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FUIMOS PECES | REVISTA DIGITAL, Año 2, No. 11, Agosto-noviembre 2019, es una publicación trimestral editada por Fuimos Peces, calle Melitón Guzmán 103, Col. Virginia Cordero, Xalapa, Veracruz, México. Tel. (228) 8136604, www.fuimospeces.mx, revista@fuimospeces.mx Editor responsable: Virginia Arieta Baizabal. Reserva de Derechos al Uso Exclusivo No. 04-2017-060214264100-203, otorgada por el Instituto Nacional del Derecho de Autor. Responsable de la última actualización de este Número: J. Enrique Sevilla Macip, fecha de última modificación 9 de agosto de de 2019.

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Big data y los peligros para la democracia

29 Apr 2018

Big data is like big tobacco. Presumed to be safe for decades and when

we understood the cancer it brought, it was hard for people to quit

-Peter Sunde (@brokep)

 

 

La revolución industrial del siglo XVIII conllevó diferentes cambios tecnológicos que cambiaron de manera radical el aspecto económico, cultural y político del mundo. A más de dos siglos de dicha transformación, nos encontramos nuevamente inmersos en nueva revolución: la revolución digital. Las tecnologías que esta nueva revolución está implementando están cambiando nuestra manera de percibir y vivir el mundo. Los avances de las neurociencias, la inteligencia artificial, la computación y la robótica están revolucionando de manera inimaginable la forma en que vivimos y la manera en la que procesamos información.

 

Imagina que un sábado por la mañana despiertas y mientras tomas tu desayuno alguien toca el timbre de tu casa. Al abrir la puerta descubres que es la policía quien te busca. Mientras tú muestras una cara de confusión, te explican que el motivo de su visita es para avisarte que el software que utilizan para predecir crímenes ha señalado que tú tienes altas probabilidades de cometer uno, así que antes de que lo cometas te avisan que no vale la pena. Aunque esto suena como a novela de ciencia ficción, o a una escena de la película Minority Report, no es algo tan alejado de la realidad. En varias ciudades de Inglaterra y Estados Unidos, los departamentos de la policía están invirtiendo cada vez más en software[1] para predecir dónde es más probable que se vaya a cometer un crimen.

 

Uno de los componentes principales para poder desarrollar este tipo de software es el big data[2] o como reza su castellanización, los datos masivos. A pesar de los pocos años que el big data lleva en desarrollo, ya está impactando todos los sectores de la sociedad, aunque a veces no sabemos dónde está y cómo funciona. Acciones tan cotidianas como compartir una publicación en Facebook, escoger una película en Netflix, comprar un libro en Amazon, buscar cualquier cosa en Google o tuitear sobre nuestro candidato político favorito, genera una cantidad de datos que, con los algoritmos correctos, los grandes consorcios pueden encontrar correlaciones y hacer predicciones. Cada día las industrias (desde las farmacéuticas hasta las aerolíneas), las finanzas, el gobierno, la investigación científica y las campañas políticas, están haciendo uso del big data (Chambers et al., 2017).

 

La victoria de Donald Trump a las elecciones presidenciales de Estados Unidos es tan solo un ejemplo de cómo los datos masivos han dejado atrás la vieja manera de hacer política. Pero, ¿qué es el big data? ¿cómo está afectando el uso del big data a la democracia? ¿qué papel tienen que jugar los humanistas en la era de los datos masivos? A lo largo de las siguientes páginas trataré de plantear algunas respuestas generales a estas preguntas; sin embargo, el objetivo de este ensayo es introducir al lector al tema del big data y por qué debería de ser consciente de su uso.

 

 

I. ¿Qué es el big data?

 

Los datos siempre han estado ahí. Desde que el hombre empezó a interrogarse por el mundo e intentó comprenderlo empezamos a generar datos. Lo que nos distingue de nuestros antepasados, no es tanto la manera en que generamos datos sino la manera en que ahora los guardamos y los utilizamos para predecir. Compartir datos antes del año 1400 implicaba que varios monjes dedicaran sus vidas a transcribir letra por letra los capítulos de los libros y, al mismo tiempo, resguardarlos del clima o de accidentes. No por nada la destrucción de la biblioteca de Alejandría constituye una de las catástrofes culturales más recordadas. Sin embargo, gracias a Gutenberg, alrededor del año 1450 el mundo conoció una nueva manera de compartir datos: la imprenta. Este nuevo inventó permitió que más gente tuviera acceso al conocimiento lo cual propició, entre otras cosas, el Renacimiento.

