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¿Puede Facebook usar sus datos para prever nuestro futuro?

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La siguiente es una publicación hecha en el Facebook del escritor y periodista estadounidense Robin Sloan el 15 de marzo. A la fecha ha sido compartida más de 1460 veces. La traducción es de BioBioChile.

Nota de Robin:

Este texto apareció entre mis archivos compartidos de Dropbox a fines del mes pasado, junto con una solicitud de publicarlo en Facebook el día de hoy, en el formato exacto que ustedes verán más abajo. Asumo que no soy el único que recibió las mismas instrucciones. No puedo garantizar la autenticidad de esta historia, sin embargo creo que es lo suficientemente extraña e interesante como para compartirla.

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Lo último que querría hacer sería escribir esto, pero voy a hacerlo de todas formas. En parte porque la gente merece saber lo que sucede con las cosas que publican aquí, pero principalmente (como un 99%) por Julie Rubicon… y el alza.

Estoy escribiendo esto el 27 de febrero de 2016. Hoy fue mi último día en Facebook. Devolví mi credencial, al igual que mi portátil, y salí caminando por Willow Road con un pendrive que contenía las imágenes que podrán más adelante. Una vez fuera, comencé a ver cómo los proyectos en que estaba trabajando desaparecían de la pantalla de mi teléfono, uno por uno.

Es extraño ya no ser un empleado de Facebook, aunque la mayor parte del tiempo estaba seguro de que me despedirían. Comencé en el equipo de producción, donde no sobresalí; luego me llevaron a publicidad, donde lo hice peor; y así terminé en PIG.

Facebook le ofrece a algunos de sus avisadores más importantes los servicios del Grupo de Inteligencia de Asociados (o por sus siglas en inglés, PIG). Aquí es donde comienza mi historia.

Cualquier usuario individual de Facebook ve tan solo una pequeña porción personalizada del sistema. Pero Facebook tiene una mirada más amplia. Desde mi escritorio en el área de PIG podía hacer consultas rastreando todas las publicaciones y comentarios, tanto públicas como privadas. Sí, mensajes privados también. Podía preguntar cosas como: ¿cuánta gente habló hoy en Facebook sobre las elecciones de Estados Unidos? ¿Cuántos de ellos publicaron algo sobre Donald Trump? ¿Cuántas de esas publicaciones incluían ese emoji de una mierda sonriente? (durante la mañana del 27 de febrero, las respuestas eran 65 millones, 42 millones y 32.541).

Los avisadores adoran estos datos pero, obviamente, Facebook no les puede dar acceso directo (eso es obvio, ¿verdad? Debería ser obvio). Así que existe un guardián. Y si inviertes una inmensa cantidad de dinero en avisos -nunca supe exactamente cuánto era esa suma- PIG te dará informes personalizados explicando qué se está diciendo sobre tus marcas y/o productos a través de todo el sistema. Desde octubre pasado esto incluía datos de Instagram y ya se estaba alistando la incorporación de WhatsApp.

No hay nada de malo en esto. Todas las empresas de internet lo hacen. Los datos son estrictamente anónimos. Es como mirar a esos mil millones de usuarios desde 10 mil metros de altura.

Sólo para darles un ejemplo, aquí hay un gráfico que hice para Adidas el año pasado, con algunas anotaciones explicativas:

Gráfico de Adidas

Gráfico de Adidas

Notarán que el pico a mediados de febrero corresponde al lanzamiento de las zapatillas Yeezy 750. Es simple: causa y efecto. Mi contraparte en el equipo de marketing de Adidas le lleva el gráfico a sus jefes y les dice, “Miren, ¡le hicimos un rayón al universo!”.

Éramos tres quienes trabajábamos en PIG: yo, T y Julie Rubicon, de quien usaré su verdadero nombre por razones que pronto quedarán claras. Me uní al equipo con las expectativas más bajas posibles, pero acabó siendo algo grandioso, sobre todo porque T y Julie eran inteligentes e interesantes. T estaba auténticamente fascinada por las distintas marcas y/o productos que analizábamos; nuestros clientes la amaban y para mí estaba claro que ella pertenecía al lado opuesto, solicitando reportes en vez de producirlos (¡acéptalo, T!).

