¿Invisibilidad o visibilidad de los datos?: tensiones de la datificación en la crisis COVID19 y el lugar de la educación

No podría ponerme a escribir con propiedad sobre un fenómeno social tan complejo como las problemáticas que el COVID19 está generando respecto al uso de datos en la sociedad. Mi objetivo con este post es simplemente reflexionar sobre lo que queda para quien se mueve en las filas de la educación, pues ése es mi lugar. Y más que reflexionar, voy a plantear preguntas, para seguir avanzando en estos temas dentro de la comunidad de práctica e investigación educativa.

De hecho, después de las discusiones que llevé a cabo con Javiera Atenas  y también con Bonnie Stewart en el congreso OER20 (un encuentro de gente comprometida con la educación abierta), una cosa ha quedado clara: que nos colocamos, como sociedad, y como espacios educativos (células de formación del tejido social) ante una serie de tensiones que aún no tenemos resueltas.

¿Datos como bien público?¿Datos como lujo que puede permitirse quien tiene las competencias avanzadas para su uso?¿Datos como bien privado, a la base de la innovación tecnológica y de nuevos modelos de desarrollo económico? Estas son las voces que nos encontraremos al escudriñar las voces de la alfabetización en datos.

Voy a tratar de ser más gráfica al respecto, con dos ejemplos que cayeron en mis manos respecto del COVID19, crisis que, como toda crisis, desata desesperación, reacción, y también resiliencia.

La invisibilidad de los datos

Una nota reciente del New York Times se intitulaba“The Pandemic’s Missing Data” (Los datos perdidos de la pandemia) y reclamaba, entre otras cosas, la necesidad de hacer ver la luz a datos “invisibles”. O más bien “invisibilizados” por la naturaleza de una estructura social excluyente, la norteamericana.

Dice la nota que:

Menos de una docena de estados han publicado datos sobre la raza y los patrones étnicos de la pandemia, pero la imagen se está volviendo clara. En el condado de Milwaukee, los negros representan solo una cuarta parte de la población, pero representan el 45 por ciento de los casos de coronavirus y el 70 por ciento de las muertes. En Michigan, donde el 14 por ciento de la población es negra, representan un porcentaje desproporcionado de casos (33 por ciento) y muertes (41 por ciento). Y en Chicago, los negros representan la mitad de todos los casos y el 70 por ciento de las muertes a pesar de que la ciudad posee solo un tercio de afroamericanos.

Estas cifras indican a la larga la sobre-exposición de la población afroamericana, y no es difícil asociar la variable “status socio-económico” a tal situación. Como de hecho lo hace el artículo, estas personas pertenecen a colectivos pobres. Pero la crueldad de la situación radica en el hecho que su exposición al contagio no está dada por comportamientos poco seguros voluntarios, sino por el hecho que constituyen ese conjunto de trabajadores de los servicios “escenciales” que no pueden parar ni aún en tiempos de confinamiento. Estos servicios son el trasporte; los supermercados y cadenas de distribución; el personal de limipieza interna y urbana; y los trabajadores sanitarios a estrecho contacto con los enfermos. A ello se agrega la falta de coperturas de salud que generan cuellos de botellas en hospitales públicos extremamente sobrecargados en un sistema de salud (USA) cuyos defectos se han señalado en variadas ocasiones, y la nota critica también.

Pero vengamos a los datos: ¿Cuál es el planteamiento sintético en este caso? Que es necesario generar la total visibilidad de los mismos, su compartición, su uso en la narrativa del periodismo de datos, para una concienciación social que desencadene medidas políticas de protección de un colectivo gravemente damnificado por la situación de desigualdad. En este caso, la visibilidad de los datos es algo necesario.

Esta forma de visibilidad se conecta con muchos de los discursos pro-activos sobre los datos, en particular datos abiertos para la gobernabilidad. Y mucho más en el caso de la ciencia abierta, donde las redes científicas logran cooperar sólo a través de la circulación de datos adquiridos parcialmente para construir puzzles gigantescos donde puede eventualmente emerger el descubrimiento científico que se vuelca luego en la innovación tecnológica. Como la vacuna COVID19, o la intervención política a los colectivos excluidos, por ejemplo.

La excesiva visibilidad de los datos

En su estudio “The Digital Regime of Truth: From the Algorithmic Governmentality to a New Rule of Law”, (El régimen digital de la verdad: de la governabildiad , la jurista Antoninette Rouvroy nos dice que la governabilidad algorítmica (es decir, basada en los datos extraídos de dispositivos móviles y tecnologías vestibles de la ciudadanía) es la muerte de la política. En una política que tenemos que considerar asociada a la participación y la imaginación de una dirección, hacia dónde un colectivo se visualiza en marcha.

