BIG DATA Y GOBERNABILIDAD PARA EL DESARROLLO (PARTE 3).

BIG DATA Y GOBERNABILIDAD PARA EL DESARROLLO (PARTE 3).

Palabras y Frases Clave: Big Data – Macrodatos – Tecnologías de la Información y la Comunicación – IoT – Data Mining – Machine Learning – Prevención del Delito – Detección Temprana de Conflictos - Información sesgada – Políticas Anticorrupción – Fallos de Estado – Externalidades Negativas – Brecha Digital – Ubicuidad Digital – Transparencia y Rendición de Cuentas – Digital Compliance – Big Data para el Desarrollo.

Los indicadores para los sistemas de alerta temprana de conflictos generalmente se desarrollan en base a evaluaciones matemáticas de riesgos realizadas como parte de los esfuerzos de prevención estructural. Los sistemas iniciales de alerta temprana han sido criticados y a menudo fallaron en gran parte porque eran demasiado jerárquicos y verticales, carecían de un mecanismo de respuesta temprana, producían recomendaciones generales (tardías) y no procesables, etc.

Como resultado, ha habido un cambio importante en los últimos años hacia lo que se conoce como alerta y respuesta temprana de Tercera y Cuarta Generación, que son más ascendentes y descentralizadas, también conocidas como advertencia y respuesta temprana táctica.

"THE DARK SIDE OF DATA" by Spinetta y Horvilleur inspired by Galaga

I. UN MENSAJE SOMBRÍO.

Un mensaje sombrío pero clave para llevar de esto ha sido lo que comúnmente se conoce como la brecha de advertencia-respuesta. En su mayor parte, la brecha refleja el simple hecho de que la mayoría de las estructuras de toma de decisiones existentes no están orientadas, y algunas están totalmente desconectadas, a los sistemas de alerta temprana de conflictos existentes. Si existe la conexión, otros factores, como la falta de voluntad política, obstaculizan las respuestas. El resultado generalmente ha sido la ausencia de un vínculo entre el análisis formal y estadístico de alerta temprana y los procesos de toma de decisiones ejecutivas. En general, y a pesar de los grandes esfuerzos y mejoras a lo largo de los años, debe reconocerse que los sistemas de alerta temprana y respuesta a conflictos han tenido un historial bastante pobre. Sin duda, no podemos decir hoy que estamos en condiciones de prevenir otro genocidio ruandés o la detección temprana de una nueva pandemia como la del coronavirus, por ejemplo. La alerta temprana de conflictos enfrenta los mismos desafíos similares a los que enfrentaba hace veinte años, a pesar de los avances tecnológicos en el tratamiento de datos. Y así, a pesar del hecho de que se han invertido miles de millones de dólares en el desarrollo de bancos de datos sofisticados y advertencias tempranas, debemos tener en cuenta que incluso los sistemas más caros han mostrado una sorprendente incapacidad para pronosticar eventos políticos, sin mencionar una respuesta temprana. Esta observación se hizo hace veinticinco años. La literatura académica y política contemporánea sobre alerta temprana y respuesta a conflictos, aboga por un enfoque más centrado en la trazabilidad de los perfiles individuales, cosa que es posible con la tecnología disponible hoy en día, al menos desde un punto de vista técnico. La ONU define el propósito de los sistemas centrados en las personas como empoderar a las comunidades en riesgo para salir del peligro y / o mitigar el impacto de una crisis en sus medios de vida. Además, pide un mayor enfoque en las causas de fomento de la paz para identificar y apoyar las oportunidades de prevención.

Con este fin, queda por ver si el Big Data puede:

1. Tener algún impacto en los factores estructurales que han hecho que la mayoría de los conflictos hayan sido gestionados mediante sistemas de alerta temprana y respuesta diseñados (premeditada o negligentemente) para fallar;

2. Empoderar a las comunidades locales en la toma de decisiones atinentes a sus propias necesidades, (des) regulando facultades discrecionales de law Enforcement ciudadano y así hacerlas más resistentes a la actividad de elementos nocivos;

3. Arrojar luz sobre las causas dinámicas de la paz: el punto de equilibrio entre las necesidades de todos los individuos en el que el máximo de equidad es obtenido.

