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Categoría: Infonomía

La desinformación en la guerra digital

La utilización de información errónea o incorrecta con el fin de que los adversarios tomasen decisiones erróneas o que se aproximasen lo más posible a los intereses de aquellos que la emitían se ha utilizado de forma sistemática en los ámbitos militares y políticos desde hace siglos. Hoy en día, con la capacidad de transmisión de esta información personalizada y casi instantánea, esos actos de desinformación más allá de los objetivos tradicionales se centran en la población en general. Es cierto que la población está más o menos habituada a la propaganda, que se fundamentó principalmente gracias al desarrollo de los medios de comunicación durante el siglo XX, aunque los actos de desinformación se han generalizado y, por utilizar un término del siglo XXI, viralizado gracias a las redes sociales.

Desde la Guerra Fría, los actos de propaganda se han convertido en más difusos e indiscriminados y ya no se centra en un punto concreto. De hecho, en ocasiones, ya no son sólo agentes externos a un país los mayores interesados en difundir este tipo de información, también entidades locales buscan establecer narrativas que favorezcan sus propios intereses.

Las fake news, la «post-verdad», los hechos alternativos herederos de la forma de entender de hacer política del presidente Donald Trump y la desinformación son una tendencia ascendente que han obligado a los medios de comunicación y también a los profesionales de la información de establecer herramientas para tratar de refutar esas acciones.

Sin embargo, la aceptación o no de la información que se nos transmite no sólo depende de la fiabilidad de la fuente, sino también de nuestra disposición a ser susceptibles y tener un punto crítico sobre lo recibido atendiendo a nuestros propios sesgos cognitivos. Lamentablemente, nuestras fuentes de información actuales, muy fundamentadas en las redes sociales (que obviamente trabajan en ofrecernos información próxima a nuestra forma de opinar desechando prácticamente el resto) y nuestros círculos más próximos, no nos ayudan a recibir puntos de vista que refuten nuestras creencias previas.

Como bien se señala en el artículo Weaponization of the Future: Digital Warfare & Disinformation, este choque entre hechos verificados, opiniones interesadas o sesgadas, afecta ya a nuestro día a día de forma significativa. Baste poner el ejemplo de la propia evolución de la pandemia global y su tratamiento dentro de las redes sociales y las fuentes de información, en general, en ocasiones menoscaba los cimientos de la lucha contra ésta y puede llegar a afectar a la resolución satisfactoria de la misma.

Como las agencias de publicidad que buscan realizar perfiles de nuestros hábitos gracias a nuestra huella digital en Internet, los agentes de desinformación pueden utilizar las mismas técnicas gracias a esta misma parametrización. Además, el coste de recopilación y procesado de esta información es relativamente bajo, lo cual hace que la sofisticación de estas técnicas aumente de forma significativa a lo largo del tiempo.

Por supuesto que las personas se percatan de que las engañan y son más escépticos respecto a los contenidos que reciben por fuentes on-line no verificadas, sin embargo la complejidad de este engaño también aumenta mediante las GANS. En 2016, las sociedades occidentales no estaban preparadas respecto a estas tácticas de desinformación y se han desarrollado soluciones para combatirlas, pero esto es una batalla incierta puesto que el contrario también desarrolla contramedidas para atajar las armas que se puedan establecer contra este tipo de desinformación.

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Persuasive Technology, haciendo que la tecnología nos haga cambiar de comportamiento

La Persuasive Technology y su campo de investigación, Captology, comenzó a ser estudiada por B.J. Fogg a inicios de los años 90 en la Stanford University. Este área se define como el estudio de cómo usar la tecnología para persuadir a las personas que cambien su actitud o su comportamiento. Un ejemplo claro de su aplicación son los sitios web y sus aplicaciones móviles correspondientes (Facebook, YouTube, Instagram…) que nos hacen estar enganchados con los métodos tradicionales de persuasión – usando información, incentivos y coacciones – junto con las nuevas capacidades de los dispositivos para cambiar el comportamiento de los usuarios. En definitiva, esta rama del conocimiento estudia cómo entrenar a las personas para que hagan las acciones concretas que los diseñadores de esa tecnología desean (behavioural design)

El concepto definido por Fogg podría resumirse en la fórmula B=MAT. Donde B sería comportamiento (Behaviour) que se define como la conducta de alguien, mientras que el resto correspondería a Motivación, habilidad (Ability) y gatillo (Trigger). Además, el investigador considera que si uno de estos elementos no se encuentra, el cambio de comportamiento no ocurrirá.

