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Nuria Oliver: “Si no estamos creando referentes femeninos, ¿cómo vamos a inspirar a las nuevas generaciones para que escojan carreras científico-tecnológicas?”

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La alicantina Nuria Oliver, ingeniera informática experta mundial en Big Data, es un claro ejemplo de cómo las mujeres están sobradamente capacitadas para estudiar y trabajar en carreras científico-tecnológicas, echando por tierra los estereotipos y las dificultades que apartan a las féminas de estos campos profesionales imprescindibles para el futuro de la humanidad. Oliver ha abierto el camino a otras mujeres en un terreno carente de referentes femeninos que las inspiren para adentrarse en unas profesiones eminentemente masculinas, en las que se ha demostrado la importancia de la diversidad de género.

Ingeniera de telecomunicaciones e investigadora en el campo de la informática, Nuria Oliver ha despuntado a nivel internacional por su trabajo en modelos computacionales de comportamiento humano, inteligencia artificial, interacción persona-máquina, informática móvil y Big Data para el bien social. Firme defensora de que el poder de la tecnología puede cambiar la calidad de vida de la gente, sus líneas de investigación y trabajo en las diferentes empresas en las que ha desarrollado su carrera se enfocan en hacer la tecnología más accesible al público general.

En 2016 fue nombrada la primera Chief Data Scientist en DataPop Alliance, una organización internacional sin ánimo de lucro creada por la Iniciativa Humanitaria de Harvard, MIT Media Lab y Overseas Development Institute dedicada a aprovechar el Big Data para mejorar el mundo. Meses después, se unió a Vodafone Group como la primera Directora de Investigación en Ciencias de Datos. Gracias a su trayectoria, Nuria Oliver se ha convertido en European Association for Artificial Intelligence Fellow en 2016 y IEEE Fellow y ACM Fellow en 2017.

Nuria Oliver fue la protagonista, el pasado 13 de marzo, del ciclo “Mujeres y el Mediterráneo”, que organiza Casa Mediterráneo, con el propósito de mostrar las aportaciones de las féminas de la cuenca mediterránea en diversos ámbitos profesionales.

¿Qué es el Big Data?

El término Big Data hace referencia a las cantidades ingentes de datos que existen hoy en día. Por una parte, resultado de la digitalización del mundo físico, porque cada vez más tenemos sensores que captan diferentes aspectos del entorno, meteorológicos, de temperatura, de humedad, tráfico, los datos que se recogen en los telescopios astronómicos, en las aceleradoras de partículas… La ciencia genera muchísimos datos. Y por otra parte, los datos que generamos los humanos como resultado de nuestras interacciones con el mundo digital, es decir, las fotos que hacemos, lo que escribimos en Internet… Todo el contenido digital que existe.

¿Por qué se llama Big Data? Porque tiene una serie de características. La primera es que estamos hablando de cantidades ingentes de datos, de hecho, en los últimos dos años hemos generado más que en los 5.000 años anteriores. Estamos hablando de tal cantidad de datos que si todos los humanos del mundo se dedicaran sólo a mirarlos serían incapaces de abarcarlos. Pero no sólo se trata de datos de gran volumen, sino que además son muy diversos, lo que se conoce como “datos no estructurados”. No son datos numéricos en una tabla; estamos hablando de imágenes, vídeos, textos, audios, datos de sensores… Son muy variados y solamente utilizando técnicas sofisticadas de análisis de datos y, en particular, de inteligencia artificial, realmente podemos darle sentido.

Además del volumen y la variabilidad, otra característica de los datos es la velocidad, se están generando constantemente, lo que pone a prueba nuestra capacidad para captarlos, almacenarlos y procesarlos. Tenemos un crecimiento exponencial en la cantidad de datos y hasta ahora, afortunadamente, también estamos experimentando un crecimiento exponencial en la disponibilidad de almacenamiento a bajo coste y de computación, de manera que cada vez más somos capaces de poder procesar estas cantidades ingentes de datos. Si no tuviésemos ordenadores muy potentes o no pudiésemos almacenarlos, los datos desaparecerían. Y si los guardamos pero nunca los usamos, el Big Data es basura digital.

