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viernes, 12 de noviembre de 2021

_- 3 consejos para "burlar" los algoritmos que te seleccionan cuando buscas trabajo

_- A veces no son tus habilidades o tu experiencia las que pueden llevarte a conseguir un empleo cuando te postulas a un puesto de trabajo por el que están compitiendo cientos de candidatos.

Al menos no en la primera etapa de selección.

Las firmas que tienen que lidiar con complejos procesos de selección han delegado esa labor a sistemas de inteligencia artificial que escanean tu currículum y deciden si quedas eliminado o sigues en el proceso.

Son software de contratación predictiva que aplican ciertos criterios predeterminados de manera automática, según las características del puesto de trabajo.

Estas herramientas conocidas como ATS (Applicant Tracking System) funcionan sobre la base de palabras clave que define cada compañía de acuerdo al perfil del candidato que buscan y otros mecanismos de descarte.

Aunque hay diferentes tipos de ATS, en general operan de manera bastante similar.

"Buscan una mayor eficiencia en el procesamiento de datos", le dice a BBC Mundo Hong Qu, director de investigación y académico de la Universidad de Stanford.

Estos sistemas les permiten a las firmas ahorrar tiempo y dinero.

Pero también les pueden jugar en contra cuando el algoritmo, por sus limitaciones, decide eliminar a buenos candidatos o cuando desarrolla sesgos basados en la repetición de patrones, agrega Qu.

Estos son algunos consejos para ganar a los algoritmos.

1-Usar palabras clave
Los algoritmos buscan palabras clave relacionadas con categorías como habilidades, experiencia, resultados o educación, y las ponderan de acuerdo con los requisitos del empleo.

Pero, según los parámetros que le haya entregado la empresa, puede incluir otros filtros más específicos.

Para utilizar las palabras clave, el primer paso es comparar tu currículum con la descripción de la oferta laboral.

De hecho, puedes repetir términos y expresiones contenidas en dicha oferta, adaptándolas a tu perfil.

A fin de cuentas, el algoritmo va a escanear en busca de aquellos atributos.

"Cuando incluyas palabras clave en tu currículum, trata de usar siempre el mismo lenguaje que se menciona en la descripción del trabajo", escribió Liz Guarneros, asesora laboral en LinkedIn.

También aconseja utilizar estas palabras en el contexto adecuado y no rellenar espacios con ellas solo para que las identifique la máquina.

"Si bien esto puede ayudarte a superar el filtro inicial y sus algoritmos, no funcionará a tu favor cuando llegues a un reclutador", apunta.

2-Incluir logros con resultados cuantificables
"Es muy importante ser específico", dice el profesor Ku.

Por ejemplo, nombrar los programas computacionales que manejas, en vez de escribir que tienes "experiencia en análisis de datos", sin dar detalles.

Los expertos aconsejan enfocarse en logros a través de ejemplos concretos, evitando una simple enumeración de responsabilidades.

En vez de decir: "Responsable de la supervisión de la estrategia de ventas. Las ventas aumentaron significativamente", es mejor decir: "Dirigí un equipo de 10 personas encargado de supervisar la estrategia de ventas. Las ventas aumentaron un 20% en seis meses".

Para que tu currículum tenga un mayor impacto frente a los algoritmos, es preciso indagar qué está buscando la compañía y cómo habitualmente mide los resultados.

"Investiga cómo esa empresa mide el éxito. Averigua cuáles son las métricas de éxito", señala Ku.

No todas las firmas evalúan de la misma manera el desempeño laboral.

En ese sentido, la investigación previa es clave. Tienes que decirle al algoritmo lo que "quiere escuchar".

Otro elemento importante, agrega, es que incluyas en el currículum algo que te distinga del resto.

Imagina qué cosas tendrán en común quienes están postulando al empleo y luego piensa qué elemento diferenciador puedes ofrecer.

3-Utiliza un formato simple
Muchas personas fallan en el reclutamiento por algo muy simple: la legibilidad de su currículum.

Para que el algoritmo no te elimine, es esencial que el formato de tu currículum sea simple y "descifrable" por el sistema.

¿Es justo que una computadora rechace o apruebe tu solicitud de empleo?

En algunos sistemas ATS los currículums en formato PDF no funcionan.

Evita usar cualquier formato complicado. Cuanto más simple, mejor. Es decir, suele ser recomendable utilizar el formato Word.

