La forma en que usamos los datos es un asunto de vida o muerte, desde la crisis de refugiados hasta COVID-19

por Doug Specht y Monika Halkort

En momentos de crisis, a menudo recurrimos a los datos en un intento de comprender la situación en la que nos encontramos y de buscar respuestas sobre cómo escapar.

En respuesta al COVID-19, los gobiernos de todo el mundo han empleado algoritmos, han utilizado datos de aplicaciones instaladas en nuestros teléfonos, junto con CCTV, reconocimiento facial y otras herramientas de recopilación de datos para combatir la pandemia. Los datos se utilizan para impulsar los movimientos diarios de miles de millones de personas de una manera que muchos de nosotros nunca antes habíamos visto. Las personas reciben instrucciones de quedarse en casa, ir a trabajar, usar máscaras o enviar a sus hijos a la escuela basándose en la mano invisible de los datos.

Sin embargo, 2020 también ha destacado los peligros de esto. Las interpretaciones y la recopilación de estos datos no están exentas de problemas: los médicos y los políticos que miran los mismos datos pueden sacar conclusiones tremendamente diferentes sobre el curso de acción correcto.

Sin duda, deberíamos aprovechar todas las herramientas que podamos en la lucha para salvar vidas, pero la pandemia también ha puesto de relieve muchos problemas con el mapeo de datos. COVID-19 afecta de manera desproporcionada a las personas más pobres de muchos países, así como a las comunidades negras y asiáticas. Esto se debe en gran parte a las regulaciones basadas en datos diseñadas para detener la propagación de la enfermedad; a menudo se basa en suposiciones hechas por las personas que las diseñan y ejecutan.

Estas desigualdades ya existían, pero los modelos que ralentizan la propagación a través del cierre de oficinas, la reducción del transporte y la escolarización en el hogar ejercen enormes presiones sobre los miembros más pobres y vulnerables de la sociedad, que no tienen el privilegio de cambiar sus arreglos laborales o de vida. A medida que se introduzcan más tecnologías digitales, como el rastreo y rastreo móvil, estas comunidades se verán aún más marginadas. Incluso en los países más ricos, las personas que no tengan un teléfono inteligente no podrán ver ninguna aplicación de rastreo digital diseñada para proteger a las personas.

Si bien estas prácticas se están enfrentando recientemente a muchos problemas, estas tecnologías, y sus fallas, se han utilizado durante mucho tiempo para moldear las vidas y muertes de millones de personas en todo el mundo. En la era digital, los mapas y los datos continúan viéndose como una solución para todo. Más personas que nunca están sujetas a que sus vidas no sean dictadas por funcionarios electos, sino por algoritmos de caja negra, mapas y visualizaciones de datos. Mientras continúan nuestros intentos de mantener a raya la pandemia, debemos analizar las lecciones de otras crisis y presionar por un mundo más justo.

Para hacer esto, es fundamental que las personas comprendan la resbaladiza calidad de los datos. Las estadísticas parecen sólidas para muchas personas. Pero los datos pueden inducir a error, y comprender cómo sucede esto es un gran paso en la dirección correcta de usar datos para mejorar la vida de millones de personas en todo el mundo y abordar crisis globales como el COVID-19.

Hay tres problemas principales con los datos.

1. Datos oscuros

El primer problema parece a primera vista el más fácil de solucionar. Los datos oscuros se refieren a datos que no se recopilan en absoluto. Mucha gente cree que si recopilamos suficientes datos sobre todo, podríamos resolver cualquier problema. Sin embargo, es imposible recopilar todo: siempre habrá datos oscuros.

Por ejemplo, no recopilamos datos sobre niños o de ellos de la misma manera que los adultos debido a las leyes sobre el consentimiento. Los datos a menudo se recopilan a través de herramientas que no están disponibles para todos: los teléfonos móviles comparten una gran cantidad de información, pero no todos tienen un teléfono.

