Rubén Weinsteiner
En 2009 estalló una nueva gripe que combinaba las cepas de la gripe aviar y la gripe porcina. La Ciencia la llamó H1N1 y se expandió rápidamente.
Los ministerios de salud de todos los países del mundo, preveían una epidemia complicada, que se iba a propagar velozmente.
Algunos la comparaban la gripe de 1918, la gripe españolaque afectó a 500 millones de personas y que causó decenas de millones de muertes.
La paranoia cundía en todos lados, la gente no iba al cine, muchos comenzaron a usar barbijos, los padres estaban aterrorizados por sus hijos. No había ninguna vacuna disponible.
La estrategia de los ministerios de salud de los diferentes países era lentificar la propagación. A eso aspiraban de máxima. Pero para ralentizarla necesitaban saber donde estaban los focos.
En EE.UU. los Centros de Control y Prevención de enfermedades, pedían que los médicos alertaran ante cada caso nuevo de la nueva gripe.
Entre que la persona se sentía mal, pasaban unos días, recién ahí iba a una guardia médica, y el mecanismo burocrático de detectar los síntomas, confirmar la gripe, preparar los informes y procesar la información, (la CDC clasificaba una vez por semana) hacía que entre la aparición de cada caso y la confirmación pasaran 2 semanas.
Con una epidemia así dos semanas es muchísimo.
Los gobiernos estaban desbordados, se desató una histeria mundial.
La solución apareció desde Google. Desde la compañía le explicaron al gobierno de EE.UU. que Google podía identificar rápido y en tiempo real, los focos de la gripe, no sólo en EE.UU. sino en todo el mundo.
Google recibe casi 4000 millones de búsquedas diarias, las archiva todas, y puede identificar desde donde viene cada búsqueda y clasificarlas por tema.
Google puso como parámetros los síntomas de la enfermedad y podía establecer desde donde y cuantas personas buscaban en Google, cosas que estuvieran relacionadas con los síntomas de la gripe H1N1.
Google tomó como parámetro las búsquedas durante otras epidemias gripales parecidas. Había muchas búsquedas que eran hipocondría pura. Pero al cruzar búsquedas dentro de los grandes números de la Big Data, empezaron a identificar los focos de propagación. Para eso utilizaron 450 millones de modelos matemáticos para identificar los focos más consistentes, y de esa manera identificaron 45 palabras de búsqueda que tenía una correlación directa con los focos que iba confirmando la CDC.
Google no sólo que detectaba los focos, sino que lo hacía en tiempo real.
Big data es dedo en el pulso en tiempo real, es tener todos los datos, no una muestra, es poder operar con todos esos datos, y es poder plantar, pescar y buscar respuestas.
La Big Data representa un cambio disruptivo en lo que hace a cuantificar y comprender comportamientos. Una inmensa cantidad de cosas que hasta acá no podían medirse, almacenarse, analizarse, compartirse y utilizarse.
Hasta acá nos manejábamos con el muestreo, ahora tenemos todos los datos y los podemos manejar.
Con la Big Data podemos predecir con precisión a través de la correlación de una enorme cantidad de datos.
Las redes sociales nos dicen que hacen, que les gusta, adonde van, a quien quieren y a quien no, millones de jóvenes. No hace falta encuestarlos, la Big Data está ahí. Es oro para los que estudiamos los sistemas de preferencias de los jóvenes.
Todo esto en tiempo real, midiendo humores, tendencias, demandas, insatisfacciones, rechazos, con el dedo el pulso segundo a segundo.
Que decir, donde, como, cuando, a través de que medios.
Con la Big Data obtenida en la Web social se puede microsegmentar y afinar el discurso, microsegmentar las piezas publicitarias, explorar deseos, miedos, demandas, ya no desde la extrapolación de una muestra, sino de la totalidad de los datos.
Rubén Weinsteiner
