugar a través de móviles, está forjándose una revolución cognitiva en la que no sólo está aumentando el Volumen, la Variedad, la Velocidad, el Valor y la Veracidad del dato (“las 5 Vs”), sino que también se están alterando profundamente las costumbres y las relaciones sociales. Se está gestando una enorme capa de datos fundida con la vida de los seres humanos de forma que, de algún modo, los flujos de Big Data podrían estar dando forma a un nuevo “caldo primigenio” similar a aquel del que surgió la vida, pudiendo ahora emerger estructuras autoorganizadas que, tal vez, nos llevarán a alcanzar un nuevo estadio evolutivo como sociedad. Incluso se podría pensar que, del mismo modo que aquel colágeno del caldo primigenio favoreció hace seiscientos millones de años que múltiples seres microscópicos se asociaran de forma autónoma, dando origen a los primeros organismos macroscópicos, la actual capa líquida de Big Data podría estar propiciando el desarrollo de procesos autoorganizados espontáneos equivalentes que generarán estructuras sociales más evolucionadas y prósperas. Citaré tres ejemplos para ilustrar en qué consistirían hoy por hoy tanto la ampliación cognitiva como los procesos de autoorganización a los que me refiero. El primer ejemplo lo constituiría el fenómeno de los Social Media, que se caracteriza por la generación descentralizada de todo tipo de contenidos dentro de Internet por parte de cualquier usuario. Con la llegada de la Era del Big Data, cualquier ser humano con acceso a Internet puede penetrar dentro de un entorno virtual cada vez más extenso y rico por el que fluyen enormes riadas de información generadas en gran medida y de forma desinteresada por particulares como él y que podrían llegar a serle de utilidad para múltiples propósitos. Los Social Media permiten que cualquier persona sin apenas conocimientos en informática tenga la facultad de crear y compartir su propia información con el resto del mundo, convirtiéndose cada vez más en un punto de encuentro entre individuos que interactúan libremente y configuran nuevas formas de producir, contraponer y madurar ideas en red. Se trata además de un fenómeno retroalimentado y en expansión, capaz de mover un volumen tan ingente de bits de información que en escasos minutos podría llegar a transmitir todas las palabras escritas en papel a lo largo de siglos de historia. 1 Se pueden encontrar estos datos (y otros muchos más) en trabajos de recopilación como los de Bernard Marr (2015, pág.70), así como de artículos online como los de Victoria Woollaston (2013) o Martin Beck (2014).

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Informazioni tesi

  Autore: Jesús Figueres Cañadas
  Tipo: International thesis/dissertation
  Anno: 2017
  Università: Universidad Autónoma de Madrid
  Corso: Departamento de Análisis Económico: Teoría Económica e Historia Económica
  Relatore: Oscar A. Vara Crespo
  Lingua:
  Num. pagine: 242

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