 

En el siglo pasado la humanidad dio a luz un nuevo invento, a saber, el Internet. Dicha herramienta tecnológica modificó la manera en que ahora tenemos acceso al conocimiento, en que accedemos a las noticias y en que compartimos los datos. Dicho de otra forma, el uso de internet transformó la manera en que nos comunicamos. No hace falta esperar por las mañanas nuestro periódico para enterarnos de las noticias. Bien podemos estar en Shanghái o en Roma y tener acceso inmediato a los resultados de las elecciones de Inglaterra o del Estado de México. Nuestro uso del internet, aunado a los constantes avances de las computadoras y los teléfonos inteligentes, ha propiciado el desarrollo de un campo que, siempre ha estado ahí, pero que ahora gracias a nuestro avance tecnológico está viviendo un esplendor, el big data. Sin embargo, cuando hablamos de datos masivos hay un vacío en su terminología más básica:

 

¿Qué son los datos masivos? ¿Qué significa la ciencia de los datos? ¿Cuál es la relación entre datos masivos y la ciencia de los datos? ¿Es la ciencia de los datos la ciencia del big data? ¿Es la ciencia de los datos solo las cosas que suceden en compañías como Google y Facebook, y empresas tecnológicas? ¿Por qué mucha gente se refiere a los datos masivos como cruzando disciplinas (astronomía, finanzas, tecnología, etc.) y a la ciencia de los datos solo tomando lugar en la tecnología? ¿Qué tan masivo es masivo? ¿O es solo un término relativo? (Schutt y O’Neil 2014: 2).

 

Como bien señalan Mayer-Schönberger y Cuvier (2013: 21), no hay una definición rigurosa del big data, pero podemos pensar este campo como refiriendo “[…] a cosas que uno puede hacer a larga escala que no pueden ser hechas a una escala pequeña, extraer nuevas ideas o crear nuevas formas de valor, en maneras que cambian los mercados, organizaciones, las relaciones en los ciudadanos y el gobierno, y mucho más”. Como podemos ver, esta definición es un poco general, así que veamos más características del big data:

 

Los datos masivos inician con el hecho de que hay mucha información flotando en estos días, mucha más que antes y está siendo usado para nuevos extraordinarios usos. Los datos masivos son distintos del internet, a pesar de que la Web hace mucho más fácil obtener datos y compartirlos. Los datos masivos van más allá de la mera comunicación: la idea es que podemos aprender cosas de un largo cuerpo de información que no podríamos comprender si solo utilizamos un poco [de información] (Cukier y Mayer-Schoenberger 2013: 1).

                

Existen al menos dos características del big data: i) para hablar del big data necesitamos una cantidad ingente de datos, ii) esta enorme cantidad de datos nos permite aprender algo de los datos.  Si los datos son sobre astronomía, nos permitirían saber algo de los planetas. Si los datos son bancarios nos ayudaran, por ejemplo, a detectar fraudes. El simple hecho de compartir una publicación en Facebook, escoger una película en Netflix, comprar un libro en Amazon, u ordenar una pizza desde nuestro celular, genera una cantidad de datos que, con los algoritmos correctos, los grandes consorcios pueden encontrar correlaciones y hacer predicciones. Puesto en términos simples, tener los datos de cuántas pizzas compras no nos dirá mucho, pero tener los datos del consumo de pizza de 20 millones de ciudadanos nos permitiría saber qué días de la semana los ciudadanos compran más pizzas, cuáles son las pizzas que se venden más, cuál es la edad promedio de la gente que más consume pizzas, cuánto dinero gasta la gente en pizza. Y teniendo toda esta información es más fácil hacer una estrategia comercial para poder vender más pizzas, pues sabremos qué días de la semana poner promociones, a qué pizza subirle el precio, a qué sector de la sociedad necesitamos hacerle comerciales, etc.

 

 

“Comprar, comunicarnos, leer las noticias, escuchar música, buscar información expresar nuestras opiniones -como mucha gente sabe, todo esto está siendo rastreado online” (Schutt y O’Neil, 2014: 4). Y estas acciones son utilizadas o para mejores productos o para que los consorcios sepan bien qué vendernos y cuando venderlos. Cada día las industrias (desde las farmacéuticas hasta las aerolíneas), las finanzas, el gobierno, la investigación científica y las campañas políticas, están haciendo uso del big data (Chambers et al., 2017).

 

El uso de los datos masivos no queda relegado a nuestra vida en internet, se utiliza en todos los ámbitos: “[…] las finanzas, la industria médica, la farmacéutica, la bioinformática, la ayuda social, el gobierno, la educación, la distribución y a lista sigue. Hay una creciente influencia de datos en todos los sectores y en todas las industrias” (Schutt y O’Neil 2014: 4). Otra característica del big data (además de la ingente cantidad de datos que producimos y podemos guardar) es que estos datos se convierten instantáneamente en productos. Los productos, dicho sea de paso, pueden ser de diversa índole. Por ejemplo, campañas políticas. Así, el uso del big data no queda restringido al mundo académico en donde utiliza para estudiar galaxias o el cerebro humano. 

