.
Así, por ejemplo, algunas empresas creerían haber encontrado en los datos una nueva
mina de oro para ser explotada. De hecho, a los datos se los podría estar
considerando hoy como el oro de la era digital, según sus sugerentes.
Se conoce, sin embargo, que los datos ya
se habrían empleado en el antiguo Egipto al menos desde el lapso relativo a la 4.a
dinastía faraónica (Antes de la era común) [1]. Tales datos, así, se habrían
obtenido por medio de censos de población, y usados para mejorar las
recaudaciones de impuestos, por ejemplo. O sea, la producción y utilización de
datos, relativos al quehacer humano, no es algo que se podría decir que es moderno
o contemporáneo.
Entonces ¿Por qué hoy los datos resultarían
ser muy atractivos para algunos individuos y organizaciones? La respuesta
central, así, podría estar vinculada a la generación sin precedentes de vastas
cantidades de datos en el mundo en función sobre todo de las tecnologías
digitales. Esto es, si bien es cierto que se podría decir que hace mucho tiempo
ya existían los datos, pero no en la cantidad astronómica de la que hoy dispone
la humanidad o, al menos, una parte importante de ella.
Ahora bien, el tratamiento de datos
masivos parecería requerir de una nueva profesión (conocida por algunos, como
Ciencia de datos y, por otros, como Analítica de datos) de naturaleza al menos
interdisciplinaria. Y, en efecto, quien se dedicara a esa profesión sería
conocido como científico de datos o analítico de datos [2]. Pero ¿el científico de
datos es un científico?
Se pretende, en ese sentido, contribuir a
la solución de la cuestión arriba formulada apelando a una comparación entre lo
qué se puede entender, de una parte, por científico de datos y, de otra, por
científico. A su vez, con el fin de llevar a cabo tal cotejo se utilizarán algunos
criterios y descripciones vinculados a aquellas profesiones.
Un científico de datos, así, puede ser
caracterizado como un profesional quien para hacer su trabajo se vale de ciertas
herramientas digitales y, además, de distintas competencias relativas a
diferentes especialidades, como la informática, estadística y matemática [3].
Mientras que su desempeño tiene que ver con, entre otras cuestiones, analizar
datos, generar hipótesis, información y conocimiento útiles a fin de contribuir
a la resolución de problemas de la vida cotidiana, sobre todo en ciertos
ámbitos, como en el de los negocios.
De modo que esa profesión podría ser fundamentalmente
de naturaleza pragmática.
Un científico, en cambio, o investigador
científico, puede ser distinguido como un profesional quien para realizar sus
estudios se vale de algunos instrumentos, no necesariamente digitales y, asimismo,
de diversas competencias relativas a experticias concretas de índole disciplinaria,
interdisciplinaria o transdisciplinaria [4]. Su trabajo, asimismo, en términos
generales, se trata de darle solución en la medida de lo posible a problemas de
naturaleza científica que se identifican en trabajos científicos previamente
realizados, con la posible excepción de problemas relativos a fenómenos que por
primera vez son estudiados.
A todo esto, existen esencialmente tres
tipos de investigaciones: básica, aplicada y experimental; según su propósito [5].
Así, por ejemplo, los estudios básicos se relacionan con el conocer por
conocer, es decir, no está orientada a la resolución de cuestiones prácticas.
Mientras que los aplicados buscan apoyar, al menos en cierto grado, a la
solución de dichas cuestiones.
Tampoco es inoportuno indicar que algunos
científicos activos actualmente no se dedican o, al menos no solo de dedican, a
hacer investigación, sino a realizar actividades de gestión y administrativas,
por ejemplo.
Las dos definiciones anteriormente
referidas, por tanto, contribuirían a la identificación de ciertos criterios,
los que, a su vez, favorecerían a la determinación de algunas similitudes y
desemejanzas en relación a las dos profesiones que aquí interesan.
Así pues, la curiosidad, la argumentación
y el pensamiento crítico serían parte de las particularidades que
caracterizarían tanto al analístico de datos [6] como al científico [7]. Sobre
este último, sin embargo, es importante mencionar que son competencias
indispensables a fin de que él pueda realizar al menos sus investigaciones
científicas.
Otra cuestión en la que, igualmente, esos
dos profesionales coincidirían tiene que ver, a más de contar con las
competencias requeridas, con la identificación de un espacio en el que tanto el
analítico de datos [8] como el científico [9] se sientan cómodos para hacer sus
aportaciones. Pero, esta situación por lo general no sucedería así, sobre todo,
en el caso de los científicos, es decir, estos comúnmente no tomarían
decisiones sin que algún otro actor y/o elemento intervenga en absoluto respecto
a las acciones a realizarse conectadas al ejercicio de su profesión.