Evita escribir tu currículum en dos columnas. Usa el formato estándar para que la máquina lea todo de corrido.

No incluyas fotos, gráficos o tablas. Deja de lado cualquier estilo creativo o muy sofisticado. Aunque te parezca aburrido, opta por un formato minimalista, sin distracciones, fácil de leer.

Utiliza títulos convencionales para dividir la información. Elige la manera tradicional, como por ejemplo, "Experiencia Laboral" o "Educación".

Y siempre escribe la experiencia laboral en orden cronológico inverso.

Talento perdido
El estudio de la Escuela de Negocios de la Universidad de Harvard "Trabajadores ocultos: talento sin utilizar", publicado en septiembre, señala que los algoritmos dejan fuera del proceso de reclutamiento a millones de trabajadores, algunos de los cuales podrían ser adecuados.

Por ejemplo, hay casos de hospitales en EE.UU. donde un algoritmo buscó que el postulante tuviese la habilidad de hacer "programación computacional", cuando en realidad, la descripción del trabajo requería que el profesional ingresara los datos de un paciente en el computador.

O también está el caso de un software que buscaba experiencia en "atención al cliente", cuando la empresa requería reparadores de líneas de transmisión eléctrica.

Otros inconvenientes detectados por la investigación apuntan a que los algoritmos rechazan o dan una baja puntuación a las personas que tienen espacios en blanco o lagunas en su experiencia laboral.

El problema es que a veces se debe a un embarazo o al cambio de casa de una ciudad a otra. Son circunstancias extraordinarias que la máquina solo interpretará como un "vacío".

Debido a problemas como éstos, hay desarrolladores de software que han estado buscando maneras de mejorar los algoritmos.

Incluso algunas empresas del sector tecnológico han eliminado el requisito de tener un título profesional para algunos puestos si el candidato cumple con el perfil que se busca.

El sesgo de los algoritmos
Desde otra perspectiva, los softwares pueden estar menos sesgados que los evaluadores humanos porque pueden programarse para ignorar características como la edad, el sexo y la raza.

Pero también puede ocurrir al revés.

"La inteligencia artificial también funciona con sesgos porque los algoritmos están entrenados para trabajar según patrones de éxito que se repiten en el tiempo", explica Hong Qu.

"Los algoritmos amplifican los patrones del pasado y en ese proceso pueden discriminar por raza, género o edad", explica el creador de AI Blindspot, un sistema que ayuda a los desarrolladores de software a reconocer sesgos que pueden afectar la toma de decisiones.

Por ejemplo, si en el pasado el 90% de los seleccionados para un empleo fueron de raza blanca, agrega, el algoritmo repetirá ese patrón por la manera en que funciona el aprendizaje de las máquinas.

O el algoritmo puede aprender por sí mismo a dar prioridad a candidatos que asistieron a las mismas universidades.

Pese a esas dificultades, los sistemas de inteligencia artificial siguen desarrollándose velozmente para ajustarse cada vez más a lo que buscan las empresas.

Lo que aconsejan los expertos es que, aunque los procesos sean largos y extenuantes, no hay que rendirse.

Y hay que tener en cuenta que si no has logrado pasar el primer filtro de selección, eso no implica que no seas un buen candidato.

Quizás con unos buenos ajustes a tu currículum, se abran nuevas posibilidades.

viernes, 16 de octubre de 2020

Proud Boys (Chicos orgullosos) son una organización neofascista, violenta y supremacista estadounidense, surgida en 2016

Proud Boys (Chicos orgullosos) son una organización neofascista, violenta y supremacista estadounidense, surgida en 2016. En el primer debate electoral con el candidato del Partido Demócrata, Joe Biden, el actual presidente de Estados Unidos, Donald Trump, afirmó: “Proud Boys, retrocedan y estén alerta” (los ataques terroristas de extrema derecha causaron 335 muertos en Estados Unidos entre 1994 y 2020, según el Center for Strategic International Studies).

En marzo de 2019 el presidente de Brasil, Jair Bolsonaro, promovió la conmemoración del golpe militar que derrocó –en 1964- al Gobierno democrático de Joao Goulart. La amenaza se extiende. Tras las elecciones regionales del pasado 21 de septiembre, el candidato del partido ultraderechista Hermanos de Italia accedió a la presidencia en la región de Las Marcas. En las municipales francesas de junio, Reagrupamiento Nacional (antiguo Frente Nacional) se hizo con la alcaldía de Perpiñán, ciudad de 120.000 habitantes. En las elecciones a los parlamentos de Sajonia y Brandemburgo –septiembre de 2019-, Alternativa para Alemania resultó el segundo partido más votado.