Pero Julie Rubicon era diferente. Ella había llegado al equipo PIG desde el departamento de asistencia al usuario. Todo un fastidio. Y ahora estaba hambrienta. Mientras yo había caído hasta PIG, Julie había escalado hasta él. Esta diferencia en nuestras actitudes era obvia para todos, incluyendo a Julie, por lo que en mi segundo día de trabajo ya me había dicho que yo era un inepto. Pero le estaré eternamente agradecido por eso. Mi resentimiento se cristalizó en un rencor que acabó por convertirse en determinación y, por más que les sorprenda, realmente aprendí a hacer el trabajo. Julie y yo acabamos por ser amigos.

Pero luego, en otoño de 2015, realicé un gráfico muy extraño.

Verán, todas las consultas de PIG son procesadas por una aplicación de uso interno llamada Enchilada. Estas consultas tienen dos partes: una serie de términos separados por comas (“yeezy 750, yeezy boost, yeezy 750 boost”) y un rango de fechas: la fecha de inicio y la fecha de término.

Por entonces estaba preparando un reporte para Vernix, una marca de zapatos para bebés. Puse los datos usuales (“vernix, zapatos para bebé, zapatos para bebé vernix”), pero cuando puse las fechas cometí un error y no especifiqué la fecha de término.

De esa búsqueda ya hace casi un año, abril de 2015. Curioso darme cuenta ahora.

Enchilada debió haberme lanzado un error, pero algo debe haber estado andando mal en el data center y en vez de eso obtuve un gráfico que terminaba -arbitrariamente, al parecer- en octubre de 2016. Era como si los datos hubieran viajado desde el futuro sin tener ningún sentido.

Gráfico de Vernix

Gráfico de Vernix

Dejé anotado el hecho como un bug en la programación y volví a hacer la búsqueda. Y sí, había muchos padres chismorreando sobre zapatos para bebés.

El primero de junio de 2015, Vernix anunció que había sido adquirida por Nike, y nuestros contactos comerciales nos avisaron para que fusionáramos los reportes bajo una misma cuenta. En ese momento, algo me hizo un cosquilleo en el cerebro. Rápidamente hurgué en la carpeta de registros donde queda almacenado cada gráfico que he creado, hasta que di con ese gráfico errado.

Nike adquiere Vernix

Nike adquiere Vernix

El pico en las conversaciones se alineaba perfectamente.

Esto significaba que tenía un gráfico mostrando los comentarios acerca de la venta de Vernix, dos meses antes que dichos comentarios se hubieran producido.

Pasé el resto del día en la azotea del complejo de Facebook, sintiéndome extraño y nervioso, con la mirada perdida sobre la bahía.

Aquella noche, hice una consulta que no había solicitado ningún cliente. Las finales de la NBA estaban por comenzar, con un enfrentamiento de los Warriors versus los Cavs, así que le pedí a Enchilada que graficara los comentarios acerca de ambos equipos.

Esta vez omitir la fecha de término fue algo absolutamente intencional.

Enchilada no predijo al ganador per se, sólo predijo la conversación. Pero esa conversación se correlacionaba estrechamente con los eventos del mundo real. Esa es la razón primordial por la que a los avisadores les importan los comentarios. Las conversaciones aumentan cuando se deciden los campeonatos. Cuando las empresas se fusionan o colapsan. Cuando los políticos se ven envueltos en escándalos. Cuando la gente muere.

Al sexto día de juego le mostré los gráficos a Julie Rubicon. En una serie de picos, había predicho los resultados a la perfección, y el más alto y agudo de esos picos, auguraba que los Warriors ganarían el campeonato de forma espectacular.