El verdadero problema se debe a lo que se conoce como supuestos epistémicos e ideológicos. Estas suposiciones significan que incluso con las mejores intenciones, no podemos recopilar datos sobre cosas que asumimos que no necesitamos, o que no sabemos si necesitamos datos de ellas. Ejemplos claros incluyen la frecuencia con la que las mujeres son excluidas de los ensayos y pruebas, ya sea olvidadas o basadas en suposiciones de que son iguales a los hombres. Esto puede tener consecuencias mortales.

A veces, nuestros prejuicios también nos empujan a no recopilar datos que sentimos que van en contra de nuestros propios intereses o puntos de vista del mundo. Un impulso sorprendentemente poderoso de mantener nuestro status quo nos paraliza de romper esta barrera.

2. Positivismo de datos

Los problemas de los datos oscuros están estrechamente relacionados con otro problema, conocido como positivismo de datos. Esto se relaciona con lo que hacemos con los datos que hemos capturado.

Es casi imposible presentar todos los datos que encontramos. Esto puede deberse a que tenemos demasiado o porque estamos tratando de contar una historia específica con nuestros datos. A medida que convertimos los datos en mapas y visualizaciones, debemos tomar decisiones sobre lo que se incluye y lo que no, lo que a menudo toma la forma de priorizar un tipo de conocimiento sobre otro.

Los datos que se ajustan bien a las prácticas cartográficas tradicionales tendrán más probabilidades de incluirse en un mapa que otras formas de información. Esto puede convertir conjuntos de ideas extremadamente complejos y competitivos en conjuntos de datos demasiado simples, que a su vez se transforman en una visualización de datos aún más simplificada. Estas visualizaciones rara vez se cuestionan, porque la forma en que se hacen está más allá de la experiencia de la mayoría de las personas. La experiencia del creador es confiable al por mayor: crean una falsa sensación de certeza, pero a la que nos aferramos, especialmente si refuerzan nuestro status quo.

3. Lavado de datos

Luego está el problema del lavado de datos. Supongamos que ha evitado los problemas de los datos oscuros y ha recopilado todo, incluidos los datos que no sabía que necesitaba, y que ha navegado por el positivismo de los datos en la limpieza y preparación de sus datos.

Luego vienes a presentar tus hallazgos. Tal vez no muestren realmente la historia que querías o muestran lo contrario de lo que pensabas: ¿qué haces? ¿Modificas las cosas para que se vean diferentes? ¿Omite ese diagrama y pasa a otro que muestra algo más cercano a su hipótesis? ¿Eliges no compartir nada en absoluto?

Estas parecen preguntas fáciles de responder, fáciles de permanecer en el lado correcto de la práctica ética. Pero incluso con la mejor de las intenciones, podemos descartar nuestros propios datos cuando no se ajustan a las suposiciones preconcebidas. Podríamos decirnos a nosotros mismos que debemos haber cometido un error en la recopilación de datos, por lo que no deberíamos compartirlos. O podríamos pensar: eso no cuenta una buena historia, lo dejo fuera. O quizás: esto debería ser más dramático, cambiaré los colores y el diseño para que resalte.

No siempre son falsas, pero estas decisiones aparentemente inocentes ocultan u oscurecen datos y conocimientos. Son difíciles de evitar incluso con la mejor de las intenciones, y cuando se trata de temas controvertidos, la mejor de las intenciones suele faltar.

Al convertir a las personas en datos puros, se toman decisiones de vida o muerte sobre las personas sin su consentimiento. Estos son los efectos deshumanizantes de un mundo impulsado por algoritmos.

Lecciones de la historia

La cartografía y la visualización de datos se han utilizado durante mucho tiempo en tiempos de crisis para ayudarnos a dar sentido a lo que está sucediendo y para encontrar formas de avanzar que puedan preservar vidas y crear un futuro mejor. Ejemplos destacados incluyen los mapas de cólera de 1832 de Thomas Shapter en Exeter, Reino Unido, seguidos de los mapas de muertes por cólera desarrollados dos por John Snow en Londres. A estos mapas y a sus autores se les atribuyó el mérito de aportar una nueva comprensión de las enfermedades transmitidas por el agua y salvar muchas vidas.

Florence Nightingale, cuyo nombre se le dio a los hospitales de emergencia construidos en el Reino Unido a raíz del COVID-19, también fue una estadística.

