Ningún dato es neutral

La neutralidad de los datos no existe. Todos los datos son afectados por su tratamiento.

Si lo piensas, cualquier número representa una destilación de un conjunto de datos, que fueron tomados de una muestra por humanos propensos a errores, utilizando herramientas imperfectas y en condiciones que cambian constantemente en el tiempo. Desde el momento que intervine una persona en el uso de los datos, la neutralidad de los datos se ve afectada.

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Ojo! No tenemos que confundir neutralidad y objetividad. La neutralidad es que el dato no tiene ningún posición ni decisión que lo altere. La objetividad tiene que ver con que represente lo que se pretende representar.

Seguro que esta afirmación está produciendo un corto circuito, pero déjame que te lo explique con un ejemplo.

Ejemplo de la no neutralidad de los datos

La báscula de tu casa no es neutral, pero sí que intenta darte un dato objetivo de tu peso cada vez que la utilizas. Para explicarlo tengo que decir que hay un ingeniero que tomó una decisión que afecta a la neutralidad del dato que te muestra. Vamos a poner que tu peso exacto es de 69,999999999999 Kg. ¿Qué peso debería mostrar?

El display de tu báscula solo puede mostrar 2 dígitos con dos decimales. En el proceso de diseño una persona decidió si poner 69,99 o 70kg. En esa intervención se pierde la neutralidad. Alguien ha tomado esa decisión. Ojo, el dato es objetivo y te da una aproximación bastante mejor que la observación personal de ‘estoy gordo o delgado’.

Cuando más elaborados son los datos, más intervención de las personas con una intención se pueden producir. Como bien sabes, todos los datos pueden ser torturados para que digan lo que quieres que digan. Si piensas que el Excel es una herramienta de tortura de datos, imagínate lo que pueden hacer herramientas más avanzadas de procesamiento de datos.

Es importante que no por ser dato, es carente de intención.

Si nos datos no son neutrales, tampoco lo pueden ser la toma de decisión basada en datos.

La falta de neutralidad afecta a la calidad. Afecta a la decisión. A veces, lo que hay alrededor de los datos, es casi tan importante como el dato en sí mismo.

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