 

 

II. Los peligros del big data

 

Como cualquier otra nueva herramienta tecnológica, el mal uso del big data ya está impactando muchos sectores de la sociedad. O’Neil (2016) nos presenta casos concretos del mal uso del big data en políticas públicas en Estados Unidos y cómo este mal uso está generando una mayor desigualdad entre la población. Mientras, Cukier y Mayer-Schoenberger (2013) han llamado datificación al proceso de convertir los aspectos de nuestra vida cotidiana en meros datos y nos invitan a reflexionar sobre los peligros que esta conlleva. Y como ejemplo, véase cómo el abanico de emociones humanas queda reducido a seis reacciones en Facebook: me gusta, me encanta, me hace reír, me sorprende, me entristece, me enoja. La complejidad de emociones humanas se reduce a seis, que bastan para computar y predecir el comportamiento de los más de 194 mil millones de usuarios de Facebook. Un porcentaje mayor de “me gusta” en una propaganda sobre mascotas, comparada con un porcentaje menor en una propaganda de vivienda, puede predecir que una campaña política en la Condesa (un barrio de la Ciudad de México) será más exitosa si se enfoca en el tema del cuidado y espacio para los perros.

 

El big data implica que todo puede ser datificado y con ello se puede predecir, entre otras cosas, nuestro comportamiento. En la era de los datos masivos, incluso nuestro estado de ánimo puede volverse un número y con ello predecir cuál será nuestra siguiente compra. Si todo esto es posible, no es de extrañar que el gobierno y la política sea uno de los campos en donde el big data está ya siendo explotado. La revolución digital nos lleva a un nuevo estadio de sociedad en donde la vigilancia, la manipulación y el control se encuentran ocultos, dándonos muchas veces la impresión de que no existen simplemente porque parecen invisibles. Pero detrás de esa manipulación hay algoritmos y su impacto se refleja en el mundo real y en el panorama político. El big data nos viene a demostrar que la línea entre lo digital y lo material cada día es más difícil de trazar, pero que además el mundo digital tiene un impacto directo y real en el mundo material.

 

 

La manipulación creada por el mal uso del big data no es el Leviatán (ese monstruo marino que dio título a la obra de Hobbes) ni tampoco la vigilancia del panóptico ideada por Jeremy Bentham (1780) y popularizada en la obra del francés Michel Foucault (1975); es una manipulación que va más allá porque resulta invisible a los ojos del ciudadano. Dado que el big data es una herramienta digital, es difícil señalar a las estructuras que la utilizan y la manera en que la utilizan. El uso irregular del big data se encuentra apoyado en el anonimato que permite el Internet, algo que ya el polaco Zyzgmunt Bauman (2002) expuso como una característica de la sociedad capitalista. Por ello, las implicaciones y peligros del uso indiscriminado del big data han empezado ya a ser planteados, por ejemplo, por Boyd y Crawford (2012: 662), quienes se preguntan:

 

¿Los datos de investigación a larga escala nos ayudaran a crear mejores herramientas, servicios y recursos públicos? ¿O nos va a introducir en una nueva era de incursiones a nuestra privacidad y al marketing invasivo? ¿El análisis de datos nos va a ayudar a entender las comunidades online y los movimientos políticos? ¿O será usado para rastrear protestas y reprimir discursos? ¿Transformará cómo estudiamos la comunicación humana y la cultura, o reducirá el abanico de opciones de investigación y alterará lo que la “investigación” significa? (p. 662).

 

La era digital nos lleva necesariamente a pensar el impacto de los datos en nuestra democracia. Asimismo, nos invita a presentar, exponer y criticar el papel que la política computacional y la gobernanza algorítmica están desempeñando en nuestra democracia (Tufekci, 2014). El tema del big data abre un sin fin de problemas éticos, políticos, legales, filosóficos y sociológicos. ¿Dónde queda el sujeto en la era en que todo puede ser cuantificado y volverse un mero dato estadístico? ¿Qué pasa con la idea del libre albedrío si todo parece predecirse? ¿Tenemos derecho a preservar nuestros datos de manera anónima? ¿Las predicciones hechas por el big data son científicas? ¿Qué sucede si los datos utilizados contienen ya muestras, por ejemplo, de racismo? ¿Cómo está cambiando la democracia el big data? ¿Qué sucede con la comunicación de masas cuando la información está siendo manipulada por la clase política? ¿Cuál es el impacto del big data en la democracia? ¿Debemos seguir regalando nuestros datos a las empresas? Estas y muchas otras preguntas son ya líneas de investigación que van más allá de los alcances de este ensayo; pese a esto, me gustaría terminar este apartado con una tesis que ya debería de quedar clara: los ciudadanos necesitamos comprender el uso del big data para poder preservar la democracia.