Puesto que las decisiones, por ejemplo,
respecto a dónde laborar por parte de un científico y, más que todo, las que
tienen que ver con el proceso de producción del conocimiento científico pueden
también estar influenciadas por el aspecto social [10]. Por ejemplo, una
institución que contrata a un científico para hacer estudios puede terminar
disponiéndolo al hombre de ciencia qué temas investigar, y no ser él quien,
como experto, los determine.
También la oportunidad de trabajar con
datos, conjeturas, hipótesis, tesis e inferencias sería compartida en cierta
medida por quienes se desempeñan, respectivamente, en las dos ocupaciones antes
citadas.
Pero ¿Por qué ocurriría esa semejanza a
medias? Porque el analítico de datos trabajaría solo con hipótesis empíricas [11].
Mientras que el científico también trabaja con hipótesis teóricas, al menos los
investigadores que son partidarios de algunas de las vertientes de la
epistemología Racioempirista [12], por ejemplo.
Algunos autores, a propósito, consideran
que los datos son construcciones y, por tanto, ellos pueden ser falsos o
verdaderos, o estar correctos o no; pero los hechos no y, por ende, ellos son
reales o imaginarios [13]. Mientras que otros sostienen que ambos son construcciones
[14], es decir, tanto los datos como los hechos pueden ser falsos o verdaderos,
o estar correctos o no.
Ahora bien, algo, por ejemplo, en lo que
sí se puede observar una clara diferencia entre el científico de datos y el
científico se relaciona con que los conceptos, preguntas, sus respuestas,
metodologías y saberes con los que trabaja un científico se encuentran
articulados a un cuerpo de conocimientos científicos acumulados, de manera no
lineal, resultado de estudios que se han llevado a cabo en el transcurso del
tiempo y, asimismo, con que ellos dependen de sus respectivas disciplinas o
transdisciplinas científicas [15]. Mientras que a los datos con los que trabaja
un científico de datos no les ocurre lo mismo [16].
Esa diferencia, así, quizás se puede
esclarecer, de alguna forma, por medio de la siguiente analogía: un analítico
de datos es como un fontanero (o gasfitero). De modo que como un gasfitero quien
para solucionar una fuga de agua en el baño de una casa no necesariamente
requiere revisar todo el sistema de tubería, aquel analítico no necesita
precisamente examinar todo el sistema organizacional a fin de resolver una traba
de una empresa.
Ahora bien, es preciso mencionar que en ciertos
casos el diseño de una solución para resolver un problema específico de una
empresa puede, a su vez, crear otro inconveniente en otros procesos
organizacionales, por ejemplo, que, a la vez, se lo tenga que arreglar antes de
implementar la solución en cuestión, pero en todo caso esa situación no va a
llegar a ser de naturaleza estructural.
En contraste, un científico, a diferencia
de un fontanero, sí tiene que pasar revista al menos a casi todo el sistema de
tubería. Esto es, un hombre de ciencia a fin de identificar un problema de
índole científico, proponer una solución posible y determinar cómo llegar a
dicho desenlace debe realizar una lectura de, al menos, casi todo el
conocimiento que existe, relativo al fenómeno a investigar, u objeto de estudio,
de su interés, hasta la fecha en la que se propone iniciar su investigación,
con la eventual excepción de fenómenos que no hayan sido previamente indagados
en absoluto.
En conclusión, y en esta primera
aproximación a la solución de la pregunta que dio pie al desarrollo del
presente escrito, el examen realizado, y expuesto en los párrafos anteriores, sugiere
la formulación de, al menos, las siguientes tres declaraciones: la primera, un
científico de datos no es un científico. La segunda, la transición de
científico de datos a científico podría ser menos fácil que de este a aquel. Y la
tercera, un profesional dedicado a la Ciencia de datos podría ser más bien identificado,
de un modo apropiado, como anatético de datos (sobre esto ver nota #2) o, por
último, como analítico de datos o analista de datos masivos. Y, efectivamente, a
la Ciencia de datos se la podría más bien llamar, de manera adecuada, Anatética
de datos o, si se prefiere, Analítica de datos.