A la mañana siguiente, Julie se acercó a mi escritorio. “Vamos a caminar”, me dijo. La seguí hasta la calle de enfrente, cerca de la bahía, junto a unos edificios de apartamentos cercanos y allí, elevando la voz por sobre el viento me dijo que íbamos a comenzar a transar acciones.

Hallamos una lista de las empresas más grandes del mundo y procedimos con cautela. Todos los sistemas en Facebook son monitoreados y estábamos seguros de que una ráfaga de siglas de la bolsa alertarían a algún software de vigilancia. Nuestras actividades normales en PIG constaban de, quizá, una docena de consultas por día, así que decidimos que agregar unas dos no levantaría mayores sospechas.

No le dijimos nada a T, y T, si estás leyendo esto, lo siento.

A medida que íbamos ingresando la lista, comenzamos a elucubrar teorías sobre esta extraña nueva “funcionalidad”. En los últimos meses los ingenieros de Facebook habían añadido poderosas redes neuronales en muchos de sus sistemas. ¿Podía Enchilada haberse conectado, de forma intencionada o no, a alguno de esos súper cerebros con la capacidad no sólo de analizar sino también de proyectar, y no como probabilidades sino a la perfección?

Podía ser. O quizá una rata había mordido un cable. Y era una rata mágica.

Solicitábamos dos gráficos a la vez. El de Apple y el de Exxon Mobil. El de Berkshire Hathaway y el de Google. La mayoría de ellos se veían totalmente inconexos. Planos. El futuro era aburrido.

Entonces, en agosto, vi esto:

Gráfico de agosto

Gráfico de agosto

En caso de que no se hayan percatado del eje Y, es un pico MUY alto. Era la torre Burj Khalifa de las alzas. Apuntaba a septiembre de 2015.

¿Ya adivinaron?

El gráfico mostraba todas las publicaciones y comentarios en Facebook, públicas y privadas, desde el pasado reciente hasta -tal vez- el futuro próximo, discutiendo sobre… Volkswagen. Le dije a Julie que de seguro había de ser algo terrible. Es decir, ¿una fabricante de vehículos? Ya habíamos hecho reportes sobre lanzamientos de nuevos modelos de autos. Muchos de ellos, pero nada lucía así.

Julie y yo reunimos 2 mil dólares. Me leí un buen lote de blogs, aprendí como comprar acciones y le apostamos todo contra VW. En ese solo día de septiembre, cuando se conoció el escándalo de su software para ocultar emisiones contaminantes, obtuvimos mil dólares de ganancias. Junto a los edificios de la bahía, saltamos de alegría y chocamos palmas en el aire.

Estábamos ansiosos por continuar, pero los picos al nivel del desplome de Volkswagen eran elusivos. En noviembre, me pareció ver algo tan filoso como sugerente en el gráfico de Walgreens, pero me equivoqué. Así, tan fácil como habíamos ganado nuestros mil dólares, también los perdimos.

Continuamos hasta diciembre de la misma forma: pequeñas ganancias, pequeñas pérdidas. Habíamos encontrado una lámpara mágica -de eso no había duda- pero tenía esa desagradable sensación de que el genio en su interior no hablaba nuestro idioma. ¿Como se diría en su código, “quiero ser millonario“?

Como siempre, Julie Rubicon ya me llevaba la delantera. Dimos otro paseo. Me dijo: “Olvidemos esta mierda de transar acciones. Convirtámonos en corredores de datos. Comenzaremos una compañía secreta, oculta dentro de Facebook”. Sería accesible sólo mediante un sitio web cifrado. Proveerá sólo datos en bruto, sin interpretar, y sólo aceptaríamos pagos en moneda digital. Bitcoins.

Julie leía demasiadas novelas de William Gibson, ya saben, el de Neuromante.

“Pronto se correrá la voz”, exclamó, “Los inversionistas amarán esto. Nos rogarán por esto”.

Julie estaba hambrienta.

