La pandemia de los datos

La del coronavirus es la primera pandemia de la sociedad de los datos. La comunicaci¨®n y el escrutinio de los datos de infecci¨®n y fallecimientos por coronavirus se han convertido en un ritual diario. Los datos clarifican p¨²blicamente las situaciones reales y orientan las decisiones que deben adoptarse. El recurso a los datos permite reestablecer un m¨ªnimo de fiabilidad que justifique las medidas de control y limitaci¨®n de las actividades. La medici¨®n promete gestionar la complejidad y reducir la incertidumbre.

A pesar de todo, tenemos la sensaci¨®n de que se ha desmentido el mito de que la mera cantidad de datos era suficiente para hacerse cargo de la realidad porque los datos por s¨ª mismos no nos han permitido hacernos cargo de la complejidad del fen¨®meno. La pandemia ha puesto de manifiesto la inadecuaci¨®n de nuestras infraestructuras de datos para resolver las crisis sociales. De entrada, ha habido un problema de insuficiencia o mala calidad de los datos. De hecho, los datos de la pandemia han sido escasos y han llegado muy fragmentados por las diferentes pol¨ªticas nacionales de salud p¨²blica. Hasta los datos de fallecimientos han sido inciertos.

No solo tenemos un problema de escasez de datos, sino de errores en su interpretaci¨®n o de la propia configuraci¨®n de nuestro espacio informativo, en el que tambi¨¦n se difunden las m¨¢s extravagantes desinformaciones. Pero puede que nuestra principal torpeza provenga, parad¨®jicamente, de un cierto exceso y confianza acr¨ªtica en los datos existentes. Desde los primeros d¨ªas de la pandemia, los Gobiernos han informado del aumento de los contagios, el rastreo o la ocupaci¨®n de los hospitales, y as¨ª era diariamente transmitido por los medios de comunicaci¨®n. Mi hip¨®tesis es que el data¨ªsmo, es decir, la creencia de que la cuantificaci¨®n produce la verdad, privilegia una falsa idea de la objetividad y proporciona una certidumbre enga?osa que impide un conocimiento cabal de la realidad, sobre el que deber¨ªan adoptarse las correspondientes decisiones.

Para combatir eficazmente a una pandemia hace falta conocer sus modos de propagaci¨®n y hasta qu¨¦ punto afecta a los distintos tipos de personas. Me pregunto si la pretensi¨®n de neutralidad con que se presentan los datos no nos ha seducido con la idea de que eran exactos y no hac¨ªa falta interrogarse por su contexto. Hay muchos sesgos inherentes a toda la producci¨®n, an¨¢lisis y visualizaci¨®n de datos, pero el m¨¢s perturbador de todos es el supuesto de que los datos son algo neutro, una especie de ¨¢rbitros apol¨ªticos de la verdad. Las mismas pr¨¢cticas de recolecci¨®n, an¨¢lisis y visualizaci¨®n de los datos llevan a ignorar determinados aspectos de la realidad. Pensemos en la sorpresa que supuso el contagio masivo de ciertos ¨¢mbitos de poblaci¨®n como los temporeros, los presos o las personas mayores en las residencias, en la limitada eficacia de ciertas recomendaciones generales debida precisamente a que no se tomaban en suficiente consideraci¨®n las distintas realidades familiares, domiciliarias o laborales.

Las t¨¦cnicas usadas para la obtenci¨®n de datos hacen que sean invisibles las tasas de contagio entre ciertos grupos sociales. Los grupos menos visibles tienden a ser aquellos que se adaptan menos a las normas de comportamiento a partir de los cuales se realiza la anal¨ªtica de datos y con frecuencia son quienes resultan m¨¢s contagiados y contagiosos. Las estrategias sanitarias para encauzar el comportamiento de la poblaci¨®n son ineficaces, por ejemplo, frente a quienes desobedecen las recomendaciones por pura necesidad econ¨®mica o los migrantes que se desplazan hacia sitios de mayor riesgo.