  • Motivación. Las personas debe estar lo suficiente motivada para cambiar su comportamiento.
  • Habilidad. Las personas necesitan disponer de la habilidad de gestionar su comportamiento.
  • Gatillo (Trigger). Los usuarios tiene que ser alentados a cambiar su comportamiento como, por ejemplo, a través de un diseño atractivo o el uso de gamificación.

Por otro lado, los elementos se interrelacionan entre sí, por lo que hay cuatro puntos a tener presente:

  • Según la motivación y las capacidades aumentan, es más sencillo que se produzca el cambio de comportamiento.
  • Existe una relación inversa entre motivación y habilidad, cuanto más sencillo es hacer algo menor motivación se necesita.
  • Si un diseñador quiere que un tipo de comportamiento ocurra, necesita encontrar maneras para incrementar la motivación de las personas o sus habilidades (o ambas).
  • Si alguien no tiene motivación para hacer algo fracasará al hacerlo, no importa lo simple que sea. Por otro lado, si alguien está muy motivado pero es difícil hacerlo, se sentirán frustrados y no realizarán ninguna acción.
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La Inteligencia Artificial se convierte en un arma en las campañas de desinformación

Fueron muchos los periodistas que se sorprendieron de las andanzas de Dominic Cummings en la película Brexit: The Uncivil War donde se mostraba el uso de redes sociales para influir el voto de los británicos que todavía se mostraban indecisos. En una escena del largometraje, se explica que el interés de la campaña no se debía centrar en los convencidos y los contrarios, si no en aquellos que todavía no habían decidido su voto (un tercio aproximado de la población). Además se concluía que lo más eficiente era poner esfuerzoas específicos para desarrollar una campaña a través de las redes sociales. Mediante una campaña de publicidad en las mismas, con una serie de mensajes dirigidos, se podía influirles y lo mejor de todo nadie se daría de cuenta de ello hasta que fuese demasiado tarde (algo que la película también se preocupa en mostrar).

De repente, en una sola escena, se demostró que el cuarto poder se veía desnudo ante una realidad -puede que un tanto previsible- que existiese un quinto y que deberían tratar de evitar de contrarrestar las mentiras y los bulos que corren como la pólvora en Internet. Sin embargo, por las propias dinámicas de los medios de comunicación, con sus intereses cruzados, con la gran polarización que sufre el espectro político actual, la tarea se demuestra no sólo titánica, también como imposible de gestionar y contrarrestar.

En las redes sociales, no importa tanto la información veraz que se da aparentemente. Los usuarios de las mismas están más preocupados por la cantidad de impactos recibidos, quién puede llegar a decirlo y si acaso cuántos seguidores tiene. Pasamos de la creencia de que todo lo que estaba publicado en la Red era real a una especie de fast food de opinión donde lo importante es quién llega antes a implementar una idea en la opinión pública. El debate y las ideas expositivas se ven acorralados ante esa marea de debate agresivo donde impera la saturación más que la selección. A esto se le añade un nuevo factor en quién dice qué y con qué intenciones es cada vez más difuso y más difícil de discernir.

Por si fuese poco, se añade un nuevo factor, una nueva tecnología que va a hacer mucho más complicada la goberanza informativa actual: El uso de la Inteligencia Artificial como arma informativa. La idea de utilizar Inteligencia Artificial para crear grandes campañas de desinformación ya se había teorizado, pero hoy en día se está materializando de forma muy rápida. Las ventajas de su uso son obvias. La gestión de una campaña de desinformación mediante IAs es mucho más barato y la generación de mayores volúmenes de información con objetivos específicos dentro de la población más efectivo.

