¿Las carreras de las personas serán altamente medibles y predecibles debido a la abundancia de datos?

Answer 1

Los datos cubren el pasado. Para hacer predicciones se necesitan modelos. Modelar es difícil, se basa en simplificar los supuestos e ignorar la mayoría de los miles de factores que pueden influir en una tendencia.
Las fallas serias en los modelos económicos son que asumen el equilibrio, pero se necesita un tiempo largo y desconocido para lograr el equilibrio.
Algunos de esos temas se han abordado en libros como Taleb: El cisne negro: el impacto de lo altamente improbable; y Orrel : Economyths: Diez maneras en que la economía se equivoca.

Las acciones y reacciones humanas juegan un papel. Y estamos lejos de modelar las interacciones de los distintos sistemas metabólicos. Ya hemos aprendido que el modelo simple de cambios en el ADN de las enfermedades no funciona en la mayoría de los casos. Y las interacciones de seres humanos específicos son tan difíciles de predecir.

Las preocupaciones sobre la privacidad son más una táctica que un hecho. Todo lo que se coloque en Internet no puede considerarse privado. Goethe dijo hace ya 150 años “Nur die Gedanken sind frei” (Sólo los pensamientos son seguros), en referencia a las represiones prusianas. Señalé en mi libro de Diseño de la base de datos de 1977 que tratar de esconderse hace que sea difícil para tus amigos encontrarte, pero los malhechores lo harán, si vale la pena.

Sí, las tendencias generales serán predecibles durante algún tiempo en el futuro, y las empresas aprovecharán la posibilidad de atenderlas. Las iniciativas que reconocen oportunidades que están más allá de los temas candentes (como Big Data) tienen mejores posibilidades, aunque todavía escasas, de anular las tendencias establecidas.

Answer 2

En primer lugar, le debo una explicación de que no tengo experiencia en minería de datos ni de ninguna disciplina relacionada con las ciencias de la computación.

Ahora, mi extrapolación puramente imaginaria de las tendencias actuales indica que eventualmente todos los empleadores capaces sabrán todo sobre sus empleados. A pesar del hecho de que las bases de datos que contienen información personal, como registros académicos e información crediticia, están protegidas, la historia indica que cuando alguien está dispuesto no hay forma de detenerlas.

Por lo tanto, creo que las empresas eventualmente confiarán en thinktanks esa experiencia en información robada para proporcionar el mejor muestreo estadístico a sus clientes. O quien sabe Tal vez ya lo estén.
Sin embargo, la teoría de juegos sugiere que incluso con la información, su empleador no actuará de manera proactiva (a menos que usted sea un ingeniero superestrella, etc.) porque el primer movimiento indica muchas cosas: una de ellas es la inclinación e inevitablemente requeriría que el empleador pague una precio más alto.

Creo que incluso con la abundancia de datos, el juego estará amañado a favor del empleador y que, aunque racionalizaría la oferta y la demanda de trabajo, nada habría cambiado en su esencia.

Piense en las razones por las que los equipos contratan a superestrellas de bajo rendimiento o empleadores que dan puestos a miembros de la familia. Hay más en la mecánica detrás de las elecciones humanas que datos unidimensionales.

Answer 3

Recopilar muchos datos es fácil. Interpretarlo de manera significativa es difícil.

Cuantos más factores haya, más difícil será sopesarlos en relación con los demás. También depende de para qué intenta utilizar estos datos. Tomemos tu ejemplo deportivo. Esto es más fácil que muchas cosas de calcular porque solo juegan muchos juegos y están bien documentados. Muchos deportes tienen estadísticos que analizan a cada jugador, pero aún así solo pueden predecir quién ganará hasta cierto punto. A veces gana el equipo estadísticamente inferior.

El valor predictivo de las estadísticas también está limitado porque no puede calcular la probabilidad de eventos extremos. Cada jugador en el campo está en riesgo de sufrir una lesión que termine su carrera.

Answer 4

Siempre estaría el elemento de ‘sorpresa’ 🙂

Answer 5

Ellos serán altamente medidos.

Los gerentes creerán que pueden hacer predicciones basadas en esas mediciones.

Estarán equivocados.

Answer 6

Es muy posible y puede que no estemos muy lejos de ello. Estoy bastante seguro de que algo similar a eso ya se está practicando, pero en secreto.
En este momento, tenemos todas las herramientas necesarias para recopilar esos datos y estoy seguro de que podríamos abrir un poco de construcción de inteligencia artificial para hacerlo mejor. Pero mi objeción es incluso si es posible, no estoy seguro de que todo el mundo esté de acuerdo. Los idealistas y sus primos se asegurarían de que nunca se implementen, ya que tenderá a violar muchas reglas y problemas de privacidad.

No es que lo aprobaría. Pero incluso si se recopila esta información, estoy seguro de que se utilizará incorrectamente y podría causar más daño que beneficio.

Estamos allí, es muy posible, pero no creo que sea correcto.