Para entender el crecimiento global del fascismo, el periodista e historiador Carles Senso ha publicado el libro Fascismo mainstream. Periodismo, conspiraciones, algoritmos y bots al servicio de la extrema derecha (Autoed., septiembre 2020). Concluye que el éxito actual de la extrema derecha se explica por factores como la avaricia capitalista, el desarraigo social, el proceso deshumanizador, la equidistancia, la falta de empatía, las mentiras o la crisis del periodismo. “El neofascismo no es un peligro para el capital”, afirma. La extrema derecha ha utilizado la tecnología digital y las redes sociales para conquistar el poder. Sobre el uso irreflexivo y acrítico de estas por parte de la izquierda, “hace falta más calle, más coordinación social y formación”, defiende Senso, autor de tres libros sobre la deportación de españoles a campos nazis. La entrevista en torno a su último ensayo se realizó por correo electrónico.

-¿Qué es el fascismo mainstream (tendencia mayoritaria)? ¿Cuáles son los rasgos principales?
El fascismo mainstream es una tendencia mundial mediante la cual la extrema derecha ha usado las nuevas posibilidades de las tecnologías digitales de la información para expandirse de forma desconocida, albergando espacios de poder inimaginables hace unos años, gracias a una mayor digestión ciudadana de sus planteamientos extremistas que basan su política en la exclusión de parte de la sociedad. Aceptando, eso sí, que la ideología de extrema derecha se expone fragmentada y nacionalizada, es decir, que cuenta con particularidades muy específicas en función del país en el que se desarrolla.

Sin embargo, les une las políticas de odio que favorecen un tipo de análisis social y una respuesta ante dicho examen que señala como enemigo del pueblo a las clases subalternas y a los grupos históricamente marginadas, a favor de una clase dirigente y de un sistema capitalista que nunca es puesto en cuestión. Eso y algunas intentonas de coordinación canalizadas por personajes como Bannon y su Movimiento o Internacional de la Nueva Derecha. El antiguo (aunque ahora renacido) antisemitismo se ve complementado con nuevos enemigos como son el Islam a nivel exterior y las comunidades LGTBI o feministas a nivel interno, por su supuesta voluntad de cargar contra la esencia intachable de la patria, observada ya como una nación intocable e irreductible.

-¿El neofascismo supone un repliegue identitario contra el efecto desestabilizador de la globalización?
Sí, ya que ha destruido las concepciones unitarias para favorecer una uniformización que diluye las particularidades, los fundamentos propios que justifican la exclusión. También lo hace, en el caso de Europa, la unificación continental, por lo que existía una voluntad primigenia de acabar con la unión y, posteriormente, de transformarla en una herramienta institucional más favorable al fortalecimiento de las particularidades nacionales a través de los Estados, sobre todo tras los éxitos electorales que han permitido crear un potente núcleo reaccionario en el Parlamento Europeo. El fascismo mainstream no se entiende sin la época de la posverdad, la crisis del periodismo, el desmembramiento de las redes sociales analógicas, la deslegitimación institucional o la avaricia capitalista de las plataformas tecnológicas.

-El libro recuerda los seguidores en Instagram de Trump (actualmente 22 millones), Bolsonaro (17,7 millones), Salvini (2,2 millones), Boris Johnson (1,2 millones) o Netanyahu (873.000). ¿Han sido las redes sociales una herramienta importante para que accedieran a los gobiernos?
Las emociones (alentadas con mayor facilidad en los extremos políticos) incitan a la acción mucho más que el raciocinio. “El odio motiva más que el amor”, pronunció el asesor político ultraderechista Roger Stone. Polarizando a la sociedad, las nuevas plataformas tecnológicas (redes sociales) consiguen más interacciones y, por tanto, más beneficios. La nueva política digitalizada que tanto atrae a las plataformas tecnológicas por su capacidad de crear beneficios económicos está basada en el conflicto. Es una guerra para conseguir la atención de los usuarios. Para obtener más réditos económicos Facebook, Google o Youtube necesitan enfrentar a la sociedad. Cabrearlos para hacerlos reaccionar.