Si los datos se generan por el consumo, la movilidad o el activismo en las redes sociales, la representaci¨®n favorecer¨¢ a quienes produzcan m¨¢s datos en esos ¨¢mbitos. Los sistemas de datificaci¨®n tienen aqu¨ª un ¨¢ngulo ciego que excluye a ciertas personas, precisamente a las m¨¢s vulnerables, de las estrategias de mitigaci¨®n. Esta ceguera ha sido corregida, tal vez parcialmente y demasiado tarde. El abordaje de la pandemia cambi¨® en muchos pa¨ªses cuando se puso de manifiesto que ciertos grupos de poblaci¨®n (minor¨ªas ¨¦tnicas, determinados trabajadores o ancianos en residencias) ten¨ªan unas tasas de contagio desproporcionadamente m¨¢s elevadas. En el Reino Unido, por ejemplo, comenz¨® a mencionarse la etnia de los fallecidos, lo que permit¨ªa en adelante disponer de unos datos m¨¢s ¨²tiles para llevar a cabo las pol¨ªticas de prevenci¨®n. Esta atenci¨®n a lo particular es una de las asignaturas pendientes de nuestros sistemas de cuantificaci¨®n. La recolecci¨®n de datos tendr¨ªa que incluir a quienes no est¨¢n asegurados, no tienen permiso de residencia, ni acceso a los servicios de salud, que no obstante son los m¨¢s contagiados y, por tanto, m¨¢s contagiosos.

La salida de esta crisis sanitaria deber¨ªa llevarnos a distintos modos de ser y conocer, tambi¨¦n en relaci¨®n con la manera de entender y estar en el mundo que implica la tecnolog¨ªa del an¨¢lisis de datos. La sociedad construida sobre los datos tiene una gran dificultad para integrar en su infraestructura y gobernanza otros modos de conocimiento y existencia alternativos de los estandarizados. Medir y trazar ha sido m¨¢s importante para los Gobiernos que entender exactamente qu¨¦ deb¨ªa ser medido y trazado. Habr¨ªa que invertir los t¨¦rminos y preguntarse no por los datos a partir de los cuales se llevar¨ªan a cabo determinadas pol¨ªticas sino por qu¨¦ datos requieren las decisiones pol¨ªticas que hemos de tomar.

La ampliaci¨®n de la mirada hacia quienes no suelen ser objeto de atenci¨®n podr¨ªa contribuir a que entendi¨¦ramos la sociedad desde la l¨®gica del colectivo y no desde la noci¨®n de la mayor¨ªa. Para entender y gestionar una sociedad contagiosa es incomparablemente m¨¢s ¨²til hacerlo desde la categor¨ªa de lo com¨²n que a partir de lo mayoritario. Tenemos que desarrollar un nuevo tipo de atenci¨®n hacia la realidad social que se interese por lo com¨²n y por las situaciones particulares. Un cambio en la l¨ªnea del cuidado requiere un cambio tambi¨¦n en el modo de entender los datos. Se tratar¨ªa de ver a la sociedad como personas y grupos, no poblaciones, lo que permitir¨ªa tomar en cuenta las vulnerabilidades particulares y, por tanto, cuidar especialmente esos espacios de infecci¨®n. Podr¨ªamos hablar entonces de una democracia de los datos, no tanto desde la perspectiva habitual que se pregunta por su propietario, sino si esos datos representan a toda la sociedad, a lo com¨²n, a todos y a todas. Esto requiere una diferente concepci¨®n de los datos, pues supondr¨ªa no poner el foco en la mayor¨ªa, sino en la diversidad, en experiencias concretas como las de los econ¨®micamente desaventajados o socialmente excluidos. En vez de un reba?o regido por la normalidad estad¨ªstica, tendr¨ªamos un mosaico de diferentes vulnerabilidades. La salida de la pandemia exige un cambio en nuestra concepci¨®n de los datos y por tanto un cambio en nuestra manera de entender la sociedad.

Daniel Innerarity es catedr¨¢tico de Filosof¨ªa Pol¨ªtica e investigador Ikerbasque en la Universidad del Pa¨ªs Vasco. Autor de Pandemocracia. Una filosof¨ªa de la crisis del coronavirus (Galaxia Gutenberg).