 

 

III. A manera de conclusión: los retos para el humanista en la era digital

 

Los humanistas (y todos los ciudadanos) tienen que aceptar el reto de vivir en el siglo XXI, para ello necesitan aprender a utilizar y a sacar ventaja del software libre. Sin estas herramientas somos meras marionetas a la merced de que lo que las altas esferas del poder decidan sobre nuestro futuro. El buen uso del big data por parte de los ciudadanos nos permitiría saber (entre muchas otras cosas) por ejemplo, a dónde van a parar nuestros impuestos o a computar los efectos de los fármacos que consumimos. La democracia necesita de ciudadanos conscientes del papel que el big data está jugando en nuestra vida cotidiana, y dicha concientización tiene que venir no solo de las ciencias sino también desde las artes y las humanidades. El uso del big data está en todos lados, y ejemplos de su buen uso también los tenemos; tal es el caso de los llamados Panama Papers, el proyecto periodístico que descubrió los fraudes fiscales llevados cabo en todo el mundo por políticos y millonarios. A pesar de esto, aún falta mucho por hacer, algunas asociaciones (como es el caso de la School of Data) conscientes y preocupadas de los peligros de vivir en una democracia en donde los ciudadanos y las organizaciones civiles desconocen el poder del big data, ofrecen cursos gratis para alfabetizar a la población en el manejo de datos.

 

Sin embargo, una gran parte en la campaña de alfabetización tiene que venir por parte de las humanidades, pues si los mismos humanistas desconocen la manera en que la manipulación mediática se está llevando a cabo ¿qué podemos esperar de los ciudadanos que no tienen acceso, por ejemplo, a la universidad? Como el filósofo Ernesto Priani, de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) sugiere: los humanistas tienen que volverse humanistas digitales. Otra posible salida sería encabezar un nuevo movimiento ludista, pero nos veríamos muy ridículos destruyendo celulares y computadoras. El humanista tiene que empezar a alfabetizarse en el análisis de datos, de otro modo corre el peligro de ser programado, como apunta el sugerente título del libro de Rushkoff “Programa o sé programado" [Program or Be Programmed] (2010). Ya que una idea básica de la democracia es la transparencia, sin un análisis crítico de la implementación del big data en la política, nuestra democracia está condenada a desaparecer. O al menos, en la era digital, a perder uno de sus atributos principales: la transparencia.

 

 

 

[1] Uso el término general software, pero en realidad dicho software es una implementación de las redes neuronales y del campo conocido como machine learning [aprendizaje automático], los cuales permiten, de un conglomerado de datos, extraer patrones y con esto hacer predicciones con un alto porcentaje de probabilidad de que ocurran.

 

[2] De aquí adelante utilizare el término en inglés “big data” y algunas veces su traducción “datos masivos” de manera intercambiable.

 

Referencias

 

 

Bauman, Z. (2002). Modernidad líquida. México: FCE.

 

Bentham, J. (1780/2002). Panoptique. París: Mille et Une Nuits.

 

Boyd, D. y Crawford K. (2012). Critical questions for big data. Information, Communication & Society 15(5): 662–679.

 

Chambers, D. y Stokes-Rees. (2017). Breaking Data Science Open. How Open Data Science Is Eating the World. Boston: O’Reilly.

 

Cukier, K. & Mayer-Schönberger, V. (2013). The Rise of Big Data. How It’s Changing The Way We Think About the World. Foreign Affairs 92(3):28-40.

 

Foucault, Michel. (1975/1976). Vigilar y castigar. México: Siglo XXI.

 

Mayer-Schönberger, V. & Cukier, K. (2013). Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Houghton Mifflin Harcourt.

 

O’Neil, Cathy. (2013). On Being a Data Skeptic. Londres: Penguin.

 

O’Neil, Cathy. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Londres: Penguin.

 

Rushkoff (2010). Programming or Be Programmed: Ten Commands for a Digital Age. Soft Skull Press.

 

Schutt, R. & O’Neil (2014). Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline. O’Reilly Media.

 

Tufekci, Z. (2014). Engineering the Public: Big Data, Surveillance and Computational Politics. First Monday 19(7):1-14.

 

 

 

 

 

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