¿Tenemos ‘big data’, pero no sabemos qué hacer con ello?

Predecir la expansión del zika, cartografiar asentamientos de refugiados de forma automática, y comprender cómo el acoso callejero condiciona el futuro nivel de ingresos de las universitarias en India. Estas son tres de las aplicaciones del big data y de la inteligencia artificial, dos términos que han entrado de lleno en los debates sobre desarrollo sostenible y ayuda humanitaria, pero que ahora se enfrentan al reto de responder a las expectativas que han generado. Cómo pasar de los proyectos piloto a iniciativas a gran escala es uno de los retos que ha abordado el II Foro Mundial de Datos de la ONU, que entre el 22 y 24 de octubre reúne a más de 2.000 especialistas de datos de los sectores público, privado, académico y de la sociedad civil en Dubái.

“El big data es como la luz del sol: está en todas partes y es inagotable, pero explotarlo para comprender mejor el mundo que nos rodea es increíblemente caro, tanto en términos de infraestructura de datos como de personal especializado,” señala Robert Kirkpatrick, al frente de la iniciativa de marcrodatos e inteligencia artificial de la ONU conocida como Global Pulse. En otras palabras, es el alud de datos que se generan de forma automática cuando las personas interaccionan con el mundo digital —sea un pago con tarjeta, el uso del móvil o las redes sociales—, mientras que la inteligencia artificial se refiere al desarrollo de algoritmos que permiten a una máquina tomar decisiones y predecir comportamientos.

“La inteligencia artificial se alimenta de macrodatos, y estos necesitan la inteligencia artificial para ser analizados”, explica Kirkpatrick. Por ejemplo, Global Pulse y el Alto Comisionado de la ONU para los Refugiados (Acnur) colaboran en un proyecto reconocimiento de barcos implicados en operaciones de rescate en el Mediterráneo. “Podemos enseñar a un sistema informático a reconocer los patrones de movimiento de los navíos que dan media vuelta para sacar a gente del agua; de este modo, podemos predecir la llegada de migrantes en situación de necesidad”.

Más personal y mejor capacitado

El coste de la infraestructura para analizar los macrodatos es un freno al despliegue de sus aplicaciones a gran escala. Un segundo motivo es la falta de personal cualificado, tanto en las agencias gubernamentales como en las organizaciones de desarrollo y ayuda humanitaria, señala Paula Hidalgo-Sanchís, responsable del laboratorio de ONU Global Pulse en Kampala (Uganda).

De hecho, son muchos los países que todavía deben aprender a utilizar más y mejor métodos tradicionales como las encuestas de hogar. “Algunos en la región de Asia-Pacífico son tan pequeños que sus oficinas de estadística solo tienen un par de empleados, por ello una de nuestras prioridades es la capacitación ”, apunta la máxima autoridad de la División de Estadística de la ONU y del secretariado del Foro, Stefan Schweinfest.

Sobre este par de estadísticos en una oficina lejana recae el peso de intentar medir los 250 indicadores de progreso de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), que abarcan desde la polución marina hasta la paz pasando por la igualdad de género. “Los políticos y los responsables de la toma de decisiones deben asignar un porcentaje de cada inversión a recabar datos, de modo que podamos evaluar los resultados y mejorar el diseño de las intervenciones. Si logramos que comprendan esto, daremos un gran paso adelante a nivel global”, afirma Schweinfest.

Normas claras

Gran parte de los macrodatos están en manos del sector privado. Diversas compañías ceden parte de sus datos para ayudar a diseñar mejores políticas públicas y respuestas a emergencias, pero no de forma sistemática ni a gran escala. Para desbloquear la situación, los diversos expertos en el Foro Mundial de Datos de la ONU coinciden en la necesidad de marcos regulatorios que protejan a las partes implicadas –ciudadanos y empresas— y que faciliten la creación de alianzas público-privadas para el uso del big data con fines sociales.

El cofundador del Laboratorio de Gobernanza (GovLab) de la Universidad de Nueva York, Stefaan Verhulst, también llama a incorporar coordinador de macrodatos en las empresas. “Uno de los motivos por los que es difícil trabajar con el sector privado es porque no sabemos a qué interlocutor dirigirnos. Para que los acuerdos público-privados sobre big data se generalicen, se debe institucionalizar esta figura en las empresas”. Con el apoyo de Data2X, la iniciativa de la Fundación ONU para los datos de género, Verhulst ha utilizado macrodatos de Telefónica en Santiago de Chile para estudiar los desplazamientos de mujeres por la ciudad, lo que en un futuro podría guiar medidas que faciliten la movilidad de las más pobres.

Dilema ético

Otro reto clave es velar por la privacidad y la seguridad de los ciudadanos, al tiempo que se aprovecha el potencial de las nuevas fuentes de información. El Foro en Dubái ha dedicado una sesión plenaria a explorar cómo se puede generar confianza en los datos, sobre todo tras el caso de Cambridge Analytica en los EE UU y del debate global sobre las fake news.

Los políticos y los responsables de la toma de decisiones deben asignar un porcentaje de cada inversión a recabar datos, de modo que podamos evaluar los resultados y mejorar el diseño de las intervenciones

Para Kirkpatrick, hay valorar dos cuestiones con implicaciones éticas: el riesgo de utilizar los macrodatos con fines deshonestos, pero también el de no utilizarlos de forma responsable, pudiendo hacerlo, para mejorar la vida de las personas o para evitar daños prevenibles. Por ejemplo, en los casos en los que disponer de una información detallada puede ayudar a contener brotes epidémicos graves o a establecer prioridades a la hora de evacuar un vecindario en llamas, como ir primero a por las personas asmáticas. “Ha llegado el momento de que los ciudadanos empiece a reclamar a sus políticos la utilización de los macrodatos para el bien común, cuando ello puede hacerse de forma segura”, señala Kirkpatrick.

Las nuevas fuentes de datos complementan las estadísticas tradicionales, ofreciendo una imagen detallada y en tiempo real de fenómenos que de otro modo permanecerían escondidos, y arrojando luz sobre sus causas. En Dehli (India), un estudio realizado mediante una aplicación de móvil ha revelado que el miedo de las chicas a ser acosadas de camino a la universidad condiciona su futuro académico. “Su elección no se basa en cuál es el mejor centro, sino en lo segura que es la ruta para llegar allí en transporte público”, explica la investigadora Girija Borker. “Ello afecta a la formación de la chicas, su acceso al mercado laboral y su futuro nivel de ingresos”, añade la autora.

A mejor información, mejores decisiones. Los participantes en el foro coinciden en que superar los retos técnicos, financieros y éticos en torno a las nuevas fuentes de datos no será fácil, pero el debate ya está en marcha.

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Tema realizado en el marco del programa Gender Data Press Fellowship de Data2X (Fundación ONU)