@InakiErauskin

¿Te imaginas a un “ejército” de trabajadores “armados” con smartphones, tomando fotos, a cambio de un precio por foto (a este fenómeno se le denomina “compensated crowdsourcing”), que puedan tener interés para analizar la evolución de la actividad económica? Las fotos se envían a un servidor y se convierten en datos, que otros trabajadores, a su vez, codifican. Y de ahí se obtienen respuestas casi inmediatas a preguntas tales como: ¿Están los comercios aplicando la ley “sobre los pecados” tales como el tabaco y el alcohol (a este impuesto se le conocía popularmente como “sin tax”)? Esta era la pregunta que se hacía el gobierno de Filipinas en 2012 cuando estableció ese impuesto para financiar una parte de su Sanidad. Sabía que el impuesto no estaba siendo aplicado, pero no sabía en qué tiendas. A partir de esa “armada” de trabajadores, el gobierno tenía información sobre el grado de cumplimiento por semanas, lugares y marcas (pincha aquí para la noticia o aquí para el informe del Banco Mundial).

Esa es una de las posibles aplicaciones de una app, Premise, cuyo éxito ha sido tal que hasta el Banco Mundial está colaborando con dicha firma en algunos proyectos, por su rápida capacidad y fiabilidad para lograr datos que, de otro modo, tardaría mucho tiempo en lograr, si es que se pusiera a ello.

El Gráfico 1 muestra la evolución del porcentaje de cobertura de sellos de impuestos holográficos durante 2015-2016, a través de Premise. Se observa que apenas llegaba a un 30% en marzo de 2015, pero en pocos meses las cifras se hallaban por encima del 80-90%.

Gráfico 1. Porcentaje de cobertura de sellos de impuestos holográficos.

Fuente: Banco Mundial

El Gráfico 2 muestra los datos que se obtienen a través de la aplicación: fotos, resultados, ubicación geográfica, etc.

Gráfico 2: Datos sobre precios de cigarrillos recolectados con ubicaciones geográficas

Fuente: Banco Mundial

Esta app la creó Joseph Reisinger, un doctor en Informática preocupado por la escasez de datos en países en vías de desarrollo. El ejemplo “perfecto” que describe este problema es la “famosa” actualización del PIB de Nigeria en 2013: Su Instituto de Estadística elevó su PIB en 2013 en hasta un 89% (de 270.000 millones de euros a 510.000 millones de euros) tras diversos ajustes metodológicos, el cambio de año base de 1990 a 2013, entre otros (pincha aquí). Por ello, los usos que ha encontrado esta app han sido numerosos: hacer el seguimiento del tratamiento del virus VIH en jóvenes de Kenia, realizar el seguimiento de factores de riesgo medioambientales del virus Zika, obtener índices de precios de bienes en tiempo real, etc. Todo ello con un Smartphone.

Este es un interesante ejemplo que he tomado de una referencia muy provocativa y muy relevante que llegó hace poco a mis manos, de Seth Stephens-Davidowitz, que ha publicado recientemente una obra titulada “Everybody lies. Big data, new data, and what the internet can tell us about who we really are” (pincha aquí). Sobre Big Data ya hemos hablado en este blog (aquí y aquí).

Big Data=Big Brother?

@InakiErauskin