Montañas de datos para todos los gustos: el data mining y sus usos

Si tenemos que hablar de la utilidad del Big data en cuanto a la identificación de patrones de comportamiento y conexiones, podemos decir que los likes en Facebook, han resultado hasta el momento de las herramientas más útiles. Sin embargo, ya hay aplicaciones que son capaces de recopilar datos sobre nuestro comportamiento y preferencias, sin la necesidad de involucrarnos en el mundo de los “me gustan”. Google y H&M conjuntamente se han propuesto vestirnos a partir de una aplicación que han creado a la par.

Las redes sociales son la ventana que nos conecta con nuestros amigos, familiares, conocidos y todo un ingente de personas, que conocemos a veces solamente de manera virtual. No es de extrañar que una cara guapa, una sonrisa cautivadora, una vestimenta poco usual, una frase chocante hayan hecho que demos al botón de añadir como amigo en Facebook, o de seguir en caso de Twitter, en más de una ocasión.

Actualmente, las redes sociales se han convertido en algo más que en una herramienta de comunicación. Y así lo demuestran cada vez más estudios basados en análisis de datos recolectados en base a la información extraída en estas redes. Por un lado, ayudan a entender comportamientos de la población a nivel tanto individual como colectivo. Por otro lado, contribuyen a dar pistas a las empresas como se comenta en este artículo, desde la perspectiva de que el análisis de datos pueden resultar ser una fuente de información importante para saber tanto como qué contar como para tener material sobre el que hablar y así alcanzar a un mayor grupo de usuarios.

La infelicidad en redes sociales fruto de una exposición constante

Un dato muy importante que podrían tener en cuenta las empresas es el efecto que Facebook y Twitter tienen en nosotros, ya que esta información es lo suficientemente valiosa como para modificar sus estrategias empresariales, en base a alcanzar a un mayor número de internautas que utilizan estas redes. Esto es ir más allá de analizar patrones de likes. Consiste en un esfuerzo por conocer qué provocan las redes sociales en la población por regla general y generar así otro tipo de acercamiento a los usuarios a través de ellas.

Un ejemplo que lleva tiempo recorriendo Internet, y que tiene que ver con la felicidad o tristeza que nos aportan redes sociales como Facebook, es el del estudio efectuado por el psicólogo Ethan Kross, y sus compañeros de la Universidad de Michigan. Esta investigación descrita en este post, se dedicó a analizar las causas que llevan a Facebook a hacernos sentir infelices. Hablamos no tanto de Big data aplicado a gustos personales, sino también de los efectos que estas redes sociales tienen en nosotros. Además, como se explica aquí, Twitter también nos provoca tristeza a pesar de estar rodeados de mensajes, personas y de un sinfín de posibilidades comunicativas. Un efecto similar al que provoca Facebook.

Montañas de datos acumulados por Google para vestirnos

Y es que todo este proceso del que hemos estado hablando con ejemplos hasta el momento sobre todo de las redes sociales, es lo que se viene conociendo como Big data y a este conjunto de datos que se fragmenta se conoce como Data mining. Concepto que se explica de manera más concreta en este artículo de la empresa online 1and1, y que a través de una metáfora, el Big data sería algo así como una montaña de información, y el Data mining o minería de datos correspondería con la partición o segmentación de esa montaña, para ver qué tipo de patrones de comportamiento y conexiones podríamos identificar.

Un ejemplo representativo de esta minería de datos aplicado al eCommerce podría ser la aplicación creada por Google en colaboración con H&M, que recopila información sobre nuestro comportamiento y diseña la mejor prenda para nosotros. Este ejemplo viene a ilustrar de lo que estamos hablando: Zouiten vive en Estocolmo y quiere un vestido de noche. Dadas las temperaturas de esta zona del planeta, el tejido que se elige es el terciopelo. Por la pulsera inteligente de Zouiten se sabe que le gusta bailar por lo que se colocan en el vestido detalles brillantes para que luzca más en la oscuridad. Y de los lugares por los que se mueve (el restaurante Brasseriet de la capital sueca o un club nocturno) se extrae el estilo que debe tener el vestido. Y este es uno de los múltiples ejemplos del data mining, y al que seguramente podrán unirse otros muchos que se os pueden estar ocurriendo en estos momentos. Las posibilidades son infinitas y las creamos en cada una de las decisiones y pasos que damos al quedar registradas en Internet.