En 1861, como parte de su consulta al ejército de EE. UU. Sobre la atención a las víctimas de la Guerra Civil, Nightingale hizo visualizaciones de datos, y muchas de ellas. Creó gráficos de barras, barras apiladas, diagramas de densidad de panal y diagramas de área del 100%.

Las visualizaciones de datos de Nightingale no se trataba simplemente de mostrar lo que estaba sucediendo, estaban diseñadas para pedir un cambio; para indicar la reforma requerida. También inventó un nuevo tipo de gráfico para ayudar a sus argumentos: un diagrama comparativo de áreas polares conocido hoy como la Nightingale rose (las llamó “cuñas”). Sus diagramas más famosos mostraron los cambios en las tasas de supervivencia de los pacientes después de las mejoras sanitarias, como lavarse las manos con regularidad, y enfatizaron la efectividad de estas mejoras por diferencia de tamaño.

Nightingale, Shapter, Snow y muchos otros han utilizado gráficos y diagramas para construir argumentos gráficos y comparaciones fáciles de entender que salvaron muchas vidas. Pero cuando miramos hacia atrás, a menudo solo consideramos el producto final (mapa o gráfico), en lugar del proceso de su creación. Sin embargo, en ese momento, estas obras fueron ampliamente rechazadas y, a menudo, se malinterpretaron como apoyo a los pensamientos predominantes de la época.

Hubo muchos que no quisieron promulgar las reformas propuestas por Nightingale, aunque ahora se las considera transformadoras en la forma en que se administran los hospitales. Y los mapas de Snow se hicieron más famosos que los de Shapter no solo porque eran de Londres, sino por la evocadora historia de él entrando a grandes zancadas en Broad Street y arrancando la manija de la bomba de agua comunitaria. Lo que se olvida es que este acto fue requerido precisamente porque sus datos y mapeos fueron inicialmente malinterpretados por aquellos que optaron por ver los mapas de Snow como un apoyo a sus propias teorías, un ejemplo de sesgo de confirmación en el que leemos los datos de una manera que se adapta a nuestros propios puntos de vista.

Tanto Snow como Nightingale salvaron innumerables vidas a través de su trabajo con datos, pero incluso ellos se enfrentaron a muchos de los problemas de los datos oscuros, el positivismo de los datos y la mala interpretación.

En la era digital, donde los datos se recopilan a gran escala, a menudo sin consentimiento, y cada vez son más organizados, ordenados e interpretados por computadoras y algoritmos, los datos se han convertido en una solución para todo y como un producto peligroso. El uso de datos para rastrear a las personas y dictar sus acciones puede significar la diferencia entre la vida y la muerte en un sentido muy real y presente. Si bien eso nos ha quedado claro a muchos de nosotros en relación con COVID-19, hay muchas más historias de datos, crisis y lucha por la supervivencia.

En nuestro nuevo libro, Mapping Crisis , analizamos las experiencias de aquellos que han sido mapeados o han reducido sus vidas complejas a datos, fotografías aéreas o informes. A partir de esto, podemos extraer mejores formas de trabajar y una mejor comprensión de los diversos efectos que el mundo secreto de los datos tiene en nuestra vida cotidiana.

Uno de nuestros ejemplos es el caso de la crisis migratoria mediterránea.

Vida, muerte y datos

El mar Mediterráneo es un lugar que para muchos evoca imágenes de playas bañadas por el sol, excelentes restaurantes frente al mar y mares turquesas. Pero este tramo de agua es también uno de los más vigilados del mundo. Todos los movimientos en la región, ya sean legales o no, son mapeados y monitoreados extensamente por la Unión Europea.

Si bien los países individuales del Mediterráneo han fortalecido sus fronteras durante mucho tiempo, la formación de la UE creó efectivamente una frontera única a lo largo de las costas del norte. Desde entonces, los estados europeos han seguido implementando un sistema cada vez más completo y complejo para monitorear e intercambiar información sobre los migrantes irregulares que intentan llegar al continente.