Y la solución pasa por la creación de globos artificiales en los que la retroalimentación consigue activar un proceso de afianzamiento que lleva a las posiciones más radicales del espectro ideológico. De ahí que la extrema derecha (que a dicho proceso ha unido ingentes cantidades de dinero y la complicidad del mundo conservador) ha visto en las redes sociales un auténtico filón. Y las tecnológicas lo han observado en el fascismo mainstream, que ha sido bendecido por los medios de comunicación, otorgándoles el privilegio de marcar la agenda política gracias a sus soflamas mediáticas con un “producto” atractivo para las redes y la televisión por su capacidad de enfrentamiento. Antiinmigración, tradicionalismo, nativismo, euroescepticismo y antiislam en Europa; todo ello y un poco más de supremacismo y chovinismo occidental en Estados Unidos. La víctima, la salud de la sociedad.

-¿Tiene relación el ensayo con el caso de Cambridge Analytica, consultora que obtenía datos –sin autorización- sobre millones de usuarios de Facebook-, para desarrollar campañas como la de Trump en 2016 o a favor del Brexit?
Según expresó Brittany Kaiser, una de las responsables de la empresa: “Creo que en este momento es difícil pensar que la democracia está suficientemente protegida, que las elecciones son libres y justas. El uso de los datos personales ha cambiado las reglas del juego. Por su parte Christopher Wylie, el antiguo analista de datos, aduce: “Era un experimento tremendamente inmoral. Jugábamos con la psicología de toda una nación sin su consentimiento o conocimiento. Y no solo jugamos con la psicología de toda una nación, sino que lo hacíamos en un contexto de un proceso democrático”. Cambridge Analytica adquirió relevancia destacada gracias a los beneficios que reportó a las fuerzas de extrema derecha en el acceso a elementos de poder.

La información se consiguió a través de un test de personalidad que se difundió en Facebook. Contestaban preguntas a medida. De hecho, formulaban preguntas y respuestas de forma casi personalizada. Sabían dónde debían expandir el odio contra los extranjeros, dónde debían cargar contra el establishment o dónde fortalecer los mensajes contra la izquierda. La publicidad personalizada la complementaron con la elaboración de miles de noticias falsas que se expandieron como la espuma. La percepción de los votantes de los Estados Unidos de América cambió radicalmente, como también los que votaron en el Brexit. De forma artificial y por lo tanto sometiendo la libertad ciudadana. Se habla de prácticas similares en México, Malasia, Brasil, China o Australia. Y todo ello a través del robo de la información (de la identidad) de la ciudadanía y su puesta al servicio de la política sin escrúpulos.

-En Estados Unidos, los informativos del canal ultraconservador Fox News tienen una audiencia masiva. ¿Qué influencia tiene la televisión en la expansión planetaria del fascismo mainstream?
Donald Trump señaló a la prensa “discrepante” poco después de llegar al cargo, situándolos en el ojo del huracán de la ira de sus fanáticos seguidores. Llegó a tuitear “Los medios de las fake news no son mi enemigo, son el enemigo del pueblo americano”. La televisión es un espacio que, por la inmediatez, adolece de capacidad de análisis pormenorizados. Eso a nivel genérico. Es por ello que en ella un producto superfluo como Trump o cualquier dirigente del fascismo mainstream funciona tan bien. Son mensajes simples, directos, emocionales.

Según expuso Pierre Bourdieu en “Sobre la televisión”: “Este mundo lleno de guerras étnicas y de odios raciales, de violencia y de delincuencia, no es más que un entorno de amenazas incomprensible y preocupante ante el cual lo mejor que se puede hacer es retirarse y protegerse. Y, cuando va unida a expresiones de desprecio etnocéntrico o racista (como ocurre a menudo, particularmente en el caso de África o de los ‘barrios periféricos’), la evocación periodística del mundo no está hecha para movilizar y politizar; al contrario, sólo puede contribuir a aumentar los temores xenófobos, del mismo modo que la ilusión de que la delincuencia y la violencia no paran de crecer propicia las ansiedades y las fobias de quienes temen por su seguridad”.

