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2
Oct
2019

El mundo del Thick Data en la actualidad

En los últimos años uno de los temas clave en el mundo empresarial ha sido la transformación digital, por lo que se ha hecho un gran énfasis en la utilización y aprovechamiento del Big Data. El Big Data genera una gran inyección económica a muchas empresas, ya no solo se centran en vender productos, servicios o experiencias, sino que también almacenan y venden datos. Al leer esta frase nos pueden venir a la cabeza ejemplos como Facebook, Google, etc., y esto nos debería hacer conscientes de cómo regalamos cada día información sobre nosotros a las empresas, ya sea cuando nos descargamos aplicaciones o nos registramos en plataformas y aceptamos las condiciones del servicio, o cuando navegamos cotidianamente por Internet aceptando cookies sin ir más lejos. 

Del Big Data al Thick Data

thick data

Fuente: Marketing directo

Como hemos dicho hay empresas que trabajan directamente vendiendo datos a otras empresas, pero ¿qué rentabilidad les sacan las empresas a esos datos? En ocasiones el desconocimiento puede hacernos perder la utilidad sobre los datos a la hora de incorporarlos en nuestra empresa, por lo tanto habría que tener en cuenta el objetivo de almacenar datos y el análisis que se desprenderá de estos mismos antes de su captación. 

Por ello, la incorporación del Big Data requerirá incluir plataformas tecnológicas que nos permitan adquirir datos de la mejor manera posible, según el modelo empresarial, el producto que trabajemos y la infraestructura de trabajadores que tengamos y, por último, incluirá la introducción de nuevos perfiles profesionales o la reestructuración de los mismos. 

Combinando el análisis cuantitativo con el cualitativo 

cualitativo y cuantitativo

Fuente: Optimal workshop 

Una idea predominante es que el Big Data se analiza cuantitativamente en forma de gráficos, porcentajes o datos estadísticos, siendo una forma esclarecedora y práctica de tratar los datos en muchos proyectos o empresas. Sin embargo la investigación cualitativa es la gran olvidada en esta área, a pesar de las grandes ventajas que podemos sacar de su uso. Su implicación en el tratamiento de datos se hace necesaria ahora más que nunca, ya que centrarse en el usuario es primordial para ser competitivos en el mercado actual, y una de las formas de incluirla es el Thick Data, que no es otra cosa que escoger un muestreo de datos específicos y analizarlos a través de la investigación cualitativa. 

Desde Designthinking.gal siempre pensamos que las perspectivas cualitativa y cuantitativa son claves, y su aplicación dependerá de las particularidades de cada proyecto, puesto que cada una ofrece información muy valiosa y complementaria.      

Fue la antropóloga Tricia Wang en el año 2013 quien acuñó este término para referirse al análisis cualitativo que se desprende de la generación de Big Data en el mundo actual. El Thick Data es a día de hoy uno de los aspectos más necesarios de la aplicación del Big Data, puesto que se requiere analizar de forma más precisa los datos que se almacenan. Para aplicar el Thick Data en el mundo del diseño de productos, servicios o experiencias, la clave sería determinar qué ratio de datos nos va a interesar estudiar, con el objetivo de abordarlos de forma cualitativa. De esta forma podremos analizar el contexto social, cultural y psicológico de las personas, generando productos, servicios o experiencias que se acercan más a sus necesidades, emociones o prioridades.  

Cada vez son más comunes las empresas que están adoptando científicos sociales para poder realizar Thick Data, puesto que se dan cuenta que no basta analizar datos de forma cuantitativa. Hay empresas o instituciones que ya lo están usando para incrementar las ventas de su negocio, como Lego y también hay ejemplos de fracaso como Nokia.

La primera empresa, Lego, se decidió por los bloques de construcción frente a juguetes articulados gracias a un estudio realizado por antropólogos que analizó la relación emocional de los niños con los juguetes. Los bloques ganaron la partida a los juguetes articulados con creces.

En el caso de Nokia fue la propia Tricia Wang la que realizó un estudio cualitativa con una muestra de 100 personas que mostró que usuarios con bajos ingresos estarían dispuestos a pagar sumas de dinero importantes por teléfonos inteligentes, recomendando a Nokia ampliar su público objetivo. Nokia rechazó su estudio porque consideraba que su muestra de tamaño reducido no podía obtener datos tan veraces como los que extraían de su Big Data, cuyos datos les llevaron a enfocarse en consumidores de élite, terminando en la bancarrota. 

Por lo tanto no debemos rechazar ni los datos cuantitativos ni los cualitativos, ambos son complementarios y bien utilizados nos pueden llevar a tomar las decisiones adecuadas. No nos cansaremos de decir que los datos cuantitativos nos permiten saber qué pasa (el X% de la población hace Y), mientras que los datos cualitativos nos permiten saber por qué pasa eso (el X% de la población hace Y porque se siente Z).

Todo esto es un campo de actuación interesante para la tecno-antropología, puesto que si en las empresas crecen los perfiles de investigadores sociales, es también una realidad que los perfiles de ingenieros e informáticos se deben diversificar para saber tratar esos datos. Abre entonces nuevos caminos de organización profesional, donde lo social y tecnológico están a la orden del día, y es cada vez más necesario dotar de esa dimensión social a la tecnología, que se introduce en diferentes esferas de la sociedad, a veces de forma abusiva y sin estudios que determinen cuál debe ser su función e implementación según las necesidades de cada ámbito.   

 

Bibliografía
Wang, T. (2013) Big Data needs Thick Data. Ethnography Matters. Recuperado el 16 de septiembre 2019 de http://ethnographymatters.net/blog/2013/05/13/big-data-needs-thick-data/
Foto de portada: NDMA

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