Como se discutirá más adelante, estos cambios y sus consideraciones subyacentes crean oportunidades, desafíos y puntos de referencia para desarrollar el Big Data para la prevención de conflictos en los países en vías de desarrollo.

Internet multiacceso y multiplataforma. La forma de interconexión es cada vez mas diversa y rara vez se hace desde un ordenador, en términos relativos. Fuente: ITU.

II. BIG DATA (A SECAS) Y BIG DATA PARA EL DESARROLLO

Aunque la mayoría de las discusiones en torno al Big Data han tenido lugar en el ámbito de los negocios, la aplicación del Big Data a los problemas de desarrollo, denominada "Big Data para el desarrollo", ha recibido una atención creciente. Hasta ahora somos conscientes de que el 90 por ciento de todos los datos producidos se produjeron sólo en los últimos cinco años. No importa cómo se definan los datos, el crecimiento reciente y actual en la cantidad y variedad de nuevos tipos de datos es un fenómeno de naturaleza histórica y significado que ha llevado a muchos observadores destacados a llamarlo la “Revolución Industrial de los Datos” (revolución industrial 4.0).

Hay críticos que minimizan la novedad y el impacto del Big Data como una exageración, pero creemos que el mejor enfoque es examinar cómo estos flujos masivos de datos complejos en tiempo real se pueden aprovechar mejor para el bienestar común mediante la supresión de conductas parasitarias en individuos nocivos para la sociedad en su conjunto. Algunos suponen que el Big Data solo es relevante para el estudio de países altamente desarrollados. Argumentamos que existe una creciente evidencia de que Big Data es relevante para los países en desarrollo y para el desarrollo de los mismos. Y argumentamos que será cada vez más así, dado el crecimiento proyectado en ciertos tipos de datos, especialmente aquellos producidos por un mayor uso extendido y generalizado de teléfonos móviles, lo que impulsará la penetración de Internet en todo el mundo. Pero, ¿qué es exactamente el “Big Data para el desarrollo”?

Hasta donde sabemos, la expresión en sí apareció por primera vez en el título del Libro Blanco de UN Global Pulse en 2012, y desde entonces ha sido utilizado por la academia, ya sea que se refiera o no a un mismo concepto homologado.

Vale la pena aclarar algunos puntos. Primero, es importante distinguir claramente cuándo (colectivamente) hablamos de Big Data como un campo de aplicación de la técnica y Big Data como datos (tratables, secuenciables, segmentables, etc). Como aplicación técnica, lo que llamamos Big Data se refiere a lo que se conoce como Big Data Analytics, es decir, metodologías que aprovechan técnicas informáticas avanzadas como el aprendizaje automático, así como a los actores e instituciones que las utilizan para obtener información para la toma de decisiones en el ámbito comercial. El “valor” del Big Data, ya sea aplicado al desarrollo, los negocios o cualquier otro campo, depende de todo el ecosistema en torno al acopio, la disposición y el tratamiento de los datos y la velocidad con la que pueden generar herramientas para la toma de decisiones en el ámbito del Law and Enforcement.

III. MACROAPLICACIONES DEL BIG DATA EN LA SEGURIDAD CIUDADANA

Como herramienta técnica, el Big Data para el desarrollo también puede ser definido en torno a los objetivos principales que a los que puede servir. Puede segmentarse en tres grandes macroaplicaciones, utilizando una taxonomía que proporcionará una referencia para reflexionar más profunda y concretamente sobre el Big Data para la prevención de conflictos ahora y en el futuro cercano:

1. Advertencia temprana, es decir, la detección temprana de anomalías en la forma en que segmentos masivos de población en un momento espaciotemporal dado utilizan dispositivos y servicios digitales bajo patrones trazables puede permitir una respuesta más rápida en tiempos de crisis.

2. Conciencia en tiempo real, es decir, cómo el Big Data puede representar una representación de la realidad dinámica, precisa y actual que puede informar el diseño y la focalización de programas y políticas públicas.

3. Retroalimentación en tiempo real, es decir, la capacidad de monitorear a una población en tiempo real hace posible comprender dónde fallan las políticas y los programas y como deben hacerse los ajustes necesarios.

Casi la totalidad de la población mundial (97%) vive dentro de una zona de cobertura. En los últimos años la calidad de la misma ha alcanzado niveles de cobertura casi similares. (fuente: ITU).