Su foucaltiano enfoque sobre las tecnologías Big Data como “régimen de la verdad”, se expresa claramente en esta frase:

…el principal problema que encontramos es la crisis de representación. También es una crisis de las nociones de ensayo y error, por lo tanto, una crisis de crítica en sí misma.

Lo que sucede, entonces, es que el algoritmo toma el lugar del proceso decisional político que es arduo y complejo, e implica la responsabilización del individuo dentro de un colectivo.

Tomemos ahora el caso de la datificación del trazado de contactos sociales como medida para defendernos del avance de la pandemia COVID19, expresado en esta nota (original en catalán, vamos, coraje, podemos ejercitar el interlingüismo) de la Universitat Oberta de Catalunya, “Tecnologia mòbil per a controlar el contagi de la COVID-19: on queda la privacitat?“. La nota resume algunas líneas de investigación informática en la universidad. Pero la pregunta es claramente la que quien trabaja en el campo de la crítica social a la datificación, desde una epistemología reactiva a los datos. ¿Dónde queda la privacidad?

Según Julián Salas investigador UOC citado en la nota, «Si lo que se quiere con esta tecnología es saber la trazabilidad de los contactos de las personas diagnosticadas positivas de COVID-19 para poderlas avisar que se deben confinar, estos datos deberían tener una precisión de menos de dos metros de error, que es la distancia de contagio»

Esto implica que nos movemos en un campo donde el error puede resultar en la fatal identificación de casos allí donde no los hay, y generar formas de prevención que impactan fuertemente en el bienestar social y psicológico de quien es víctima de una elección errónea.  Sin embargo, el control social ejercido a través de esta medida datificada parece conformase como un garantía para los gobiernos y para las personas, que excluye el error humano, es decir, el del no respeto de lreglas de civismo (en este caso la distancia social).

De hecho dice Albert Barberà en dicha nota: «Las sociedades asiáticas son sociedades culturalmente muy diferentes. Mientras que en Europa vemos la interferencia en nuestros derechos privados, los asiáticos no; su noción de colectividad e individualidad también es diferente, el bien común está por encima del individual ». Entonces se trata de una cuestión cultural que podría ser mediada, re-estructurada, para aceptar el uso de estas tecnologías.

El lugar de la educación

He presentado hasta aquí dos fenómenos sociales que dan cuenta del problema de la datificación, de sus controversias y conflictos en el devenir de la construcción social. ¿Cómo impactan estos hechos en la educación y en el quehacer del educador?

La educación no se ha sustraído a los procesos de datificación. De hecho, existe el fenómeno que Ben Williamson (estudioso de los procesos de datificación en la educación) ha dado en llamar Nuevas redes de poder en las tecnologías educativas generadas por la pandemia (lo siento, otro artículo en inglés, trabajo en su traducción y comentario).  Muchas de las plataformas que ofrecen servicios privadamente a escuelas y universidades están planteado modelos de negocio basados en la extracción masiva de datos y la investigación de patrones de comportamiento estudiantil. El COVID19 no ha hecho que exacerbar esta tendencia. Hay una buena noticia para el frecuente trabajo artesanal con plataformas Open Source (como Moodle) gestionadas por el “nerd” informático del pueblo: los datos quedan en el server local, y hay un patrimonio que puede ser gestionado justamente a ese nivel, preservando la potestad sobre los datos.

Sin embargo, también es necesario pensar a la necesidad de trabajar sobre formas de alfabetización en datos, a cómo trabajar los datos abiertos emergentes no sólo para cultivar habilidades que pueden ser la semilla del apreciado “data scientist” (que al día de hoy puede ser un certificado de éxito laboral al mejor estilo futbolista rescatado de la villa, ver casos de informáticos hindúes trabajando en Google). También necesitamos seguir cuestionandonos en el espacio protegido del aula (como surgiera en uno de los workshops OER20) seguir ejercitándonos en esa crítica social de la datificación en la que hay que dotarse de habilidades técnicas y tecnológicas para escarbar y denunciar formas de discriminación y exclusión. O para torcer el poder creativo de la datificación a favor de los que quedan atrapados en la automatización de la inequidad, parafraseando a Virginia Eubanks .

Hoy por la tarde, me preparo a discutir estas tensiones con un grupo de apasionados de los datos, la Red Argentina de Educación Abierta, AREA y la Iniciativa Latinoamericana Datos Abiertos, ILDA . Esperemos poder abrir una conversación fructífera que nos permita explorar, expandir los límites conocidos del problema de la visibilidad y la invisibilidad de los datos en los tiempos del COVID19.  ¡Seguramente seguirá post con diapos y resultados!

Para seguir esta conversación:

FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN AL WORKSHOP ONLINE

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