Neurominería

¿Qué significa neurominería?

La neurominería es el proceso de aplicar diversas técnicas de inteligencia conductual y aprendizaje automático (ML) para analizar el comportamiento humano. El objetivo es comprender en profundidad el comportamiento humano para manipularlo e influir en él a escala.

En lugar de limitar las fuentes de datos a la actividad online de los usuarios y a los participantes en encuestas, la neurominería aprovecha el mapeo neurológico para crear datos sintéticos independientes de las interacciones directas de los usuarios.

Mientras que las técnicas tradicionales de minería y análisis de datos se centran en obtener información y conocimientos directamente de los datos, la neurominería se salta la fase de hipótesis y presenta un conocimiento exhaustivo de los patrones de comportamiento de los sujetos de prueba, a menudo clientes y usuarios.

La neurominería es una aplicación avanzada del análisis y la inteligencia del comportamiento que pretende mejorar las relaciones de los clientes con las marcas. Permite que los servicios ofrezcan una experiencia personalizable a cada usuario, no sólo en función de sus intereses y actividades anteriores, sino también de cómo reacciona a un nivel más profundo.

La combinación de la inteligencia artificial (IA) -y su subconjunto ML- con las ciencias del comportamiento permite a los neuromineros describir y comprender sistemas predominantemente humanos en un conjunto diverso de usuarios. En esencia, la neurominería es una mejora de la técnica ya conocida de la ingeniería del comportamiento.

La neurominería puede utilizarse para predecir mejor qué mensajes de ventas y anuncios se venderían mejor a cada persona. Por no hablar de que la información obtenida por la neurominería puede proporcionar recomendaciones personalizadas que van más allá del comportamiento externo de un individuo o grupo.

Definición de la neurominería

La práctica de la neurominería es una actualización de la recogida de datos en respuesta a la devaluación de los datos personales que se recogen de la forma tradicional.

Según las medidas de seguimiento del comportamiento, el 40% de los consumidores invalidarán datos e información personales (dando información falsa o haciendo clic en anuncios que no les interesan para frustrar los algoritmos, por ejemplo) para dificultar la monetización en 2024.

Aunque hay un aumento sustancial del número de usuarios de Internet y del volumen de datos generados, la concienciación sobre la privacidad y las leyes de protección de datos son más fuertes que nunca. La neurominería es una forma de recopilar datos y generar perspectivas útiles para el crecimiento de los productos y el marketing sin cometer violaciones de la privacidad de sus clientes.

La tecnología utiliza IA y ML para generar datos sintéticamente, en lugar de orgánicamente. Si se hace correctamente utilizando software de IA y ML bien entrenado, los datos sintéticos pueden ser tan valiosos y reveladores como sus homólogos orgánicos, pero sin el riesgo de sufrir daños en caso de violación o filtración de datos.

Inteligencia conductual en datos sintéticos

Los datos sintéticos tienen todas las formas y tamaños, desde archivos de audio y texto hasta medios de comunicación. La neurominería, sin embargo, se centra en un tipo específico de datos generados artificialmente con el objetivo de comprender mejor y manipular el comportamiento del usuario.

Además, la neurominería es un método más instantáneo de adquirir datos que no está limitado por una organización o el tamaño de la muestra. También permite a los neuromineros profundizar en territorios antes inexplorados.

Además, la neurominería tiene la capacidad y el potencial de convertirse en un bucle autoalimentado, en el que los neurominers extraen datos que se utilizan para entrenar sistemas de IA y ML que, a su vez, permiten mejorar la neurominería.

Ya se están utilizando datos sintéticos para entrenar aplicaciones de ML que funcionan en el mundo real y bien fuera de un ecosistema restringido.

Los retos de la neurominería

La neurominería de datos es más fácil de decir que de hacer. Basar los datos y las percepciones en conocimientos previos es suficiente para analizar sucesos y acontecimientos pasados, pero no permite obtener percepciones fiables y predecibles.

Aunque los sistemas de IA pueden ayudar a un sistema de neurominería a crecer y evolucionar mucho en el futuro del comportamiento y las predicciones de los usuarios, el proceso requiere grandes cantidades de potencia de cálculo y una colaboración honesta entre proveedores dae servicios externos para hacerlo realidad.