El Big Data normalmente se asocia a la capacidad de analizar volúmenes grandes de información haciendo uso de herramientas de cómputo. Sin embargo, el hecho de contar con herramientas de software y hardware que permiten que cada día se puedan analizar grandes cantidades de información a mayores velocidades, plantea retos en diferentes ramas del saber. A partir de estos desafíos que plantea el Big Data para los estudios sociales, la antropóloga Elisenda Ardevol en el artículo Big Data y descripción densa estudia las relaciones -y las problemáticas- que se dan entre estas herramientas informáticas y los estudios etnográficos. El artículo publicado en el año 2016 para la revista de Cultura Digital Virtualis de la Universidad Oberta de Catalunya se enfoca por explicar lo que se entiende por Big Data, poniendo el foco en el ámbito y los datos que se producen desde la cultura digital; y después mostrar desde la experiencia propia de Ardevol los problemas y los interrogantes que surgen en la práctica.
A lo largo del articulo se van explorando varias hipótesis de la manera en la que el uso del Big Data plantea retos para las ciencias sociales, en primera instancia todo lo que se puede hacer desde los datos que se generan desde las interacciones que se producen en las redes sociales. Este punto de partida en si mismo dispara varios temores de diversa índole: el uso ético de los datos, la propiedad de los datos o la agencia de los datos, solo por nombrar algunos; pero también acerca de como interrogar esta información para obtener y analizar lo que se está investigando. Por otra parte, no solo se trata de analizar los datos primarios , también se pueden observar las relaciones entre estos y los patrones que emergen de estos análisis; que además pueden ser contrastados, evaluados y validados a lo largo del tiempo. Es así como Ardevol plantea que para una interpretación de esta información es necesario introducir técnicas de visualización que faciliten esta comprensión.
Sin embargo, más allá de la parte instrumental y de las posibilidades que genera el uso de estas herramientas, el punto central de Ardevol está en hacer especial énfasis en que la manera en la que se recogen categoriza, analizan y visualizan estos datos, son en ultimas construcciones humanas que están mediadas por quienes hacen estos trabajos. De tal manera que para su correcto abordaje se necesita incluir métodos de investigación que den cuenta de esto. Es así, como a lo largo del texto hace caer en cuenta que dada la naturaleza analítica del Big Data, se puede llegar a caer en la dicotomía de Cualitativo vs Cuantitativo que de alguna manera esta omnipresente en los estudios de las ciencias sociales.
Otro de los temas importante a resaltar dentro del texto es el del diseño de los datos, ya que como lo recalca Ardevol estos obedecen a construcciones que en su mismo diseño están relacionado con la agencia de quien los modela. Como consecuencia de esto, también se plantean advertencias acerca de la noción de que los datos por si mismos ya son fuente de información sin necesidad de análisis por parte de teorías sociales.
En contraste frente al Big Data, el otro concepto que se exploran a lo largo del artículo es el de Descripción densa, para el cual Ardevol se apoya en los estudios culturales de Cliffor Geertz , para evidenciar que solamente analizar datos o comportamientos puede ser insuficiente , y que se deben evaluar los contextos, lo cual puede llevar a una comprensión más profunda y detallada que la que puede proporcionar el análisis cuantitativo de Big Data. Otro de los puntos a resaltar dentro del articulo es la idea que expone Ardevol, apoyándose en los estudios de Manovich acerca de lo que es objeto de estudio de la ciencia de datos, y es que en últimas la naturaleza de estos no es el estudio de comportamientos humanos, sino el comportamiento mismo de los datos; el hecho de tener presente esta claridad es fundamental en el diseño de cualquier análisis metodológico, ya que da cuenta de la manera en la que se deben hacer los análisis y los diseños, ya que tal vez el aporte del Big Data, no sea el de generar respuestas, sino por el contrario el de generar preguntas.
En conclusión, el artículo plantea varias preguntas acerca de la manera en la que el Big Data , por lo menos para procesos etnográficos, es una herramienta que necesita estar apoyada en un andamiaje metodológico que permita hacer las preguntas correctas; de igual forma advierte sobre las necesidades acerca de la descripción y modelación de los datos sobre los cuales se van a trabajar, y como estos conllevan responsabilidades éticas. El articulo es de especial utilidad para quienes planteen llevar a cabo estudios etnográficos en los cuales quieran involucrar herramientas de Big Data, o para aquellos que estén evaluando que tipo de enfoque metodológico quieran hacer a sus estudios etnográficos.