Con la etiqueta EUROSUR, el sistema combina imágenes satelitales de alta resolución, drones de larga duración, sistemas automatizados de identificación de embarcaciones y radares militares marítimos que permiten informes de situación y análisis de riesgos casi en tiempo real. Estos informes brindan actualizaciones diarias sobre las embarcaciones de migrantes interceptadas “con éxito”.

Pero esta herramienta altamente sofisticada de mapear los movimientos de migrantes solo está interesada en aquellos que son detenidos. Las extensas bases de datos en poder de los estados de la UE casi no contienen información sobre las personas que mueren o desaparecen cuando intentan buscar refugio. Aquellos que llegan a las costas europeas, por el contrario, son evaluados rigurosamente en busca de datos biométricos, incluidas huellas dactilares electrónicas, escáneres de iris y controles médicos, y también datos personales sobre sus vidas para verificar su identidad.

Según la Organización Internacional para las Migraciones (OIM), más de 19.000 personas se han ahogado o han desaparecido en su camino a Europa durante la última década. Estas cifras son solo estimaciones: no existe un sistema completo para documentar las muertes de migrantes en los estados miembros de la UE. Los gobiernos europeos no consideran las muertes de migrantes como parte de su responsabilidad legal y, por lo tanto, no llevan un registro regular de ellas. Esto deja a las agencias humanitarias como la OIM dependientes de los relatos de testigos presenciales y los informes de las ONG de búsqueda y rescate, los médicos forenses o los medios de comunicación.

La falta de conocimiento sobre las muertes de migrantes revela cuán irregular es realmente el seguimiento en tiempo real del movimiento a través de las fronteras. También sirve a las agendas políticas, donde los datos sobre el “riesgo” para Europa de la migración se pueden encontrar fácilmente, pero los datos sobre los verdaderos riesgos de vida o muerte de cruzar el Mediterráneo están ocluidos del conocimiento público. Esto hace que sea más fácil presentar a los migrantes como una amenaza, en lugar de como refugiados que arriesgan todo para buscar seguridad.

Y para Frontex, la Agencia Europea de la Guardia de Fronteras y Costas, esto proporciona un convenient backdrop o telón de fondo conveniente para legitimar la creciente militarización de las fronteras europeas con el pretexto de prevenir más muertes y sufrimiento humano.

A lo largo de la frontera, los mapas digitales y gráficos estadísticos operan para reforzar los objetivos políticos y sociales de las organizaciones y gobiernos que los recopilan. La UE y los gobiernos europeos recopilan y presentan selectivamente los datos, lo que amplía la política migratoria europea de disuasión y contención al dominio digital.

En el contexto específico del Mediterráneo, esta lectura selectiva de datos no solo minimiza las posibilidades de éxito de las solicitudes de asilo para aquellos que permanecen en los centros de recepción de Grecia y Turquía, sino que también permite a los gobiernos y a la UE en su conjunto eludir cualquier situación legal y política. responsabilidad por el costo humano de la policía fronteriza. Al no recopilar datos sobre los que se ahogan, la UE puede ocultar el hecho de que, a pesar de todas sus sofisticadas tecnologías de cartografía y seguimiento, no tienen interés en utilizar los datos para salvar vidas o rescatar a hombres, mujeres y niños perdidos en el mar.

Si no hay registros de muertes, no hay registros de cuántos gobiernos europeos los vieron ahogarse.

Mapeo de datos radicales

Dicho esto, la deliberada “ignorancia” europea de los inmigrantes no ha sido cuestionada. Numerosas iniciativas de la sociedad civil y activistas humanitarios se han propuesto llevar un registro regular de las personas que mueren o desaparecen y hacer que Europa rinda cuentas.

Iniciativas como la Lista de defunciones, compilada por organizaciones como UNITED y FORTRESS Europe, documentan meticulosamente todos y cada uno de los incidentes denunciados, utilizando estas cifras para abogar por una revisión radical de la política europea de asilo. Si bien estos contramapeos ciertamente logran romper el muro de silencio que rodea el costo humano de la vigilancia fronteriza, las listas de muerte han hecho poco para perturbar o reorientar las prioridades del estado.

