En India, se utilizaron imágenes satelitales nocturnas para analizar la cobertura eléctrica en las más de 600 mil aldeas del país. En Colombia, se usó la información de las rutas del sistema de buses (‘Bus rapid transit’, BRT), en conjunto con el modelamiento de terreno riesgoso para buscar asociación entre crimen e infraestructura urbana. De esta manera, se asociaron ciertas zonas y horarios a mayor ocurrencia de delitos. Y en Sudáfrica se usaron técnicas de datos masivos para identificar a nivel nacional, provincial, distrital o de dependencia de salud, los lugares en que se atienden las mayores proporciones de pacientes con SIDA.
Estos son algunos de los ejemplos del uso de big data en el uso de políticas y administración pública, que fueron premiados en el primer ‘Big Data Innovation Challenge’ del Banco Mundial y que son mencionados por Patricio Rodríguez, investigador del CIAE, en un artículo publicado por el BID sobre uso de big data en políticas públicas.
“En el caso de la toma de decisiones, del diseño y de la implementación y evaluación de políticas públicas, el objetivo del uso de la Ciencia de Datos es producir evidencia que sea pertinente, de calidad y oportuna, para así fundamentar y orientar decisiones. Esto significa diagnosticar problemas que pasan inadvertidos o desapercibidos y, por lo tanto, son imposibles de accionar”, explica Patricio Rodríguez en el artículo.
En el documento –de autoría de Rodríguez, Javier Mondaca y Norma Palomino- se analiza el uso de datos masivos y sus técnicas analíticas para el diseño e implementación de políticas públicas en Latinoamérica y el Caribe.
Los autores hacen una definición de qué son los datos masivos –o big data-, que presentan las siguientes características: gran cantidad de volumen, producidos y analizados a gran velocidad, provienen de una gran variedad de fuentes, contienen gran cantidad de anomalías, son complejos, son veraces y representativos.
A continuación, explican los alcances y el ciclo de vida de la ciencia de los datos y su uso en la toma de decisiones, el diseño, implementación y evaluación de políticas públicas, así como los desafíos y limitaciones. Por ejemplo, señalan que es necesaria la consideración de cuestiones éticas y legales respecto a la protección de la información privada de las personas; el cuestionamiento acerca de la inequidad o perjuicio que genera la intromisión en la vida privada de las personas; y la responsabilidad legal cuando las acciones de análisis de datos masivos generan consecuencias negativas.
Por eso, los investigadores recomiendan desarrollar una “inteligencia de valor público” (un equivalente social de la “inteligencia de negocios”) que tiene la potencialidad de ser un componente estratégico para la toma de decisiones y el diseño, implementación y evaluación de políticas públicas.