Detrás de cada uno de los más de 3.700 millones de registros de biodiversidad con acceso abierto, hay alguien que salió al campo, midió algo con cuidado, y luego pasó horas frente a una pantalla depurando datos que quizás otros usarán décadas después. Esa historia casi nunca se cuenta.
En la actualidad, una de las premisas de la época de “big data” (es decir, un gran volumen de datos de múltiples fuentes con alto valor) en que vivimos, es que la gran cantidad de datos de biodiversidad en repositorios globales como el GBIF o iNaturalist, generará más y nuevos descubrimientos. Si bien facilitan el conocimiento de patrones de biodiversidad a grandes escalas y su conservación con herramientas como “Bon in a Box”, la tremenda cantidad de datos esconde la historia y el esfuerzo detrás de cada datum.
A modo de ejemplo para dimensionar el esfuerzo que supone cada dato; para responder a nuestra pregunta de investigación sobre cómo la actividad antropogénica altera y homogeniza la biodiversidad, hemos pasado dos veranos midiendo 5000 hojas y trozos de madera en los bosques siempreverdes cerca de Valdivia. A su vez, estos datos dependen de parcelas permanentes establecidas hace 16 años, donde nuestros colaboradores han registrado el tamaño y sobrevivencia de más de 50,000 árboles y arbustos. Pero el trabajo no termina en terreno, sino frente a una pantalla, depurando y estandarizando cada datum para que los chilenos de hoy y mañana puedan seguir explorando los secretos de estos bosques majestuosos. Así, la ciencia de datos amplifica el valor del trabajo en terreno.
Uno de los grandes desafíos de trabajar con Big Data es interpretar si los patrones que observamos en Chile son locales o globales: ¿es lo que ocurre en nuestros bosques valdivianos comparable a lo que sucede en los bosques de Turquía, Marruecos o Indonesia? En otras palabras, ¿el cambio en la biodiversidad que observamos aquí es un caso distinto – “The Chilean Way” – o parte de una tendencia más universal? Esta incógnita nos obliga a ser más rigurosos tanto al poner a prueba nuestras hipótesis como en la ciencia de datos detrás de cada datum. Este rigor trasciende lo científico y alcanza las políticas públicas: en tiempos de cambio acelerado, la conservación basada en evidencia depende de decisiones que tomamos hoy – sobre qué medir, cómo estandarizarlo y cómo compartirlo – para que esos datos sean más longevos y útiles en el futuro.
Equipo Prensa
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