La red transnacional Alarm Phone marca una rara excepción en este sentido. Alarm Phone ofrece una línea directa 24/7 para migrantes en peligro. La organización asegura su rescate notificando a los guardacostas nacionales y a las autoridades portuarias de las emergencias en el mar. Utilizando una combinación de teléfonos móviles y aplicaciones de mensajería en línea como Facebook, Viber, WhatsApp y Skype, junto con plataformas logísticas como AIS (el sistema de identificación automática global utilizado para el seguimiento de embarcaciones) y software de gestión de llamadas, intentan adelantarse a las muertes y avisar Acción de rescate de personas en riesgo de ahogamiento.

La organización ha ayudado a miles de personas en peligro. El verano de 2020 fue especialmente difícil. Con las fronteras europeas más cerradas que nunca, Alarm Phone se vio inundado de llamadas. En los siete días posteriores al 13 de agosto, casi 900 personas en 14 barcos llamaron a Alarm Phone pidiendo ayuda. Alarm Phone dio la alerta y, aunque algunos fueron ayudados a ponerse a salvo, ya sea en Europa o Libia, más de 260 personas murieron o siguen desaparecidas.

Al unir tecnología, capacidades de trabajo en red y a través de la solidaridad y la compasión, la red de voluntarios puede ayudar a los inmigrantes en tiempos de problemas y ayudarlos a pasar más eficazmente por debajo del radar de la UE. La línea directa es más que una simple llamada de socorro: reúne el conocimiento de los migrantes en “mapas” efectivos que ayudan en la logística de cruzar el Mediterráneo. Al hacerlo, también destaca el uso indebido deliberado y las recopilaciones de datos esporádicas de los estados miembros de la UE.

Una advertencia

Se puede aprender mucho del mapeo de datos de la crisis migratoria. Los mapas y los datos solo pueden ser representaciones parciales de la realidad, pero a medida que recopilamos más y más datos, podemos sentirnos atraídos a pensar que estas representaciones son infalibles.

Sin embargo, del ejemplo anterior queda claro que los procesos implementados no preservan la vida: son herramientas de control más que de apoyo. Hay destellos de esperanza en los proyectos de contramapeo que han surgido para dar voz a quienes están condenados al silencio en busca de una nueva vida. Pero incluso los proyectos mejor intencionados pueden caer en la falta de datos malinterpretados. Los datos tienden a tener vida propia.

COVID-19 ha llevado el mundo de la gestión de crisis basada en datos a las puertas de todo el mundo, pero estas no son experiencias nuevas. Muchas personas ya se han reducido a puntos de datos. Desde el Mediterráneo hasta los grados escolares, las vidas están cada vez más dictadas por el algoritmo, la computación y los sesgos incorporados en estas tecnologías. La forma en que usamos los datos está fuertemente influenciada por la política, el deseo de mantener el status quo y por las decisiones conscientes e inconscientes que se toman en cada etapa del proceso.

Así que debemos cuestionar los datos: cómo se recopilan y cómo se implementan. Pero los datos también son importantes y no debemos descartarlos por completo. El mundo ha visto un retroceso contra la ciencia y un aumento de los “hechos alternativos”. El aumento de anti-enmascaradores, anti-vacunas, teóricos de la conspiración 5G y negadores del coronavirus ha demostrado cuán peligroso puede ser esto. Tales argumentos empujan hacia atrás, no hacia adelante. No buscan comprender más, pero mantienen un status quo.

Si bien algunos pueden intentar tergiversar los argumentos que hemos presentado aquí para rechazar la ciencia, en cambio estamos diciendo que debemos hacer preguntas que lleven nuestro entendimiento más lejos. Es casi imposible eliminar los problemas causados ​​por datos oscuros, lavado de datos y positivismo de datos. Esto puede ser intencional o accidental, pero los efectos pueden ser de gran alcance.

Entonces, la próxima vez que mire un mapa o visualización de datos, pregunte: ¿para quién es esto? ¿De quién es el poder que potencia o consolida? ¿Quién falta en los datos? ¿Quién nunca fue preguntado, olvidado o excluido? Quien pierde ¿Y cómo podemos hacerlo mejor?

The Conversation