En español
Desde tiempos de John Snow (mitad del siglo XIX) -el conocido médico británico considerado el padre de la epidemiología moderna-sabemos que el patrón de contagio del cólera es por agua y no por aire, como se creía. Desde antes, y reforzado por Snow, sabemos que la evidencia de los datos -por entonces, un puñado-, puede acercarnos más a un mundo previsible, fuera de nuestras especulaciones o temores. Es un hecho que sobre la CoViD 19 carecemos de certezas: si quitamos la capa de trascendidos, expresiones de deseo y manifiestas fake news, veremos que la ciencia está investigando sobre la marcha los comportamientos de un virus que aún no conoce por completo. Desde Snow a las mieles de la actual big data nos diferencia la escala, un potencial de rastreo incomparable, el nivel de detalle de los datos (granularidad) y la facilidad de acceso como de permutaciones (literalmente, de computaciones) que podemos hacer con esos datos. Sigue siendo procedente preguntarse por la validez de los cruces de información. Conocer el valor herramental de una tecnología no debería estar sólo en su novedad, deberíamos ver sus potenciales usos sin descontar, en ningún caso, si las interpelaciones que las personas que la usan realizan son efectivamente válidos.
En inglés
Since the time of John Snow (mid-19th century) -the well-known British doctor considered the father of modern epidemiology-we know that the pattern of cholera contagion is by water and not by air, as was believed. From before, and reinforced by Snow, we know that the evidence of the data -at the time, a handful -can bring us closer to a predictable world, outside of our speculations or fears. It is a fact that on CoViD 19 we lack certainties: if we remove the layer of transcended, expressions of desire and manifest fake news, we will see that science is researching on the fly the behaviors of a virus that it does not yet know completely. From Snow to the honeys of today's big data we differentiate the scale, unparalleled tracking potential, the level of detail of the data (granularity) and the ease of access as well as permutations (literally, computations) that we can make with that data. It remains appropriate to ask about the validity of information crossings. Knowing the tooling value of a technology should not be only in its novelty, we should see its potential uses without discounting, in any case, if the challenges that the people who use it are effectively valid.