Pero, más allá de la generación autónoma y automática de textos mediante la asimilación de contenido previo mediante artículos y libros con el fin de generar un gran volumen de información y pasar desapercibido, actualmente las Inteligencias Artificiales están siendo entrenadas para la generación de fotografías falsas de personas para dotar de credibilidad a esos textos. Además, este desarrollo mediante Generative Adversial Networks (GANs) se está realizando tan rápido que pronto será difícil de discernir entre las personas reales y las falsas generadas mediante esta tecnología.

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Ya no puedes creer todo lo que puedas llegar a ver

Aún recuerdo la estupefacción que me provocó ver el falso documental (Mockumentary) Dark Side of the Moon donde se ponía en tela de juicio que el hombre hubiese llegado a la Luna mediante la sonda Apollo XI. La presencia de altos mandatorios estadounidenses participando de forma activa y consciente en ese falso documental, bien servía para cimentar aquella broma, que sólo mostraba su intencionalidad al final de la cinta. Era en ese momento cuando los dignatarios, científicos y demás participantes se relajaban y comenzaban a reírse de los comentarios que se habían editado como ciertos en los minutos precedentes. Pero el objetivo final de la cinta se conseguía y de qué manera mientras contemplabas cómo el director había estado jugando contigo de principio o final.

La fotografía y el cine han sido un soporte para el ser humano para dar veracidad a un discurso y evento. Esa huella como prueba documental se está debilitando cada vez más gracias a la capacidad computacional que tienen los ordenadores actuales y su capacidad de transformar esas pruebas. Recordemos que durante los Juicios de Nuremberg, cuando se juzgó a los jerarcas nazis sobre los abusos y crímenes que había relizado el régimen alemán sobre la población de los lugares que habían ocupado, se presentaron como pruebas las fotografías que había conseguido sacar del campo de concentración de Mauthausen el fotógrafo español Francisco Boix. La defensa de los nazis adujo que las fotografías estaban manipuladas, que la técnica en ese momento permitía el tratamiento de las imágenes hasta niveles insospechados. Sin embargo, ese argumento se derrumbó puesto que Boix había extraído negativos y no copias fotográficas.

Pero actualmente el negativo físico apenas se utiliza y su uso ha relegado a una utilización anecdótica. Actualmente, la imagen son ficheros informáticos y en muchas ocasiones ese documento «bruto», no difiere en exceso con la copia. Además, como señalábamos previamente, la capacidad actual de los ordenadores e incluso de nuestros teléfonos móviles es capaz de reinterpretar una fotografía o incluso un vídeo. Como ejemplo, tan sólo hay que probar la aplicación Muglife, que permite a través de una sola fotografía preparar una pequeña pieza con el sujeto retratado negando o afirmando con la cabeza en sólo pocos clics. A pesar de que su finalidad está enfocada al ocio, nos permite echar un pequeño vistazo como usuarios a las capacidades que actualmente están desarrolladas sobre el retoque de la imagen.

Como señalábamos, esta aplicación para dispositivos móviles es totalmente anecdótica en comparación con lo que puede ser obtenido hoy en día con unos pocos medios más. Podemos recordar el vídeo de Barack Obama falso y creado mediante Inteligencia Artificial capaz de engañarnos respecto a las afirmaciones del dignatario, puesto que generaba discursos falsos del ex-presidente de los Estados Unidos. O el uso que está haciendo la BBC de un software para que un presentador de sus informativos hable distintos idiomas o el presentador falso chino generado mediante Inteligencia Artificial. Otra aplicación que se está desarrollando para esta tecnología es su uso para el doblaje de películas. De este modo, la cara de los actores se ajustará mejor a los idiomas sobre los que se expresan. Desde luego, la publicación de un vídeo como prueba documental podrá ser puesta en tela de juicio cada vez más frecuentemente según estas herramientas se implementen en más lugares comunes dentro de la sociedad.

