Desde la llegada del internet no solo ha cambiado la forma en que concebimos y percibimos la realidad del mundo, sino también la manera en la que interactuamos en sociedad. Dichas transformaciones han cambiado todas las contextualizaciones de la vida contemporánea, desde nuestra organización perceptual del universo ya sea simple o compleja. Todos estos universos deben ser analizados por un proceso científico y metodológico confiable que compruebe su validez en el continuo tiempo y espacio que se desarrolla.
Dentro de este ámbito, el Internet y la tecnología ha, incorporando los mecanismos para la escucha, pero carentes de una metodología específica que abarque las variables que determinan el contexto de donde son extraídos.
¿Dónde queda el fondo en la investigación?
Los fanáticos de la tecnología olvidan que el contexto y una investigación a profundidad lo es todo en el análisis interpretativo de la realidad, ya que este brinda las particularidades, características y diferencias que lo discrimen de otras situaciones experimentales parecidas, lo que es, en sí mismo, el núcleo del tema a investigar extraído de un universo representativo y, por lo tanto, la automatización de este proceso incurriría en la distorsión de la realidad estudiada, la falta de objetividad y la asignación de parámetros e indicadores irreales propios del objeto de estudio.
Por ejemplo, la conversación relacionada con el futbol difiere considerablemente a la de temas políticos o a la comunicación comercial de marcas y servicios; entonces, ¿cómo osa la tecnología asumir que a través del machine learning es posible equiparar estos entornos disímiles y generar indicadores promedio que sirvan para todos ellos?
Si bien las herramientas tecnológicas son un aliado en el monitoreo y, sobre todo, en la captación de información relevante, jamás sustituirán al pensamiento lógico-hipotético-deductivo humano, el cual no solo reconoce e interpreta, sino que discierne, clasifica, sintetiza y evalúa los datos según su ámbito de estudio y aplicación.
En ese sentido, no todos los procesos cognitivos son totalmente automatizables, ya que mientras que la memoria, la atención y el aprendizaje si pueden ser imitados por un equipo de cómputo de alta tecnología vía machine learning, el razonamiento lógico y la resolución de problemas requerirán lineamientos específicos y análisis adicionales que solo la mente humana es capaz de realizar con cabalidad y eficiencia.
