Doctor en Físicas. Director científico de la Fundación ISI en Turín (Italia), centrada en Ciencia de Sistemas Complejos, Ciencia de Datos y Modelos Matemáticos. Investiga para medir, entender y predecir fenómenos complejos en sistemas que involucran comportamientos humanos y plataformas digitales. Investigador principal del proyecto internacional Socio Patterns. Profesor en las universidades de Turín y de la Sapienza (Roma).¿Cómo cuantifican las actuales tecnologías digitales el comportamiento humano?

Recogen enormes cantidades de datos sobre comportamientos específicos. El uso secundario de datos recogidos inicialmente para otro uso es uno de los sellos distintivos de la llamada revolución big data. Los sensores y apps que incorpora un teléfono móvil o un reloj inteligente pueden usarse para estudiar patrones de sueño, controlar el ejercicio físico y monitorizar nuestra salud. Combinadas con modelos matemáticos y sistemas de aprendizaje automático (‘machine learning’), estas señales están cambiando nuestra forma de entender la salud pública y abriendo una nueva área de investigación: la epidemiología digital. Por su parte, las redes sociales proporcionan a los operadores muy buenos datos sobre preferencias individuales (webs, productos, películas, fotos que nos gustan), con los que determinan perfiles, principalmente para uso comercial. Pero también permiten aprender sobre salud mental, nutrición, bienestar general, dinámicas culturales y popularidad de ideas y personas. El grupo de investigación del BIFI, aquí en Zaragoza, juega en primera división en estas nuevas fronteras de la ciencia.

¿Cuesta ir más allá de lo comercial?

Encontrar nuevas maneras de generar valor público a partir de datos recogidos con un fin comercial es actualmente uno de los mayores retos, que se sitúa en la intersección entre investigación, negocio y política.

¿Qué hemos descubierto sobre las interacciones humanas desde que utilizamos dispositivos electrónicos personales?

Los datos cuantitativos de las interacciones humanas obtenidos de los móviles y las redes sociales han abierto una nueva área: las ciencias sociales computacionales. Ha mejorado radicalmente nuestro conocimiento sobre la movilidad humana en las ciudades, sobre la difusión de ideas y opiniones en la sociedad, sobre los límites de nuestra capacidad de atención en un mundo invadido de información. Nuestra movilidad en la ciudad es mucho más previsible de lo que pensábamos, tanto a escala individual como poblacional. Y formulamos ecuaciones que pueden predecir con gran precisión los flujos de movilidad humana pero también formar parte de modelos matemáticos para predecir la expansión de una enfermedad infecciosa.

¿Algún ejemplo?

Mi investigación utiliza pequeños radiotrasmisores portátiles portados por voluntarios para mapear las redes entre personas en escuelas, hospitales, reuniones sociales, entornos rurales y urbanos en países en desarrollo, situaciones de emergencia… Estamos construyendo una especie de atlas del contacto humano. Hemos descubierto interesantes patrones estadísticos con los que desarrollar modelos matemáticos más realistas sobre cómo interactúan unas personas con otras en un espacio físico. Esperamos utilizar estos datos para entender la propagación de enfermedades de transmisión aérea y para estudiar comportamientos sociales.

¿En qué consiste Socio Patterns?

Una red internacional de centros de investigación estudia la movilidad humana y la proximidad hasta el nivel de la interacción cara a cara, en lo que llamamos redes sociales de alta resolución. Tras diez años de trabajo, recogiendo datos con ‘wearables’ de hardware libre de bajo coste en 12 países, estamos a punto de completar la mayor medición sociométrica nunca llevada a cabo.

¿Y cuál es el futuro?

En enfermedades infecciosas, estamos preparados para un estudio que recoja simultáneamente tanto datos de proximidad y de movilidad en alta resolución como datos clínicos, microbiológicos y virológicos. En infecciones hospitalarias, colaboramos con hospitales para monitorizar la movilidad y proximidad del personal sanitario y los pacientes, por ejemplo en unidades de cuidados intensivos, para relacionar los patrones de las infecciones nosocomiales con datos de comportamiento procedentes de nuestros sensores.

Los sensores ‘wearables’ cuentan mucho sobre nosotros. A veces, demasiado. Recientemente, la app de ‘fitness’ Strava compartió los movimientos de los soldados estadounidenses desplegados por el mundo. "La idea de que nuestros comportamientos pueden ser monitorizados y cuantificados es aún muy nueva y tanto personas como organizaciones bajan la guardia a veces y cometen errores", reflexiona Ciro Cattuto. "Deberíamos ser conscientes de qué tipo de datos recoge un servicio determinado y cómo van a ser usados y compartidos, pero también trabajar más en ciberseguridad". Con el futuro internet de las cosas, muchos objetos cotidianos se comunicarán entre sí y con servicios centralizados. Esto "aportará nuevos servicios y valor pero será mucho mayor el riesgo de mostrar inadvertidamente información comprometida".

Hay quien teme ser controlado, incluso en el trabajo. Amazon acaba de patentar una pulsera para rastrear los movimientos de los trabajadores. Cattuto considera "improbable que el mercado por sí solo trabaje en favor de la protección de nuestros datos personales porque hay claros incentivos de negocio en perfilar el comportamiento de individuos y monetizar esa información (para colocar anuncios o para medir riesgos personales)". La sociedad "tiene formas de controlar esto; Europa va un paso por delante con la Nueva Ley de Protección de Datos que entrará en vigor en mayo". Sin embargo, "es importante que nuestra sociedad desarrolle una sólida alfabetización digital para que la gente y las instituciones entiendan las oportunidades y riesgos de los datos. Debemos asegurar que proporcionamos a los ciudadanos el valor de los datos minimizando los riesgos, evitando escenarios distópicos como los que vemos en series de televisión como ‘Black Mirror’".