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Sci-Hub, la mayor (e ilegal) biblioteca de investigación de Open-Access del mundo

sci-hub

En los últimos años, la batalla sobre el acceso al conocimiento científico-técnico se ha recrudecido. El movimiento sobre el acceso libre, universal y gratuito al conocimiento se ha visto espoleado principalmente por la página web Sci-Hub que ofrece material descargable que hasta ahora sólo podía ser accesible mediante pago. Actualmente, los servidores de Sci-Hub almacenan cerca de 50 millones de documentos a los que se añaden más cada día, según los usuarios hacen uso de su buscador. Hay que señalar que estos contenidos se agregan sin el permiso pertinente de los que poseen su copyright. El crecimiento de esta página web ha provocado que los grandes medios de comunicación ya hayan comenzando a hacerse eco de esta página y The Washington Post ha tratado de ofrecer un poco de luz sobre quién está haciendo uso de la misma: todo el mundo.

Debajo de esta piratería de la propiedad intelectual, se encuentra una lucha más compleja y profunda que nos debe llevar a la década de los años 70. En esta década se produjo un incremento importante de las publicaciones seriadas científicas, pero que derivó en algo mucho más relevante con la popularización de Internet que debería hacer mucho más sencillo el conseguir rebajar los costes.

Como nota aclaratoria, debemos tener presente que los científicos que publican en estas revistas no son retribuidos por los artículos que finalmente acaban siendo publicados, sino que lo que realmente buscan es el prestigio para obtener financiación para las instituciones para las que trabajan y para sus propios equipos. Sin embargo, las editoriales pueden llegar a cobrar hasta $10.000 por suscripción para alguna de estas revistas, mientras que los científicos obtienen sus ingresos gracias a las administraciones públicas que todos mantenemos gracias a los impuestos. La pregunta es evidente si los científicos trabajan por el bien común, financiados por las administraciones públicas, ¿por qué esa información no es libre y gratuita?

Tal y como señalábamos, desde los años 70, los precios de las revistas académicas comenzaron a subir más que la inflación. Peter Suber, en su libro Open Access, afirmaba que «en el año 2000, Harvard tenía suscritas 98.900 revistas, mientras que Yale tenía 73.900.» La mejor biblioteca de investigación de la India, Indian Institute of Science, tenía suscritas 10.600 revistas, mientras que muchas bibliotecas subsaharianas no disponían de ninguna. Pero no es que las universidades pobres no puedan permitirse una suscripción o un acceso a los papers de su interés, es que las propias universidades de los países desarrollados han tenido que acometer planes de recortes en las mismas por la continua alza de los precios. Empezando por Harvard.

Para contrarrestar esa continua barrera que suponía el continuo incremento de las revistas, surgió el movimiento Open-Access en 1990. Los propulsores del mismo eran conscientes de que Internet podría reducir los costes de producción y distribución, a la vez que ofrecían una solución a esas diferencias de acceso a la información. Por ello, surgieron iniciativas como PLOS ONE como una forma de facilitar ese acceso. Sci-Hub se la contempla como un ala radical de este movimiento y es que su máxima responsable Alexandra Elbakyan espera poder acelerar la adopción del Open Access.

Las publicaciones científicas contemplan el movimiento con consternación y denuncias. La revista Science publicó recientemente una editorial (My love-hate of Sci-Hub) defendiendo el modelo de negocio de las revistas. Entre otras, las editoriales se defienden afirmando que la publicación on-line es tan cara como la impresa (se necesita contratar a ilustradores, comunicadores, editores y técnicos) y que las revistas aseguran la calidad de las publicaciones científicas y las hacen convenientes para los lectores.

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Superando el information value gap

Information value gap

En la década de los 60 del siglo pasado, Peter Drucker, que acuñó el término de Sociedad del Conocimiento, definió al trabajador del conocimiento como aquellos que son los principales creadores de valor, innovación y ventaja competitiva. Para Drucker, las nuevas tecnologías de la información y la comunicación que acompañan a la sociedad del conocimiento transformarían las economías, los mercados y la estructura de la industria, los productos y servicios, los puestos de trabajo y los mercados laborales.

De los años 60 a los 90, la cantidad de información disponible creció de forma exponencial. Se pasó desde la escasez y la dificultad de acceso a prácticamente la infoxicación. Sin embargo, ese flujo continuo de información no se ha estabilizado, sino que ha aumentado la cantidad de datos que las organizaciones son capaces de producir. Desde 2001, la cantidad de información que se genera tanto fuera como dentro de la empresa inunda cualquier ámbito, pero ¿se ha convertido en valor? ¿Puede el trabajador de conocimiento extraer todo su potencial?