¿Y en cuanto a la influencia, en términos generales, de los medios de comunicación?
Los medios, ante el auge del neofascismo, no pueden servir de altavoz para los mensajes de odio. Si pretenden jugar dicho papel para ganar viralidad, mejor que no cubran la actualidad política porque flaco favor hacen a la convivencia con la distribución masiva (y descontrolada) de posicionamientos que enfrentan y polarizan. Es lo que han conseguido programas televisivos de gran audiencia como los de Susana Griso o Ana Rosa Quintana que, buscando subir los índices, invitaron a dar su opinión a dirigentes de Vox cuando no contaban con representación parlamentaria (y por lo tanto no tenían la legitimidad del apoyo social) y además no para tratar temas eminentemente políticos, sino sucesos. Dicho periodismo es cómplice del ascenso de la extrema derecha por estar centrado en el beneficio económico y no en el fortalecimiento de la democracia.

-“Los movimientos de extrema derecha que se propagan por el mundo en el siglo XXI son fascismo. Con todas las comas que se quiera poner, pero sólo a nivel académico. En la calle, son fascismo”, escribes. ¿Se corre el riesgo de confundir partidos neonazis, como Amanecer Dorado en Grecia, con el gobierno nacionalista y ultracatólico de Polonia?
La caracterización o conceptualización debe servir para movilizar a las fuerzas opositoras, más que para homogeneizar o simplificar el elemento de análisis. La Historia es una confluencia inesperada de elementos que se encaminan hacia una dirección desconocida. Es clave entender el momento en su conjunto. Embadurnarse de la filosofía de dicho espacio temporal, comprender la cultura, la mentalidad de época. De cada lugar. Esta aseveración es clave también para saber diferenciar los diferentes neofascismos que se han desarrollado en el mundo del siglo veintiuno, con sus particularidades inigualables. El factor religioso en Brasil es esencial, por ejemplo, en el ascenso de Bolsonaro, con el innegable apoyo del lobby de las iglesias evangélicas. Nada se entendería sin él. Nuevos lazos de unión entre ciudadanos que, en anteriores elecciones, eligieron opciones políticas diferentes porque se dirigieron a las urnas movilizados por otros elementos en lucha. Seguramente la desigualdad social. Pero Brasil cambió y el ocupante del trono fue en este caso la consecuencia y no la causa.

-¿Y en cuanto al auge de la extrema derecha en el estado español? ¿Difiere del modo en que se ha producido el ascenso en Italia, Hungría o Polonia?
El resurgir del lazo españolista, tradicionalista y conservador ha supuesto una respuesta al Procés catalán, la consolidación de un partido a la izquierda del PSOE y el avance del feminismo. Se ha canalizado a través de un nacionalismo que también representa una contestación a los procesos de globalización que desarraigaron a las comunidades occidentales durante décadas a través de un doble factor (contradictorio) como la homogeneización bajo los parámetros culturales de los Estados Unidos de América y la mezcolanza gracias a los contactos (tanto económicos como migratorios) con múltiples comunidades mundiales. Por su parte, en Italia, Hungría o Polonia, el factor de la migración es transversal, como se pudo observar con el rechazo, durante el mandato de Salvini al frente del ministerio, de los inmigrantes del barco Aquarius (que finalmente acogió España) y otras embarcaciones, situando al país transalpino como un ejemplo de deshumanización galopante. Evidentemente que cada movimiento de la extrema derecha cuenta con particularidades en cada país, pero suponen distintas caras de un elemento común poliédrico que coincide en su respuesta a los nuevos tiempos, con su apelación a los sentimientos primarios, las emociones y la irracionalidad a través de las identidades nacionales y religiosas. Mientras la segunda (la identificación basada en la fe) es mayormente un modelo vital bastante inamovible, el primero está sometido a interpretaciones, dada la flexibilidad de términos como nación, país o pueblo. Es por ello que dichos movimientos extremistas no dudan en moldear el “producto” en conflicto a la medida de sus intereses.

-¿Qué responsabilidad tiene la izquierda? Si tiene alguna, ¿cuáles son, a tu juicio, los principales errores?
Corría por las redes un diseño que exponía un claro “Tacha al facha”. Creó en un grupo anarquista de Facebook un amplio debate sobre si es conveniente o no plantar cara en el mundo digital a los múltiples perfiles que lanzan mensajes de odio y que provocan la polarización social. Algunos defendían la conveniencia al considerar que no se puede dejar en manos de los neofascistas una plataforma tan importante en la creación del relato en la actualidad, sobre todo entre los jóvenes. Sin embargo, dicho argumento queda en entredicho si se considera que dicha confrontación no se produce con personas con capacidad de reaccionar y cambiar de opinión, sino que chocan con bots automatizados para lanzar los mismos mensajes. De forma repetitiva y machacona. No hay debate. Como reflejo y analizo en el libro, hay partidos políticos subvencionando que se vuelquen camiones de mierda a través de las redes sociales para controlar el debate gracias al dominio del tema en discusión.