[1]Para más
información, remítase a Moreno, Juan (2008). Estates (Old
Kingdom). In Elizabeth
Frood and Willeke Wendrich (eds.), UCLA Encyclopedia of Egyptology, Los
Angeles. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/235412579_Estates_Old_Kingdom
[2]El nombre del supuesto
nuevo profesional, como analítico de datos, a criterio del autor del presente
escrito no lo podría identificar de una manera adecuada a él. Puesto que este
no solamente tiene que ver con realizar análisis, sino también con hacer síntesis,
por ejemplo. Y, aunque esto sea una cuestión trivial, un nombre que lo podría identificar
mejor sería anatético de datos. A su vez anatético es una palabra compuesta por
ciertas sílabas que pertenecen a los vocablos analista y sintético.
[3]Para más información, remítase a Peng,
Roger y Matsui, Elizabeth (2015). The Art of Data Science. A Guide for Anyone Who
Works with Data. Canada: Leanpub book, y a Patil, D.J. (2011). Building data
science teams. The skills, tools and perspectives behind great dat science
groups. USA: O´Reilly.
[4]Para más
información, remítase a Hernández, Roberto, Hernández, Carlos y Baptista, Pilar
(2014). Metodología de la investigación. México: McGraw Hill Education.
[5]Organización
para la Cooperación y el Desarrollo Económico (2013). Manual de Frascati. Propuesta
de prácticas estándar para encuestas sobre proyectos de investigación y
desarrollo experimental. Chile: F-Iniciativas Ltda.
[6]Para más
información, remítase a Patil, D. J. et al. (s. f.). The Data science Handbook. Advice and insights
from 25 amazing data scientists.
[7]Para más
información, remítase a Sánchez, Verenise (2016). Curiosidad, el motor de los científicos: Fernando Magaña.
Organización de Estados Iberoamericanos. Disponible en: https://www.oei.es/historico/divulgacioncientifica/?Curiosidad-el-motor-de-los-cientificos-Fernando-Magana
[8]Para
más información, remítase a Álvarez, José Antonio y Coll-Serrano,
Vicente (2018). “Científico de datos”, la profesión del presente. Métodos
de Información, 9, 16, 71-87. Disponible en:
https://www.metodosdeinformacion.es/mei/index.php/mei/article/view/IIMEI9-N16-113129/967
[9]Para
más información, remítase a Wasserman,
Moisés (2019). Curiosidad, conocimiento y
ciencia. Es inocua
la discusión sobre si es más importante la ciencia básica o la aplicada. El
Tiempo. Disponible en:
https://www.eltiempo.com/opinion/columnistas/moises-wasserman/curiosidad-conocimiento-y-ciencia-columna-de-moises-wasserman-419452#
[10]Para
más información, remítase a Kreimer, Pablo (1999). De probetas, computadores y
ratones. La construcción de una mirada sociológica sobre la ciencia. Bernal:
Universidad Nacional de Quilmes. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/286928245_De_probetas_computadoras_y_ratones
[11]Para
más información, remítase a Usama Fayyad and Hamutcu, H. (2020).
Toward Foundations for Data Science and Analytics: A Knowledge Framework
for Professional Standards. Harvard Data Science Review. Disponible en:
https://assets.pubpub.org/ktdlin1u/6b19368a-b697-4991-9d27-9c9643ebe2db.pdf
[12]Bunge,
Mario (1999). Buscar la Filosofía en las Ciencias Sociales. México: Siglo
Veintiuno Editores, S. A. de C. V.
[13]Ibídem,
Bunge, 1999.
[14]Para más
información, remítase a Knorr Cetina, Karin (2005). La fabricación del
conocimiento. Un ensayo sobre el carácter constructivista y contextual de la
ciencia. Bernal: Universidad Nacional de Quilmes Editorial.
[15]Para más
información, remítase a
Batthyány, Karina y Cabrera, Mariana
(2011). Metodología de la investigación en las Ciencias Sociales. Apuntes para
un curso inicial. Montevideo: Udelar CSE. Disponible en: https://www.colibri.udelar.edu.uy/jspui/bitstream/20.500.12008/9491/1/01_FCS_Batthianny_2011-07-27-lowres.pdf;
Ibídem, Hernández, Hernández y Baptista, 2014; y a Kuhn,
Thomas (2004). La estructura de las revoluciones científicas. México: Fondo de
Cultura Económica.
[16]Para más
información, remítase a Aguilar,
Luís (2013). Big data. Análisis de grandes volúmenes de datos en
organizaciones. México: Alfaomega Grupo Editor,
S.A. de C.V.
