Decodificando los protocolos de la pobreza en América Latina
Este conversatorio es parte de la serie de conversaciones que hemos denominado Reimaginar el Futuro, ver más acá.
Invitada: María Gabriela Palacio (Universidad de Leiden)
Introducción: Mariana Valente (InternetLab)
Fecha: Martes 9 de noviembre, 2021
- 11:00 México
- 12:00 Eastern Time
- 14:00 Buenos Aires / Santiago / Sao Paulo
Plataforma: ~ será enviada por email 😉
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Resumen:
Con el inicio de la pandemia de COVID-19 los datos han estado en el centro de las respuestas de política pública y programas sociales. La importancia de los datos se refleja en el último World Development Report titulado Data for Better Lives –o Datos para Vivir Mejor-, que identifica este momento como una “revolución de datos que podría afectar todos aspectos de nuestras sociedades y economías”.
El potencial de los datos es percibido como ilimitado, dado que los datos pueden ser reutilizados tanto por gobiernos como por actores privados. Sistemas automatizados toman cada vez más decisiones sobre derechos económicos y sociales en un sinnúmero de políticas públicas basadas en datos. Este cambio hacia una formulación de políticas públicas basadas en datos no es algo nuevo. Se ha entendido que la utilización de datos para el diseño de políticas sociales han tenido por objeto regular o incluso eliminar decisiones no basadas en evidencia y proclives a la corrupción. Detrás de este cambio se asume que la política pública basada en datos puede eliminar sesgos personales removiendo a los humanos de la cadena, lo que llevaría a una una imparcialidad técnica. Sin embargo, junto con los sesgos, también puede ser eliminada la empatía del diseño de políticas y servicios públicos, reemplazando, por ejemplo, trabajadoras y trabajdores sociales con sistemas automatizados que aplican criterios rígidos, sin considerar circunstancias. Además los datos no son neutrales. Los resultados de los algoritmos y protocolos de datos pueden replicar sesgos implícitos que, sabiéndolo o no, acompañan la recolección y análisis de datos y el mapeo de resultados. De esta manera, tener más datos en la toma de decisiones de políticas públicas no es necesariamente mejor.
La dependencia en infraestructuras de datos, con un mayor número de usuarios y sistemas dependiendo de ellos para la toma de decisiones, ha suscitado preocupaciones relativas a la privacidad y a la excesiva vigilancia de población vulnerable. La agenda anti-pobreza ha enfatizado programas de asistencia social basados en datos, llevando a una sobre-representación de “las y los pobres” en infraestructuras de datos. Los datos sobre poblaciones en pobreza son esenciales para identificar y seleccionar beneficiarios de programas de protección social. Esta charla intenta problematizar sistemas automatizados que clasifican poblaciones entre pobres y no-pobres para asignar beneficios y otros programas de reducción de la pobreza en América Latina. Lo hace examinando y contextualizando lo que entra en las infraestructuras de datos para entender lo que sale: sistemas de ordenamiento y jerarquización. Su objetivo es simplificar el “desorden” observando en relaciones sociales y capturarlo en los registros sociales para producir métricas de pobreza y determinar la elegibilidad de la asistencia social. Este análisis problematiza las infraestructuras de datos y los modelos de estimación de la pobreza usados para la asistencia social. Los modelos matemáticos sofisticados aplicados a los datos sobre la población vulnerable puede ser visto como un obstáculo para la transparencia, pues son difíciles de decodificar para el ciudadano medio. Se requiere un alto nivel de conocimiento estadístico para poder decodificaar estos modelos matemáticos frecuentemente utilizados. La población pobre se enfrenta entonces a protocolos de datos complejos y crípticos, limitando el espacio para la transparencia y el reconocimiento de sus derechos.
- Lectura adicional recomendada: Ludena, María Gabriela Palacio. (2021). Falling through the Cracks: Digital Infrastructures of Social Protection in Ecuador. Development and Change. 52. 10.1111/dech.12664. (descarga directa PDF)