Grandes datos, peque?a pol¨ªtica

Gobernar ha sido siempre una tarea necesitada de datos. Crisis y pandemias vuelven a recordarnos lo importantes que son los datos para adoptar las decisiones adecuadas y poder hacer las mejores previsiones. El big data es una tecnolog¨ªa que no solo va a modificar la eficiencia en la provisi¨®n de servicios p¨²blicos o en la precisi¨®n de la planificaci¨®n estrat¨¦gica, sino tambi¨¦n las relaciones entre la ciudadan¨ªa y el poder p¨²blico, as¨ª como entre los pol¨ªticos y el sistema administrativo. Naciones Unidas ha hablado de una ¡°revoluci¨®n de los datos¡±, gracias a la cual se generar¨ªa un conocimiento objetivo, neutral e irrefutable, del que resultar¨ªa una acci¨®n de gobierno m¨¢s racional y apol¨ªtica, un servicio p¨²blico que no especule con meras hip¨®tesis ni sea esclavo de la ideolog¨ªa. Pasar¨ªamos de una evidencia definida por la pol¨ªtica a una pol¨ªtica basada en la evidencia.

No es extra?o que se hayan disparado as¨ª unas expectativas de democratizaci¨®n que se presentan como superadoras de la vieja pol¨ªtica, ideologizada, subjetivista y arbitraria. Hay quien sugiere que el big data ha arrojado a pensadores como Adam Smith o Karl Marx al basurero de la historia, ya que los mercados y las clases son agregados, ¡°promedios¡±, como cualquier fen¨®meno social, hechos de millones de peque?as transacciones entre individuos. ?Y si las grandes categor¨ªas de la pol¨ªtica no fueran sino construcciones que tienen muy poco que ver con el comportamiento real de las sociedades, palabras que ocultan en vez de revelar lo que de verdad somos?

La disposici¨®n de datos es un procedimiento indiscutible para la mejora de la acci¨®n de gobierno; m¨¢s cuestionable es el entusiasmo extremo que esta nueva posibilidad provoca en lo que podr¨ªa llamarse ¡°data¨ªsmo¡±, una creencia secular en las cualidades anodinas de los datos que conducir¨ªa a una ideolog¨ªa m¨¢s all¨¢ de cualquier ideolog¨ªa y cuyo paradigma ser¨ªa ¡°no politics, just data (pol¨ªtica, no; solo datos)¡±. Considerados como objetividades medidas, de los datos se espera un sentido de la justicia y la imparcialidad, un modo de decidir sin tener que decidir, una gran oportunidad para una legislaci¨®n despolitizada.

La primera cuesti¨®n que habr¨ªa que plantearse es si nos encontramos ante una despolitizaci¨®n en el mejor o en el peor sentido del t¨¦rmino, es decir, si disminuye el poder como imposici¨®n o simplemente se metamorfosea. ?Cu¨¢les ser¨ªan las nuevas relaciones de poder que genera el an¨¢lisis de datos? Como las grandes cantidades de datos exceden la capacidad humana de analizarlos, cada vez se han de emplear m¨¢s algoritmos automatizados para identificar los patrones y apoyar la toma de decisiones, lo que incrementa la dependencia de dichas tecnolog¨ªas e intensifica las asimetr¨ªas de poder.

El big data es un asunto pol¨ªtico en la medida en que lo son los circuitos de producci¨®n, distribuci¨®n y consumo, es decir, lugares en los que el acceso, el control y la capacidad est¨¢n desigualmente distribuidos por relaciones de poder asim¨¦tricas. Se ha hablado incluso de unas nuevas clases sociales de la sociedad de los datos en funci¨®n de qui¨¦nes los producen, qui¨¦nes tienen los medios para recogerlos y qui¨¦nes disponen de las capacidades para analizarlos. La afectaci¨®n de las relaciones de poder en sus diversas formas es tanto mayor cuanto m¨¢s se apoya el gobierno, la administraci¨®n p¨²blica y el saber experto en el control de los datos. Hay un creciente diferencial de poder entre aquellos que recogen y analizan datos respecto de quienes simplemente los alimentan. Pero es que adem¨¢s los datos no son una realidad apol¨ªtica; su recogida, an¨¢lisis y uso depende en buena parte de determinadas decisiones. Cuantas m¨¢s pol¨ªticas se justifican en datos, m¨¢s importante es conocer los presupuestos, expl¨ªcitos u ocultos, que subyacen a la decisi¨®n de atender a estos datos y no a otros, o los sesgos que manifiestan. La naturaleza de la informaci¨®n disponible define siempre y condiciona los problemas a los que se enfrentan los gobiernos y el modo como lo hacen.