¿Cómo puede el Big Data mejorar el mundo?

En este contexto ha habido un movimiento, del que afortunadamente formo parte, dedicado a ver cómo podemos aprovechar la existencia de todos estos datos para ayudarnos a tomar mejores decisiones que puedan impactar en la vida de millones de personas. Desde el año 2015, cuando llegaban a su fin los Objetivos de Desarrollo del Milenio que había fijado Naciones Unidas hubo un trabajo para definir los nuevos objetivos. En ese punto, la ONU se dio cuenta de que había algo que se llamaba Big Data y lo denominaron la “revolución de los datos”, al considerar que éstos realmente podían ayudar a mejorar el mundo. Encargaron un informe, The Data Revolution Report: A World that Counts, que está disponible en Internet, y uno de sus autores fue Alex􏰅 Pentland, mi director de tesis, en el que un conjunto de expertos describía en qué áreas los datos podían ayudar.

Entonces, en 2016, cuando se definieron los nuevos 16 Objetivos de Desarrollo Sostenible, en paralelo y por primera vez en la historia, se produjo un movimiento de uso de los datos en el contexto de estos objetivos. Y el uso es doble. Por una parte, cómo podemos medir y determinar mejor si estamos consiguiendo los Objetivos o no, gracias a la existencia de los datos. Por ejemplo, el Objetivo número uno es que no haya pobreza. La pregunta es: ¿Gracias la existencia de todos estos datos podemos medir mejor la pobreza? La respuesta es sí, porque los métodos tradicionales para medir la pobreza están basados en censos que son, básicamente, cuestionarios que se hacen a una población entera. Poder determinar si hay pobreza o no en el mundo conllevaría preguntar a sus 7.000 millones de habitantes su nivel socioeconómico. Esto es algo carísimo e inviable, por eso la mayoría de los países no puede hacer un censo cada año, lo elaboran cada diez o quince, e incluso en países en desarrollo cada 30 o 40 años.

Pero gracias a la existencia de los datos, y en particular al área en la que yo tengo más conocimientos, los datos agregados y anonimizados de la telefonía móvil, podemos inferir la pobreza o el nivel socioeconómico de una región, de manera que en lugar que tener que hacer cuestionarios, analizando los datos podemos empezar a detectar, por ejemplo, qué zonas están empezando a empobrecerse y podríamos diseñar intervenciones para ayudarles.  Ése sería el primer elemento: cómo usar los datos para medir mejor si estamos consiguiendo los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

Y el otro elemento es cómo podemos usar los datos para conseguir los Objetivos. Por ejemplo, en el tema de la pobreza si a través del análisis de los datos detecto que hay una región que está empezando a decaer económicamente se podrían diseñar intervenciones tempranas para evitar que esa región caiga en una pobreza extrema, de manera que se podría contribuir a conseguir el primer Objetivo, así como la mejora de la salud, mayor igualdad de género… En el contexto de los datos de la red de telefonía móvil la comunidad científica, incluyendo mi propio trabajo, hemos encontrado que éstos aportan valor en una serie de áreas. La primera es el cambio climático y los desastres naturales.

Cuando hay un desastre natural, cuya intensidad y frecuencia está aumentando con el cambio climático, hay que contestar dos preguntas: Cuánta gente se ha visto afectada por el desastre y dónde está. Estos interrogantes se pueden contestar analizando los niveles de actividad en las torres celulares, justo antes de que se produzca el desastre natural. Si miro cuántas llamadas hay conectadas a cada antena de las torres celulares es como un sensor que detecta cuánta gente hay en esa zona; las antenas donde haya muchas llamadas son un indicador de que allí hay muchas personas. Con estos datos, podemos interferir, por ejemplo, en la zona de un terremoto.