Me leí otro lote de blogs, aprendí cómo montar un sitio web oculto y cifrado y lo acababa de poner en línea cuando Julie Rubicon, en el último lunes de enero, por razones que desconozco, le preguntó a Enchilada… sobre nosotros.

Hizo consultas sobre nuestros nombres.

Aquí está el gráfico del mío:

Gráfico de mi nombre

Gráfico de mi nombre

Exactamente como debía ser. Soy una persona normal, no una celebridad ni un político. No soy una marca.

Aquí está el de Julie:

Gráfico de Julie

Gráfico de Julie

Las conversaciones se disparan cuando se definen los campeonatos, cuando las empresas se fusionan o colapsan. Cuando los políticos se ven envueltos en escándalos. Cuando la gente muere.

¿Por qué demonios iba a haber un despunte en las conversaciones por Julie Rubicon?

Aquella tarde, mientras contemplábamos la bahía en medio de los edificios, ella se estremeció al caer en la certeza. “Ya lo saben”.

“No lo saben”, le aseguré. “No tienen cómo saberlo”.

“Entonces lo sabrán. Auditarán los registros. Estaremos en líos. Iremos a la cárcel”.

“Dudo que haya alguna ley en contra de esto”, le dije. ¿Cómo podía haber una ley en contra de algo que técnicamente no era posible? Le dije que no se preocupara.

Pero yo no era el que había quedado absorto mirando aquella alza.

Enero dio paso a febrero. En nuestros puestos de PIG, Julie se veía normal -tan despierta y segura como siempre- pero cada vez que le mencionaba susurrando si debíamos discutir el asunto de la compañía secreta, sus ojos se volvían gélidos y sólo respondía: “después”. “Estoy ocupada con Puma”.

Siempre era Puma, por alguna razón.

Ya no consulté más siglas de acciones, ni tampoco hice otra transacción. No había visitas en nuestro sitio cifrado porque nadie sabía que existía ni cómo encontrarlo. En mis ratos libres corría gráficas sobre los candidatos presidenciales… pero no les voy a decir lo que vi.

Y mientras observaba a Julie consultar por su nombre una y otra vez. Cada vez, el gráfico mostraba el mismo pico a mediados de marzo, alto e implacable.

Un día después de San Valentín, el área alrededor de PIG todavía estaba adornada con elegantes (y caros) lazos rojos. T y yo nos encontramos para nuestra reunión matinal, pero Julie no estaba ahí. La esperamos por 15 minutos. Nada de Rubicon. T le envió un mensaje. Yo la llamé por teléfono. Sin respuesta.

Aquella tarde, no asistió a su videoconferencia con Puma.

Pronto nuestra supervisora, Jane, estaba encerrada en el cuarto de conferencias con un especialista de recursos humanos, revisando qué establecía el manual cuando un empleado desaparecía.

Pero yo sabía exactamente lo que había pasado.

Contemplando aquel rascacielos de datos, a sólo dos semanas del día indicado y acercándose cada vez más rápido, incapaz de imaginar qué podía causar que una cantidad nada despreciable de usuarios de Facebook dijeran su nombre al unísono, pero con la certeza absoluta de que lo harían -porque cuando las predicciones de Enchilada eran legibles, siempre acertaban- abrumada con el conocimiento adquirido durante los últimos trece meses en PIG, de que los picos altos significaban desastre y desgracia… considerando todo esto, Julie Rubicón hizo la única cosa razonable.

Huyó.

Al principio me indigné, sobre todo porque no me había ofrecido a ir con ella. Pero rápidamente esa ira dio paso a la angustia a medida que trataba de imaginar la causa por la que, dentro de sólo dos semanas, el día que el alza del gráfico vaticinaba, el nombre de Julie se haría famoso. Nadaba en una marisma de calamidades: un secuestro, accidente aéreo, atentado terrorista. Mi imaginación transitó los más retorcidos corredores. Apenas podía dormir.

Y entonces, repentinamente, resolví cómo podía arreglarlo.

