Representació política i dataisme.
Toda la apelación a la importancia de los datos puede estar funcionando como un mantra que nos hace inconscientes de la necesidad de llevar a cabo unas políticas de datos justas y sostenibles para configurar igualitariamente dichos lugares. El discurso acerca de los datos no puede reducirse a necesidades industriales y administrativas, sino que tiene que estar abierto a las cuestiones de conveniencia social y política, incluida la posibilidad de detener o rechazar determinadas aplicaciones tecnológicas. Y no deberíamos caer en la ilusión de pensar que bastaría tener la información correcta para que todos los problemas pudieran solucionarse sin necesidad de recurrir a decisiones, juicios y valores políticos.
El análisis de datos y su creciente sofisticación parece satisfacer una demanda de exactitud presente en muchos sectores de la sociedad, especialmente en tiempos de complejidad y confusión. Los políticos desean una estadística irrefutable, los medios buscan hechos concisos, los jueces aspiran a identificar causalidades irrefutables y la gente añora la certeza de los números. ¿Estamos en condiciones de satisfacer esa demanda a través de las tecnologías del big data?
Es curioso que la crisis de representación política, a la que han invocado muchas protestas en los últimos años, haya dado paso a una aceptación acrítica de la capacidad de los datos para representarnos. ¿No nos representaban nuestros representantes políticos y en cambio sí lo hacen nuestros datos? Si el mandato de representación político es cuestionado, monitorizado y revocado, la pretensión de representar a través de los datos lo que realmente somos y queremos debería ir acompañada por una reflexión acerca del cumplimiento de esa promesa, de sus límites epistémicos y sus condicionantes políticos y económicos.
No hay que perder de vista que la capacidad del análisis de datos para descubrir conexiones entre los elementos se basa fundamentalmente en correlaciones, no en causalidades. Del mismo modo que hay traducciones exactas pero absurdas, hay correlaciones ciertas pero espurias. Las correlaciones son de una gran utilidad, pero entenderlas como si fueran causalidades, es decir, como si hicieran innecesario el ejercicio de interpretación, conduce a errores fatales. Podríamos recordar a este respecto la famosa historia de que Google, usando estadísticas de búsqueda, detectó una epidemia de gripe antes que los centros de control sanitarios mediante los informes epidemiológicos, pero se cuenta menos que Google Flu Trends también se ha equivocado, probablemente porque los aciertos de los expertos son menos noticia que sus fracasos. Los libros acerca del big data cuentan también la historia de una empresa que envió productos para recién nacidos deduciendo un embarazo a partir del movimiento de una tarjeta de crédito de un hombre que, enfadado por esa suposición, tuvo que disculparse después ante la empresa cuando descubrió que su hija estaba embarazada. Lo que no suele contarse es por qué aquella empresa y otras han tenido que cambiar su estrategia de publicidad ofreciendo también otros productos para protegerse de “diagnósticos” equivocados o carentes de ética.
Daniel Innerarity, Grandes datos, pequeña política, El País 18/04/2021
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