Otro área donde los datos tienen mucho impacto es en el contexto de la salud pública y, en particular, de las enfermedades infecciosas porque éstas no se convierten en pandemia si la gente no se mueve. La OMS varias veces ha anticipado que en el siglo XXI habrá una gran pandemia porque, entre otras cosas, tenemos más movilidad que nunca antes en la historia. Analizando los datos agregados de la red de telefonía móvil podemos cuantificar la movilidad de una población. Si conozco los focos de infección de una enfermedad como el ébola o la gripe, al saber cómo se mueve una población, puedo hacer modelos que me permitan predecir cómo se puede propagar y además diseñar intervenciones para evitar que se propague.

Nuria Oliver: "Si no estamos creando referentes femeninos, ¿cómo vamos a inspirar a las nuevas generaciones para que escojan carreras científico-tecnológicas?" en CIENCIA MUJER
Nuria Oliver junto a Sonia Marco en el encuentro en Casa Mediterráneo – © Maria Gilabert

Otro área de impacto son las smart cities: entender mejor cómo funcionan las ciudades, porque podemos moderar la movilidad, estimar aproximadamente cuántas personas hay en cada barrio, ciudad o bloque de manzanas. Otro campo es el transporte: entender mejor los patrones de tráfico, predecir las emisiones de CO2 en base a cuántos coches se estima que hay. Otro ámbito es la inclusión financiera y el desarrollo económico: hemos hecho proyectos de investigación con datos de servicios de lo que se conoce como dinero móvil o mobile money.

En el mundo hay 1.700 millones de personas que no tienen cuenta bancaria, están excluidas del sistema financiero, no tienen acceso al crédito porque las entidades financieras carecen de un historial de crédito que les permita contrastar si estás son de fiar. Así, estas personas no tienen acceso al crédito y, si lo tienen, es a intereses abusivos. Al mismo tiempo, muchas de esas personas tienen móvil. Una de las áreas en las que hemos trabajado en mis proyectos de investigación es ver si podemos utilizar los patrones de uso del móvil para inferir el riesgo crediticio, de manera que quienes no tengan cuenta bancaria sí puedan acceder al crédito, al demostrar que son fiables. Hemos encontrado que, efectivamente, los patrones de uso del móvil están correlacionados con la fiabilidad financiera.

Otro ámbito es la energía. Hay proyectos que están mirando correlaciones de volumen de llamadas en torres celulares y picos de consumo energético. Obviamente, si hay muchas llamadas en una torre celular quiere decir que hay muchas personas y probablemente habrá más consumo energético. Utilizar esa información permitirá gestionar mejor la red eléctrica. Incluso hay algunos proyectos en la agricultura en los que se intenta predecir la productividad de ciertas cosechas en base a análisis de datos. Hay muchas áreas donde se puede tener impacto, y esto es sólo en lo referente a datos de móviles.

Otro ámbito inmenso de impacto del Big Data es el de la salud. En realidad, hoy en día, todas las pruebas médicas que nos hacen son digitales, están en ordenadores. Nuestro ADN es todo digital y gracias al uso de técnicas de Inteligencia Artificial podemos interpretarlo y hacer algo útil con ello. Hay proyectos, desde diagnósticos e interpretación automática de radiografías o de cualquiera tipo de prueba radiológica, que usan algoritmos de Inteligencia Artificial para ayudar a detectar mejor tumores; de análisis del ADN para descubrir mutaciones; de análisis de historiales clínicos para predecir cuál es el mejor tratamiento… Hay muchas aplicaciones para el sector médico y la claves están en cómo complementan los algoritmos a los humanos. Los algoritmos tienen la capacidad de procesar cantidades ingentes de datos, lo que permite, en algunos casos, diseñar modelos que funcionan incluso mejor que las capacidades humanas a la hora de la detección o interpretación de pruebas radiológicas.