Como dije, las conversaciones se disparan cuando se definen los campeonatos, cuando las empresas se fusionan o colapsan. Cuando los políticos se ven envueltos en escándalos. Cuando la gente muere.

Pero quizá también… cuando la gente dice la verdad.

Así que aquí estamos.

El Grupo de Inteligencia para Asociados de Facebook utiliza una aplicación llamada Enchilada para escudriñar y registrar todas las publicaciones y comentarios en su sistema, públicos y privados. Entrega estos resultados para sus clientes en avisaje, no para propósitos malévolos, sino para que algún ser humano de marketing le pueda decir a sus jefes: “miren, lo hicimos bien”.

En la primavera de 2015, Julie Rubicon y yo usamos una funcionalidad extraña e indocumentada de Enchilada para obtener información sobre el mercado de acciones de los Estados Unidos, lo que nos generó una ganancia neta de… bueno, 162 dólares.

Le estoy enviando este mensaje a varios periodistas y escritores a sabiendas de que la mayoría de ellos lo tomará como una broma o como ficción. Pero yo sé cómo funciona Facebook; y quiero decir, yo realmente lo sé. Incluso si sólo algunos de mis destinatarios publican esto, y sólo algunos de sus amigos y seguidores lo comparten, se propagará.

Y si bien esto no me absolverá, al menos me quitará un peso de encima.

Y este mensaje, sus diferentes copias, versiones resumidas y editadas, compartidas a lo largo del sistema… puede que sean esa alza de Julie. No un escándalo. No un desastre. Sólo la verdad.

Así que Julie, si estás leyendo esto, ya sea a través de Facebook o de una publicación hecha en cualquier otro lugar, creo que significa que estás a salvo. Significa que todas las personas que compartieron esto en realidad estaban trabajando juntas para cumplir la profecía de Enchilada. Es decir, si quieres -y entenderé si no es así- puedes visitar nuestro sitio cifrado en la web y usar el formulario electrónico que pusimos para decirme dónde estás. Ya tengo mi maleta preparada.

Eso es todo.

Okey, en realidad, creo que debería escribir su nombre un par de veces más. Cada uno cuenta como un registro separado.

Esto espara ti, Enchilada:

Julie Rubicon.

¡Julie Rubicon!

¡JULIE RUBICON!

Nota Personal del Editor:

Como tal vez hayan deducido a estas alturas, la historia anterior es un cuento de ciencia ficción del escritor Robin Sloan.

¿O no lo es?

La verdad es que no lo sabemos. Desde su creación hace más de una década, Facebook se ha convertido en una de las bases de datos más grandes del mundo, que junto a sus propiedades Instagram y WhatsApp, recibe diariamente los datos, imágenes, videos y ubicaciones de más de 1.600 millones de usuarios de todo el mundo. El 22% de la humanidad.

La interrogante que nos deja planteada Sloan, muy en el estilo conspirativo de Philip K. Dick (Blade Runner, Minority Report, Total Recall), es, ¿qué se puede lograr si construímos un sistema capaz de procesar y dar sentido a toda esta información? Podríamos, más allá de saber lo que está ocurriendo ahora, ¿saber qué ocurrirá en el futuro?

Para los fanáticos de la ciencia ficción este concepto les sonará conocido. En su trilogía fundamental, La Fundación, Isaac Asimov da vida a la psicohistoria, una ciencia estadística capaz de prever los hechos que ocurrirán cientos e incluso miles de años en el futuro, a través del procesamiento de una cantidad ingente de datos.

No. Nunca podrás saber un hecho puntual, como cuándo morirá una persona ni tampoco si te caerá un rayo en la cabeza, pero entre más masivos sean ciertos eventos, puedes prever con exactitud revueltas, caídas y alzas de civilizaciones, avances y retrocesos en el progreso de la humanidad e incluso, su propia extinción.

Quizá no debamos preguntarnos cuánto saben estas redes hoy de nosotros, sino cuánto sabrán de nosotros… en el futuro.

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