Un nuevo documento de debate publicado en Ciencias de la política por dos investigadores de Leiden afirma que los gobiernos están trabajando con una mano atada cuando se trata de datos sobre grupos vulnerables. En el centro de este documento se encuentra la idea de que, aunque el volumen de datos ha aumentado en los últimos años, la calidad de los datos en combinación con posibles lagunas de datos conocidas o desconocidas limita la capacidad del gobierno para crear políticas inclusivas. Simplemente pon, Tener una gran cantidad de datos no significa necesariamente que los datos sean representativos y confiables o que los gobiernos puedan utilizarlos.

La brecha de datos primaria describe un escenario en el que los gobiernos son conscientes del hecho de que faltan datos, pero hay oportunidades limitadas para llenar este vacío debido a la falta de datos apropiados. El documento da ejemplos de esto al mostrar que los resultados del aprendizaje automático y otros análisis de inteligencia artificial se limitan a la precisión de los datos disponibles. que pueden tener efectos en la vida real en la toma de decisiones y la prestación de servicios públicos.

La brecha de datos secundarios destaca una brecha en la que los datos están disponibles en diferentes formatos, como los datos de las redes sociales. Giest y Samuels señalan problemas con la calidad de los datos y la representatividad de la población utilizando estos conjuntos de datos, exacerbando posibles sesgos.

Finalmente, las lagunas de datos ocultas se producen cuando los conjuntos de datos utilizados para la formulación de políticas contienen tergiversaciones, sesgo o falta de datos sin que los gobiernos se den cuenta. Esto es especialmente relevante en el contexto de los resultados del aprendizaje automático y los análisis de inteligencia artificial. Dado que los grupos vulnerables, como las minorías étnicas y las personas mayores, tienden a producir menos datos y resultan más difíciles de acceder, se ven especialmente afectados por el desconocimiento de las lagunas de datos en la formulación de políticas.

Basado en esto, el documento destaca el hecho de que existe el peligro de que las arquitecturas de big data reproduzcan potencialmente los prejuicios existentes dada la naturaleza de las brechas y el nivel de conciencia del gobierno hacia ellas. Esto implica que para fomentar la formulación de políticas inclusivas, Los gobiernos deben comprender las lagunas existentes en los datos, así como lo que ocultan y por qué, a fin de encontrar soluciones para agregar conocimientos adicionales a través de formas innovadoras y tradicionales de recopilación de datos.