Como flujo de datos, el Big Data en general y el Big Data para el desarrollo en particular es significativamente más difícil de definir o incluso circunscribir. Esta es probablemente la razón por la cual el Big Data (como concepto) se ha descrito más comúnmente de acuerdo con las características clave y/o categorizado de acuerdo con diferentes taxonomías. Las “3 V” de velocidad, volumen y variedad son probablemente la forma más común en que las principales características de los macrodatos se han presentado en la literatura y en la prensa convencional. También se agregan regularmente otras "V", entre ellas valor, variabilidad, verificación, viralidad e incluso viscosidad.

Una reflexión más profunda sobre la definición y la naturaleza de los grandes datos ha sucedido en el amplio campo de la investigación y la política de las ciencias sociales, algunos de los cuales se basan en las 3 V, otros se alejan de ellos. En la última categoría podemos disgregar, por ejemplo, la diferencia los datos de las redes sociales, por un lado, y los datos de teléfonos móviles (conocidos como registros de detalles de llamadas o CDR) o los datos de transacciones de tarjetas de crédito, por otro lado. Podemos referirnos en el último supuesto a la huella digital que queda trazada en las entradas de Facebook, Instagram, Twitter, Snapchat y otras RRSS por ejemplo, que se pueden editar de acuerdo con los estándares establecidos por las empresas que las poseen (y que requieren de su colaboración). Además es importante entender que el Big Data para el desarrollo puede ser aprehendido, retroalimentado con los mismos usuarios: aquellos que conscientemente aportan datos relevantes para las autoridades. Existen así cuatro tipos de fuentes digitales, a saber: “Data Exhaust (escape de datos)”, “información en línea”, “sensores físicos” y los controvertidos “informes de ciudadanos o datos de colaboración colectiva”.

IV. ¿ES EL CROWDSOURCING PARTE DEL BIG DATA?

Buena parte de la opinión técnica no considera la cuarta categoría de informes ciudadanos o datos de crowdsourcing como Big Data para el desarrollo (o prevención de conflictos). La razón principal es que estos flujos de datos, aunque son centrales para los sistemas de alerta temprana de cuarta generación, generalmente no son muy grandes y se generan activamente con fines analíticos. Ciertamente, la distinción se vuelve cada vez más borrosa si tomamos en cuenta experiencias recientes en las que redes sociales como Twitter se usa precisamente con el propósito compartir desinformación (bulos) en tiempo real en contextos de crisis para manipular la opinión pública. Por lo que restringir nuestra atención a nuevos tipos de datos automatizados y generados en gran medida mediante dispositivos de vigilancia tales como radares de tráfico, cámaras de video vigilancia, radiofaros, drones de reconocimiento,, dispositivos GPS (y los que resultan de la recopilación activa de datos observados por satélites) parece más coherente y útil. Sin embargo, esto no significa que la información de usuarios activos deba considerarse despreciable. De hecho, gran parte de lo que sigue también se aplica a grandes volúmenes de datos de origen público. Del mismo modo, otros han enfatizado el valor de los whistleblowers digitales, mientras que está claro que una gran parte del stock existente de fuentes de datos analógicos, como los libros, eventualmente se digitalizarán y se prestarán a técnicas de minería de datos. ¿Pero puede ser esto considerado Big Data? La respuesta es, en lo que a nosotros respecta: sí y no, dependiendo del contexto para el que resulten información relevante para la toma de decisiones de los órganos de gobierno. Estos son parte del universo de datos, que llegará a ser en teoría inconmensurable o innecesariamente mensurable, que a efectos prácticos es lo mismo, al igual que los índices de precios o los datos meteorológicos. Pero toda información es susceptible de volverse relevante, y toda información es susceptible de volverse despreciable. ¿Quién deberá tomar esta decisión, y para beneficio o perjuicio de quién…? Es el dilema que se debe resolver para poner las herramientas del Big Data al servicio del desarrollo de los pueblos.

Ranking de países con el mayor número de smartphones, fuente de alimentación por excelencia del crowdsourcing. Si el mismo se considera parte del Big Data, no estaremos lejos de la máxima "Every man a sheriff, every man a judge". Fuente: Statista (2020)

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