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La forma en que los gobiernos manejan los datos es importante para la inclusión

Los gobiernos dependen cada vez más de grandes cantidades de datos para proporcionar servicios que van desde movilidad y calidad del aire a bienestar infantil y programas policiales. Si bien los gobiernos siempre han dependido de los datos, su uso cada vez mayor de algoritmos y inteligencia artificial ha cambiado fundamentalmente la forma en que utilizan los datos para los servicios públicos.

Estas tecnologías tienen el potencial de mejorar la eficacia y eficiencia de los servicios públicos. Pero si los datos no se manejan cuidadosamente, pueden generar resultados injustos para diferentes comunidades porque los datos recopilados por los gobiernos pueden reflejar las desigualdades existentes. Para minimizar este efecto, los gobiernos pueden hacer de la inclusión un elemento de sus prácticas de datos.

Para comprender mejor cómo las prácticas de datos afectan la inclusión, nosotros, los académicos de asuntos publicos, política y administración – descomponer prácticas de datos gubernamentales en cuatro actividades: recopilación, almacenamiento, análisis y uso de datos.

Recopilación

Los gobiernos recopilan datos sobre todo tipo de temas a través de encuestas, registros, redes sociales y en tiempo real a través de dispositivos móviles como sensores, teléfonos móviles y cámaras corporales. Estos conjuntos de datos brindan oportunidades para dar forma a la inclusión social y equidad. Por ejemplo, los datos abiertos pueden utilizarse como foco para exponer disparidades de salud o desigualdades en desplazarse.

Al mismo tiempo, descubrimos que los datos de mala calidad pueden empeorar las desigualdades. Los datos incompletos, desactualizados o inexactos pueden dar lugar a una representación insuficiente de los grupos vulnerables porque es posible que no tengan acceso a la tecnología utilizada para recopilar los datos. Además, la recopilación de datos gubernamentales podría dar lugar a sobrevigilancia de comunidades vulnerables. En consecuencia, algunas personas pueden elige evitar aportar datos a las instituciones gubernamentales.

Un mapa de la ciudad con numerosos pequeños cuadrados rojos, naranjas y amarillos.
La vigilancia policial predictiva es un ejemplo del uso gubernamental de datos que, según los investigadores, pueden ser sesgados e inexactos.
Arnout de Vries/Wikimedia

Para fomentar prácticas inclusivas, los profesionales del gobierno podrían trabajar con los ciudadanos para desarrollar protocolos inclusivos de recopilación de datos.

Almacenamiento

El almacenamiento de datos se refiere a dónde y cómo el gobierno almacena los datos, como en bases de datos o servicios de almacenamiento de datos en la nube. Descubrimos que las decisiones gubernamentales sobre el acceso a los datos almacenados y la propiedad de los datos podrían conducir a exclusión administrativa, es decir, restringir involuntariamente el acceso de los ciudadanos a beneficios y servicios. Por ejemplo, los errores de registro administrativo en las solicitudes de servicios y las dificultades que experimentan los ciudadanos cuando intentan corregir errores en los datos almacenados pueden generar diferencias en la forma en que los gobiernos los tratan e incluso una pérdida de servicios públicos.

También descubrimos que los proveedores de la nube pueden almacenar datos personales en almacenes de datos. fuera de la influencia de las organizaciones gubernamentales que inicialmente creó y recopiló los datos. Si bien los gobiernos suelen estar obligados a seguir prácticas rigurosas de recopilación de datos, las empresas de almacenamiento de datos no necesariamente tienen que cumplir con los mismos estándares.

Para superar este problema, los gobiernos pueden establecer requisitos de transparencia y rendición de cuentas para el almacenamiento de datos que fomenten la inclusión.

Análisis

Una forma importante en que los gobiernos analizan los datos para extraer información es mediante el uso de algoritmos. Por ejemplo, vigilancia predictiva utiliza algoritmos para predecir dónde ocurrirá el crimen.

Una pregunta clave es quién está realizando el análisis. Es menos probable que quienes puedan estar proporcionando datos, como ciudadanos u organizaciones de la sociedad civil, los analicen. Los ciudadanos pueden no tener la habilidades, experiencia o las herramientas para hacerlo. A menudo, expertos externos realizan el análisis y es posible que desconozcan el contexto histórico, la cultura y las condiciones locales de los datos. De esa manera, los datos también pueden construir y reforzar desigualdades.

Para fomentar la inclusión, los gobiernos podrían diversificar y aumentar la capacitación de los equipos que realizan los análisis y escriben los algoritmos para que puedan interpretar los datos dentro de su contexto histórico y político más amplio.

Usando los datos

Finalmente, los gobiernos están utilizando los resultados del análisis de datos para informar la prestación de servicios públicos. Por ejemplo, las visualizaciones basadas en datos, como los mapas, podrían usarse para tomar decisiones sobre hacia dónde dirigir a los agentes de policía. Sin embargo, esto también podría conducir a vigilancia desproporcionada de diferentes grupos.

Otro tema es “fluencia de funciones.” Los datos pueden recopilarse para un propósito, pero a menudo finalmente son utilizados para otros fines o por otras agencias gubernamentales, lo que posiblemente lleve al uso indebido de los datos y a la reproducción de desigualdades.

Programas de alfabetización digital Tanto para los profesionales gubernamentales como para el público puede facilitar una mejor comprensión de cómo se visualizan y utilizan los datos.

Incorporar la inclusión al proceso

Es importante destacar que estas actividades (recolección, almacenamiento, análisis y uso) están vinculadas. Las desigualdades en las primeras etapas pueden eventualmente conducir a resultados inequitativos en forma de políticas, decisiones y servicios.

Además, encontramos un enigma: por un lado, la invisibilidad de los grupos vulnerables en la recopilación de datos puede generar desigualdades. Por lo tanto, se deben incluir diferentes grupos en las actividades del proceso de datos. Por otro lado, esto también puede resultar problemático porque las huellas digitales pueden llevar a una vigilancia excesiva de los mismos grupos.

Conciliar estas preocupaciones contradictorias requiere una reflexión ética: hacer una pausa antes de aceptar los datos y reflexionar sobre su propósito, limitaciones e implicaciones a largo plazo para la inclusión.

Las cuatro actividades son un proceso repetido, más que lineal, en el que gobiernos, ciudadanos y terceros adoptan estrategias de datos inclusivas. Esto significa mirar lo que se creó, incluyendo voces diversas y comprender el análisis, los resultados y las consecuencias de las decisiones. Y significa cambiar constantemente aspectos del proceso que no fomentan la inclusión.

Fuente

Written by Redacción NM

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