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

En respuesta a COVID-19, los gobiernos de todo el mundo han empleado algoritmos, datos usados ​​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. Se instruye a la gente a quedarse en casa, ir al trabajo, 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 en muchos países, así como 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 los diseñan y ejecutan.

Estas desigualdades ya existían, pero modelos que ralentizan un contagio a través del cierre de oficinas, La reducción del transporte y la educación en el hogar ejercen una enorme presión sobre los miembros más pobres y vulnerables de la sociedad. que no tienen el privilegio de cambiar sus arreglos laborales o de vivienda. A medida que se introducen más tecnologías digitales, como seguimiento y rastreo móvil, estas comunidades quedarán aún más marginadas. Incluso en los países más ricos, los que no tengan un teléfono inteligente se perderán de cualquier aplicación de rastreo digital diseñada para proteger a las personas.

Si bien muchas personas se enfrentan recientemente a estas prácticas, Tales tecnologías, y sus fallas, se han utilizado durante mucho tiempo para dar forma a las vidas, y muertes, de millones en todo el mundo. En la era digital el mapeo 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, pero 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 e impulsar 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, ya abordar crisis globales como COVID-19.

Hay tres problemas principales con los datos.

1. Datos oscuros

A primera vista, el primer problema parece 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.

Nosotros no por ejemplo, recopilar datos sobre o de niños 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 grandes cantidades de información, pero no todo el mundo tiene 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 que necesitamos datos. Algunos ejemplos claros incluyen la frecuencia con la que se excluye a las mujeres de los ensayos y pruebas, o olvidado, o basándose en suposiciones, son los mismos que 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 está y no está incluido, 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 transforma en una visualización de datos aún más simplificada. Estas visualizaciones rara vez se cuestionan, porque la forma en que están hechos está más allá de la experiencia de la mayoría de las personas. La experiencia del creador es de confianza total:crean una falsa sensación de certeza, pero uno al 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 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 viene a presentar sus hallazgos. Quizás no muestren realmente la historia que querías, o muestre lo contrario de lo que pensaba:¿qué hace? ¿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, fácil 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, así que no debería compartirlo. O podríamos pensar:eso no cuenta una buena historia, Lo dejo afuera. O quizás:esto debería ser más dramático, Cambiaré los colores y el diseño para que resalte.

Estos no siempre son falsos, pero estas decisiones aparentemente inocentes ocultan u oscurecen datos y conocimientos. Son difíciles de evitar incluso con las mejores intenciones, y cuando se trata de temas controvertidos, la mejor de las intenciones a menudo se deja de lado.

Al convertir a las personas en datos puros, Se toman decisiones de vida o muerte sobre 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 entender lo que está sucediendo. y encontrar formas de avanzar que puedan preservar vidas y crear un futuro mejor. Ejemplos destacados incluyen los mapas de 1832 de Thomas Shapter sobre el cólera en Exeter, REINO UNIDO, seguido de los mapas más famosos de muertes por cólera producidos 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.

Ruiseñor de Florencia, cuyo nombre se le dio a los hospitales de emergencia construidos en todo el Reino Unido a raíz del COVID-19, también era estadístico.

En 1861, como parte de su consulta al ejército de los EE. UU. sobre la atención a las víctimas de la Guerra Civil, Nightingale hizo visualizaciones de datos, y muchos de ellos. Ella creó gráficos de barras, barras apiladas, parcelas de densidad de panal, y parcelas del 100% del área.

Las visualizaciones de datos de Nightingale no se trataba solo de mostrar lo que estaba sucediendo, fueron diseñados para exigir 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 rosa ruiseñor (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 enfatizó la efectividad de estas mejoras por diferencia de tamaño.

Ruiseñor, Shapter, Nieve, y muchos otros han utilizado gráficos y diagramas para construir argumentos gráficos y comparaciones fáciles de entender que salvaron muchas vidas. Pero al mirarlos 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, ya menudo se malinterpreta como un apoyo a los pensamientos predominantes de la época.

Hubo muchos que no quisieron promulgar las reformas propuestas por Nightingale, aunque ahora se los considera transformadores 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, pero por la evocadora historia de él entrando a grandes zancadas en Broad Street y arrancando la manija de la bomba de agua de la comunidad. 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 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 gracias a su trabajo con los datos, pero incluso ellos se encontraron con muchos de los problemas de los datos oscuros, positivismo y mala interpretación de los datos.