Toda esta tecnología que puede contribuir al progreso de la humanidad requiere voluntad de los organismos internacionales para poder implementarla. ¿Existe esa voluntad?

Uno de los retos no es la voluntad, sino el Skills Gap, la brecha que hay a nivel de conocimientos. Por eso hacemos muchas labores de educación a profesionales. Por ejemplo, Naciones Unidas tiene una universidad para todos sus empleados donde hemos dado cursos, con DataPop Alliance, donde soy Chief Data Scientist, porque la clave es formar y explicar qué oportunidades hay, cuáles son las técnicas que se utilizan, los métodos para poder responder a muchas de las preguntas a las que se responde ahora con métodos tradicionales o más rudimentarios.

El otro reto se encuentra en el nivel de desarrollo tecnológico. En muchos países en desarrollo hay barreras, ya que es necesario disponer de las capacidades de computación, de almacenamiento, de procesamiento… para poder hacer algo útil con esos datos. El skills gap, combinado con el tema tecnológico, y agregado a que no todos los países en desarrollo tienen un entorno político estable, conduce a que haya lugares en donde sea más complicado tener impacto que en otros.

Como mujer que ha llegado tan alto, ¿cómo se podría conseguir que las mujeres sean conscientes de sus capacidades para destacar en el mundo de la ciencia? En la actualidad, ¿hay una pujanza de las mujeres en las carreras científicas?

Yo, sobre todo, conozco la dimensión tecnológica. En el sector de la informática y las ingenierías la tendencia va en declive desde los años 80. Había muchas más chicas matriculadas en informática en esa década que ahora. En los 80 llegaban a casi un 40% y ahora estamos entre un 10 y un 20%. Se ha producido un fenómeno inverso a la tendencia de las demás carreras, donde la presencia de las mujeres ha ido creciendo desde los años 70.

¿Por qué se ha producido este descenso en las carreras de informática e ingenierías hasta llegar a estos niveles patéticos que tenemos hoy en día? Es una pregunta que he intentado contestar, porque me preocupa mucho la falta de diversidad de género en el sector tecnológico, fundamentalmente porque todos los estudios encuentran que la diversidad enriquece, tanto metafórica como literalmente. Metafóricamente, porque las soluciones de equipos diversos son más innovadoras, inclusivas, enriquecedoras y equilibradas. Y literalmente, porque los resultados financieros de equipos diversos son mejores. Al mismo tiempo, vivimos en un mundo tecnológico donde no vamos a sobrevivir como especie sin tecnología y, de alguna manera, esta tecnología no está considerando a la mitad de la población; está siendo diseñada solamente por grupos homogéneos, lo cual es muy negativo.

Yo he llegado a la conclusión de que hay cuatro factores esenciales que están teniendo un impacto nocivo y si los abordamos creo que podremos progresar en la dirección adecuada. El primero es un factor de estereotipación de género, que es múltiple. Por una parte, con respecto a quién trabaja en tecnología y en qué consiste el trabajo, donde el estereotipo es el de un chico con gafas, gordito, con pocas habilidades sociales, metido en un sótano haciendo cosas raras que nadie entiende, cuando en realidad la tecnología es transversal y está revolucionando la medicina, la biología, la educación, los servicios digitales, el transporte… todas las áreas. Esa parte de impacto social de la tecnología, y en particular de la informática y la ingeniería, no se está transmitiendo y el estereotipo existente es muy poco atractivo para las chicas.

Además, vivimos en una sociedad cada vez más estereotipada en cuestiones de género. Si vas a una juguetería o a una librería, hay juguetes y libros para niñas y para niños. Y, desgraciadamente, los temas científico-tecnológicos son los que se venden a los niños y no a las niñas. De manera que si hace unos años la diferencia de género en la autopercepción que tenían los niños con respecto a sus habilidades científico-tecnológicas empezaba a mostrarse alrededor de los 11 años (hasta esa edad tanto niños como niñas pensaban que eran igual de buenos en todo), esa diferencia ahora se ha bajado a los 5 años.