La información tiene valor en la forma en la que se usa y en el momento en el que se usa. Es decir, la información como activo tiene un valor potencial y valor realizable. Tratar de aproximar las curvas entre el potencial valor de la información y su valor realizable sería la forma de asegurarnos de que realmente estamos exprimiendo todo su valor.

El Big Data es un buen ejemplo de tratar de cerrar ese information value gap. El Big Data necesita de grandes inversiones en infraestructuras y planificación (almacenamiento, bases de datos, capacidad de procesamiento, software de análisis y ancho de banda). Sin embargo, el Big Data no tiene porqué ser bueno por sí mismo si no se define cómo debe usarse y con qué finalidad. Para ello, a la hora de realizar un desarrollo de este tipo se debería entrar a considerar:

  • Cómo la información y el conocimiento generado puede ayudarnos a desarrollar y apoyar a nuestro modelo de negocio actual.
  • Cómo nos puede ayudar a sobrevivir dentro de un mercado específico.
  • Cuál es el valor de la información para apoyar nuestro valor y generar ingresos recurrentes.
  • Cómo esa información puede usarse para crear una nueva proposición de valor para los clientes, industria, socios y mercados.
  • Cómo usarán los competidores y socios esa información.
  • Cómo puede nuestra empresa posicionarse en la cadena de valor en ese mercado con esa información generada.

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Estableciendo el valor de la información

Infonomics

Durante el incendio de la Torre Windsor de Madrid en 2005, no sólo se perdió toda la torre -tuvo que ser derruida-, no sólo el centro comercial colindante a la misma tuvo que cerrar durante días; también se perdieron horas de trabajo que se quedaron atrapadas en los ordenadores de la empresa y junto a ellos mucha información. Nos encontramos en 2005 y los sistemas de Cloud no eran tan populares. Aunque existirían servidores redundantes externos a la Torre, posiblemente, durante el incendio, miles de horas de trabajo se perdieron en las distintas oficinas que se situaban en el edificio. Sin embargo, es probable que nadie se hiciese cargo de esas horas perdidas, de esos bits que no pudieron ser alojados en otro lugar. Desde luego que no hay empresa aseguradora que se haga cargo de la pérdida de unos y ceros. Pero como bien sabemos la información es uno de los recursos más valiosos de las empresas.

La infonomía, de la que ya hablamos en el pasado, es la disciplina que estudia la importancia económica de la información. Es un campo todavía por explotar pero que sin duda sufrirá una rápida expansión en los próximos años. Las empresas se preocupan por la “curación” de la información, cómo se captura, cómo se difunde; aunque la información generada internamente como un activo estratégico todavía no tiene el suficiente peso dentro de ellas como para ser valorada.

Las nuevas tendencias como el Big Data van a comenzar a transformar esa percepción a pesar de que esa información no aparecerá publicada en las memorias anuales de la empresa destinadas a los inversores. Hoy en día, las empresas gestionan mayores cantidades de información que en el pasado, pero cómo se gestiona esa información y cómo se explota ese valor, todavía es un campo por definir. Por ejemplo, una máquina sensorizada se encuentra constantemente generando datos, pero cómo se recogen, se estructuran y se analizan esos datos, aportan el valor diferencial a la empresa. ¿Cómo se evalúa el valor de esa información? ¿Cómo se asegura su pérdida?

Desde luego que la información es uno de los mayores recursos de los que disponen las empresas, pero se resisten a aparecer dentro de los libros contables por su intangibilidad. Pero, mientras no lo hagan, la información será difícilmente evaluable como propiedad.

Para ello, la infonomía se dota de sus siete principios, en los cuales profundizaremos más adelante, para comenzar a transformar esa percepción de la información. Estos son:

  1. La información es un activo
  2. La información tiene un valor potencial y otro realizable.
  3. El valor de la información puede ser cuantificado.
  4. La información debe ser cuantificada como un activo.
  5. El valor realizable de la información debe ser maximizado.
  6. El valor de la información debería ser usado para priorizar inversiones y presupuestos tanto en tecnologías de la información como de los negocios.
  7. La información debería ser gestionada como un activo.

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