Para muchos expertos en la revolución de los Big Data la causalidad no es importante, pero para los gobiernos y las instituciones públicas entenderla es simplemente fundamental. Para los primeros lo interesante es el qué, mientras que para los segundos lo verdaderamente trascendental es el porqué.

Kenneth Cukier y Mayer-Schönberger dicen en su libro Big Data que en esta nueva era no hay que quedarse estanco en la causalidad, sino que hay que descubrir patrones y correlaciones en los datos, los que a la larga ofrecerán ideas novedosas y de valor. La idea es, explica Matt Asay en un artículo publicado en ReadWrite, que con la recopilación de todos estos datos los algoritmos puedan apreciar correlaciones allí en donde parece imposible encontrar ninguna relación.

Pero para un gobierno –continúa Asay–, es importante saber por qué la gente se comporta de determinada manera. Una institución pública no busca satisfacer las demandas de compra de un grupo de consumidores, sino ofrecer seguridad a sus ciudadanos y establecer las bases para la felicidad social.

Bruce Schneier, escritor y experto en seguridad informática, comenta que los Big Data pueden ayudar a evitar ciertos disturbios o perturbaciones ocasionales, pero también pueden cegarnos ante un problema que requiera de un enfoque más radical.

Los datos se recopilan, almacenan y consultan de forma arbitraria, lo que a la larga puede suponer añadir ciertos prejuicios. Cuando se pretende ser neutral en este proceso, explica Asay, se buscan correlaciones libres de valor en estos datos y esto a la vez propicia que se acaben buscando soluciones sesgadas y erróneas.

Los Big Data facilitan la búsqueda de la causalidad, pero al ir añadiendo más datos se genera más confusión que claridad. Nate Silver, escritor y estadista, señala que la cantidad de información que se produce aumenta 2,5 trillones de bytes al día, pero de ésta lo verdaderamente útil no crece en esta proporción. Es más, añade, casi todo es ruido.

En definitiva, finaliza Asay, trasladar el enfoque de los Big Data a las políticas públicas es una forma de deshumanizar las decisiones que toman los seres humanos, algo que se ha considerado desde siempre, una mala política.