En la era digital donde los datos se recopilan a gran escala, a menudo sin consentimiento, y está cada vez más organizado, ordenados e interpretados por computadoras y algoritmos, los datos se han convertido en una solución para todo, y una mercancía peligrosa. 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 ha quedado claro para muchos de nosotros en relación con COVID-19, hay muchas más historias de datos, crisis y lucha por la supervivencia.

En nuestro nuevo libro, Cartografía de crisis, miramos las experiencias de aquellos que han sido mapeados o cuyas vidas complejas se redujeron a datos, fotografías o reportajes aéreos. 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 de la región, ya sea que se considere legal o no, están ampliamente cartografiados y supervisados ​​por la Unión Europea.

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

Corriendo bajo la etiqueta EUROSUR, el sistema combina imágenes de satélite 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 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, se examinan rigurosamente en busca de datos biométricos, incluyendo huellas digitales electrónicas, escaneos de iris y controles médicos, y también de 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 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 hace que las agencias humanitarias como la OIM dependan de los relatos de testigos presenciales y los informes de las ONG de búsqueda y rescate. 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 agendas políticas, donde se puedan encontrar fácilmente datos sobre el "riesgo" para Europa de la migración, pero los datos sobre los verdaderos riesgos de vida o muerte de cruzar el Mediterráneo están ocluidos del conocimiento público. Esto facilita presentar a los migrantes como una amenaza, en lugar de como refugiados poniendo todo en juego para buscar seguridad.

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

A lo largo de la frontera Los mapas digitales y los gráficos estadísticos funcionan para reforzar los objetivos políticos y sociales de las organizaciones y los gobiernos que los recopilan. Los datos se recopilan de forma selectiva, y presentado de forma selectiva por la UE y los gobiernos europeos, extender 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 que las solicitudes de asilo sean exitosas para quienes permanecen en los centros de recepción de Grecia y Turquía, también permite a los gobiernos ya la UE en su conjunto eludir cualquier responsabilidad legal y política por el coste humano de la vigilancia de fronteras. 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 para rescatar hombres, mujeres y niños perdidos en el mar.

Si no hay registros de muertes, no hay registros de cuántos gobiernos europeos vieron cómo se ahogaban.

Mapeo de datos radicales

Dicho eso La deliberada "ignorancia" de los inmigrantes por parte de Europa 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, compilado por organizaciones como UNITED y FORTRESS Europe, documentar meticulosamente todos y cada uno de los incidentes notificados, 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 alterar 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 horas al día, 7 días a la semana para migrantes en peligro. La organización asegura su rescate notificando a los guardacostas nacionales y a las autoridades portuarias de las emergencias que se están produciendo en el mar. Usando 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 acción inmediata para rescatar a 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 inundó de llamadas. En los siete días siguientes al 13 de agosto, casi 900 personas en 14 barcos llamaron Alarm Phone para pedir ayuda. Alarm Phone dio la alerta, y mientras algunos fueron ayudados a ponerse a salvo, ya sea en Europa o Libia, más de 260 personas fallecieron o siguen desaparecidas.

Al unir tecnología, capacidades de networking, y a través de la solidaridad y la compasión, la red de voluntarios puede ayudar a los migrantes 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 recopilaciones de datos esporádicos 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.

Todavía, Del ejemplo anterior se desprende claramente 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. Del Mediterráneo a los grados escolares, las vidas están cada vez más dictadas por algoritmos, cálculo, y los sesgos incorporados a estas tecnologías. La forma en que usamos los datos está fuertemente influenciada por la política, un deseo de mantener el status quo y por decisiones conscientes e inconscientes tomadas en cada etapa del proceso.

Por tanto, deberíamos cuestionar los datos:cómo se recopilan, y cómo se implementa. Pero los datos también son importantes, y no debemos descartarlo por completo. El mundo ha visto un retroceso contra la ciencia y un aumento de los "hechos alternativos". El aumento de los anti-enmascaradores, anti-vaxxers, Los teóricos de la conspiración 5G y los negadores del coronavirus han 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 a propósito, o accidental, pero los efectos pueden ser de gran alcance.

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

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.