Toda la apelaci¨®n a la importancia de los datos puede estar funcionando como un mantra que nos hace inconscientes de la necesidad de llevar a cabo unas pol¨ªticas 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 pol¨ªtica, incluida la posibilidad de detener o rechazar determinadas aplicaciones tecnol¨®gicas. Y no deber¨ªamos caer en la ilusi¨®n de pensar que bastar¨ªa tener la informaci¨®n correcta para que todos los problemas pudieran solucionarse sin necesidad de recurrir a decisiones, juicios y valores pol¨ªticos.

El an¨¢lisis de datos y su creciente sofisticaci¨®n parece satisfacer una demanda de exactitud presente en muchos sectores de la sociedad, especialmente en tiempos de complejidad y confusi¨®n. Los pol¨ªticos desean una estad¨ªstica irrefutable, los medios buscan hechos concisos, los jueces aspiran a identificar causalidades irrefutables y la gente a?ora la certeza de los n¨²meros. ?Estamos en condiciones de satisfacer esa demanda a trav¨¦s de las tecnolog¨ªas del big data?

Es curioso que la crisis de representaci¨®n pol¨ªtica, a la que han invocado muchas protestas en los ¨²ltimos a?os, haya dado paso a una aceptaci¨®n acr¨ªtica de la capacidad de los datos para representarnos. ?No nos representaban nuestros representantes pol¨ªticos y en cambio s¨ª lo hacen nuestros datos? Si el mandato de representaci¨®n pol¨ªtico es cuestionado, monitorizado y revocado, la pretensi¨®n de representar a trav¨¦s de los datos lo que realmente somos y queremos deber¨ªa ir acompa?ada por una reflexi¨®n acerca del cumplimiento de esa promesa, de sus l¨ªmites epist¨¦micos y sus condicionantes pol¨ªticos y econ¨®micos.

No hay que perder de vista que la capacidad del an¨¢lisis 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 interpretaci¨®n, conduce a errores fatales. Podr¨ªamos recordar a este respecto la famosa historia de que Google, usando estad¨ªsticas de b¨²squeda, detect¨® una epidemia de gripe antes que los centros de control sanitarios mediante los informes epidemiol¨®gicos, pero se cuenta menos que Google Flu Trends tambi¨¦n se ha equivocado, probablemente porque los aciertos de los expertos son menos noticia que sus fracasos. Los libros acerca del big data cuentan tambi¨¦n la historia de una empresa que envi¨® productos para reci¨¦n nacidos deduciendo un embarazo a partir del movimiento de una tarjeta de cr¨¦dito de un hombre que, enfadado por esa suposici¨®n, tuvo que disculparse despu¨¦s ante la empresa cuando descubri¨® que su hija estaba embarazada. Lo que no suele contarse es por qu¨¦ aquella empresa y otras han tenido que cambiar su estrategia de publicidad ofreciendo tambi¨¦n otros productos para protegerse de ¡°diagn¨®sticos¡± equivocados o carentes de ¨¦tica.

La pol¨ªtica del big data ha suscitado un gran n¨²mero de promesas fascinantes, pero no deber¨ªamos infravalorar los momentos de incertidumbre en lo que suponen de l¨ªmite epistemol¨®gico y de espacio de libertad. Mientras los sistemas humanos sean complejos, contradictorios y parad¨®jicos, los datos generar¨¢n un conocimiento que seguir¨¢ siendo refutable, humano, demasiado humano.

Daniel Innerarity es catedr¨¢tico de Filosof¨ªa Pol¨ªtica e investigador Ikerbasque en la Universidad del Pa¨ªs.