Creo que gran parte del motivo es la estereotipación de género que tenemos en la sociedad. Además en cómo se enseñan las disciplinas tecnológicas también hay una estereotipación; la manera de enseñar no es atractiva para las chicas. Algunas universidades americanas se están enfocando mucho más en las aplicaciones sociales de la informática para resolver problemas sociales, con lo que están consiguiendo atraer y retener a muchas más chicas. De hecho, hay universidades que están logrando tener un 50% de chicas y de chicos.

El segundo factor se llama sesgos de género. Todos, hombres y mujeres, sistemáticamente infravaloramos a las mujeres en igualdad de condiciones a hombres homólogos. Este sesgo de género impacta en crear una pirámide de acceso a posiciones de liderazgo, premios y reconocimientos, que recaen con muchísima más frecuencia en hombres que en mujeres, y hay experimentos científicos que lo demuestran. Pero además, impacta a la hora de elegir la carrera. Sobre todo las ingenierías tienen reputación de ser carreras muy difíciles y si las chicas se infravaloran, aún con expedientes excelentes, piensan que no van a ser suficientemente inteligentes para poder hacerlas, lo cual es un gravísimo error que además no se corresponde con la realidad.

En tercer lugar, hay una triste falta de reconocimiento y de visibilidad a las contribuciones y a las mujeres que trabajan en los  campos científico-tecnológicos. El primer dato que sobresale aquí es la brecha salarial, situada en el 14%, y si además miramos los porcentajes de premios que han sido concedidos a mujeres en estas áreas es para echarse a llorar. Por ejemplo, los Premios Nobel de Física, Química y Medicina desde que existen sólo se han concedido a un 3% de mujeres, cuando el porcentaje de mujeres científicas es muy superior, obviamente. Estos porcentajes tan bajos en otras disciplinas son incluso más bajos; por ejemplo, en Economía sólo ha ganado el Premio Nobel una mujer. Si no estamos creando referentes femeninos, cómo vamos a inspirar a las nuevas generaciones para que elijan estas carreras, si lo único que ven que es solo hay hombres.

Por último, desgraciadamente, en el sector tecnológico, y esto sobre todo compete más a Estados Unidos, se ha asentado una cultura altamente misógina y sexista que se llama brogrammer, resultado de combinar las palabras brother (hermano) y programmer (programador). El término brother no entendido como hermano fraternal, sino como miembro de un fraternity en Estados Unidos, los colegios mayores que salen en las películas, integrados solo por chicos con letras griegas en sus nombres, que están siempre de fiesta y quieren invitar a las chicas para emborracharlas. Esa cultura cultura altamente sexista la trasladas al contexto de la programación, de los programmers, y te sale la cultura Brogrammer, donde se refuerza hacer comentarios misóginos, reírse de las chicas que son programadoras, decirles que son malísimas programando… Ha generado muchísimos casos de denuncias en Estados Unidos, tanto en empresas grandes como Google o start ups, como el CEO de Uber que tuvo que dimitir por denuncias de acoso sexual y comentarios denigrantes hacia las mujeres. Afortunadamente, como han salido tantos casos a la luz, parece que las cosas están empezando a cambiar. No es una cultura que esté tan extendida en otras zonas geográficas; en Europa no es un gran problema, pero tampoco tenemos grandes empresas tecnológicas.

Esta cultura, entre otras  cosas, es lo que provoca que un porcentaje muy alto de mujeres, alrededor de un 56-58%, que han superado carreras de computer science o ingeniería, trabajan como programadoras, investigadoras o arquitectas software en empresas tecnológicas dejan este sector, no porque tengan problemas para conciliar, sino por este fenómeno, que no afecta a los hombres. Es una grandísima pérdida. Solamente en el contexto europeo, la Comisión Europea estima que cada año, por la falta de diversidad de género en el sector tecnológico se pierden 9.000 millones de euros.