Durante los últimos años, Big Data se ha convertido en un elemento clave para la toma de decisiones en múltiples sectores y niveles. El análisis de grandes cantidades de datos, provenientes de diversas fuentes, con alta velocidad de procesamiento, se ha convertido en una herramienta fundamental para empresas públicas y privadas.

Se calcula que Big Data es una industria de $122,000 millones de dólares que se utiliza en muy diversos campos, principalmente en mercadotecnia, redes, bases de datos, internet, inteligencia, tecnologías de la información, desarrollo de aplicaciones, líneas y procesos de producción, telecomunicaciones, telefonía y telefonía móvil, seguridad, privacidad, almacenamiento, automotriz, política y política electoral.

Sin embargo, los modelos de análisis cuantitativo no logran interpretar de manera precisa los deseos, las necesidades, las aspiraciones o las emociones humanas. Hace unos años, la etnógrafa Tricia Wang acuñó el término Thick Data para referirse a un análisis de diversos fenómenos –desde políticos hasta mercadológicos– que integre el factor humano con todo su dinamismo y complejidad.

Thick Data arroja información cualitativa sobre la vida cotidiana y las emociones de las personas. Va más allá de Big Data para analizar por qué la gente tiene ciertas preferencias, por qué tienen tales o cuales comportamientos, por qué algunas tendencias permanecen más tiempo en los gustos de los consumidores o con qué se identifican más en planos profundos de la personalidad. En resumen, Big Data dice lo que las personas hacen; Thick Data dice por qué lo hacen. Big Data ofrece una serie de números y estadísticas frías; Thick Data ofrece una serie de historias personales.

Thick (denso) hace alusión a las múltiples capas que forman o pueden formar un el contexto en el que está inscrito un fenómeno dado: antropológico, cultural, sociológico, psicológico, histórico, etcétera.

Ahora bien, ambas herramientas no se excluyen, se complementan. En el futuro próximo, las compañías marketing y tecnologías de la información que sobresalgan serán, seguramente, las que combinen ambas herramientas en sus modelos de investigación.

Con Big Data se busca predecir preferencias, comportamientos y gustos a través del análisis masivo de patrones en grandes bases de datos de todo tipo. Con ello, los especialistas pueden sacar conclusiones basadas en datos demográficos y tendencias de compra, por ejemplo, o bien con base en resultados de encuestas e historia de voto por región.

Sin embargo, Big Data deja de lado componentes fundamentales como las emociones, sensaciones o las historias locales y personales. Con Big Data, por ejemplo, podemos analizar el mapa de una ciudad, saber cuántas calles, cuántos edificios, establecer tendencias de tráfico y de movilidad. Pero no sabemos qué sienten las personas que viven en esas ciudad, si son felices, si están estresadas, etcétera. De la misma manera, podemos analizar cuántos habitantes tiene, cuántos hombres y cuántas mujeres, de qué edades, de qué nivel socioeconómico, de qué religión, cuántos automóviles circulan diariamente, cuántas escuelas, cuántas empresas, cuánta energía consume, cuánta agua, cuántas emisiones de bióxido de carbono genera, qué partidos han gobernado, etcétera. Con base en ello pueden identificarse un sinfín de patrones y planear desde políticas públicas hasta qué tipo de restaurante sería más exitoso en determinado lugar. Pero, si además analizamos las costumbres, las tradiciones, si preguntamos directamente a grupos e individuos cómo se sienten relativamente a ciertos problemas, si observamos detenidamente la vida cotidiana de las personas se abren nuevos panoramas sumamente útiles en el momento de planear estratégicamente el discurso de una campaña política o el mensaje de una de comunicación o marketing.

Es justamente Thick Data la herramienta que proporciona información sobre la vida emocional y cotidiana de los consumidores o de los votantes. Thick Data utiliza focus groups, encuestas dirigidas, cuestionarios, videos, chats dirigidos, debates y otros métodos para comprender las acciones de las personas y qué las motiva para realizar ciertas conductas, logrando un conocimiento, detallado y específico sobre un público objetivo.

De esta manera, las empresas pueden comprender el comportamiento del cliente y las maneras emocionales en que las personas se vinculas con sus productos o servicios y así analizar y adaptar su estrategia de marketing de acuerdo con las preferencias del consumidor y liderar su industria, o bien un partido político comprender a profundidad a sus votantes y acercar al candidato en todos sus niveles.

Big Data nos acerca como nunca antes a grandes cantidades de información procesada. Thick Data se basa en esa información y le agrega el factor humano. La suma da la posibilidad de predecir las peculiaridades en el comportamiento de las personas, lo cual puede convertirse en un potente instrumento a la hora de implementar estrategias y en la toma de decisiones.

En el terreno político Big Data genera una gran imagen que explica qué sienten la mayoría de los votantes sobre una serie de problemas. Thick Data toma esa imagen y obtiene una compresión de las razones que subyacen a esos sentimientos, la cual es fundamental para motivar a esos votantes.

Pongamos, por ejemplo, un proceso electoral. El equipo de campaña puede hacer uso de Big Data para conocer cómo está conformado demográficamente el padrón, por qué partidos políticos se ha votado históricamente en cada entidad, cuáles son los resultados de las encuestas, cuáles son los comportamientos de esos grupos en redes sociales, qué tipo de contenidos son los que más ven, y de esa manera establecer tendencias y tomar decisiones de cómo y dónde fortalecer la campaña.

Ahora bien, si a ese conocimiento se le suma Thick Data, con resultados que revelen razones profundas del comportamiento de tal o cual grupo el candidato podrá, por ejemplo, vestirse de una manera en cierta localidad, ser más o menos formal en el discurso ante tal grupo, usar ciertas palabras clave, modular el tono de voz o qué temas priorizar, todo ello logrando alta empatía y afinidad con los públicos objetivo.

Barack Obama utilizó Big Data con resultados positivos en sus dos campañas presidenciales. Hillary Clinton también uso la herramienta; las estadísticas y encuestas la daban como ganadora. Pero el equipo de campaña de Trump tenía una herramienta más potente, más profunda (Thick Data) con la que analizaron principalmente a grupos e individuos de los llamados estados pendulares (swing states). El resultado: miles de personas se sintieron identificadas con el candidato más allá del discurso político en un plano profundo, íntimo, personal.