Ni que decir tiene que buena parte de las fuerzas progresistas han caído en el macabro juego, ayudando a amplificar mucho más (las redes sociales premian los contenidos con más interacción) los mensajes de odio escupidos contra migrantes pobres, mujeres, homosexuales o izquierdistas. Por Internet corría un meme en el que se veían a dos personas con un perro y ella decía: “Que bonito ¿Cómo se llama?”, a lo que contestaba el propietario: “Revolucionario de Facebook”. La chica insistía: “¿Puedo acariciarlo?” y el remataba: “Sí, claro, no hace nada”. Pues eso. Hace falta más calle, más coordinación social y más formación.

-¿Qué relación hay entre el crecimiento del fascismo a escala global con lo que calificas de “seres frustrados, hiperactivos e irreflexivos?
La identidad pública depende hoy más de la imagen que se traslada a través del ficticio mundo de las redes sociales que de la vida analógica. Las redes sociales permiten al individuo verse reflejado a modo de creación artística, no tal cómo es, sino cómo le gustaría ser. O más bien, cómo le gustaría que le viesen los demás. El comportamiento primigenio en dicha acción es la autocensura, la feroz crítica sobre una representación del yo que se cree débil. La búsqueda de la reciprocidad se inicia con la pretensión de la homogeneización para encauzar en el grupo, en la comunidad. Porque la identidad nace de la interacción. Es necesario el retorno. Pensamos que la irrelevancia social está vinculada a la falta de éxito.

El proceso reidentitario vivido en las últimas décadas como respuesta a la insensible globalización ha provocado una pretensión casi enfermiza por formar parte de algo. Pero dicho anhelo sólo responde al pavor que se experimenta cuando se piensa en la posibilidad de quedar socialmente expulsado. Es por eso que se siguen prácticas de moda para contar con argumentos en la integración en el colectivo. La última APP la observamos como una llave a la aceptación. Al reconocimiento de los otros. Las redes sociales permiten un mitin en el que cada persona presente puede subir al estrado y opinar. Es un baño de multitudes regado de la satisfacción del aplauso fácil y el elogio interesado. Vacío pero efectivo en el mecanismo de unir a los ya convencidos y fortalecer las razones de combate frente a los disidentes. Sugestión de masas sin salir de la comodidad de la cama.

-De nuevo la importancia de las redes sociales…
Las redes sociales permiten fortalecer permanentemente los vínculos afectivos con el simple objetivo de asegurar la existencia de los seres. El éxito social se mide en Likes. De forma artificial, se establecen vínculos que, a través de acciones de reconocimiento, se utilizan (sin que sirvan en el largo recorrido) para aliviar la incertidumbre de un tiempo fugaz y fragmentado. Al trasladarse las comunidades de afecto al teléfono móvil, apagarlo produce angustia. Perderlo, pavor. Sin el móvil, vuelve la soledad en una sociedad individualizada y sin bisagras. Un desamparo agravado por el anonimato en un tiempo en el que nada puede ser peor que ser un elemento insignificante diluido en la masa. Tu amigo en Facebook sustituye a tu vecino, pero el primero nunca tiene sal y mucho menos te ayuda cuando sufres un repentino soponcio al subir por la escalera. La ansiedad de la soledad, a la larga (cuando la reflexión pausada y compleja se impone) no desaparece con las comunidades imaginadas de protección creadas a nivel digital.

-¿Y respecto a la “crisis del periodismo”? ¿Qué casos concretos destacarías?
Se podrían citar miles, prácticamente coincidentes con cada redacción, emisora o plató. Todos los medios viven sus crisis en la actualidad porque las nuevas plataformas tecnológicas han eliminado las intermediaciones y la verdad vive una época de depresión, acechada por aquellos que se benefician cuando todo va mal. Por supuesto, en dicha crisis han tenido buena parte de culpa un sector del periodismo, que interpretó su aproximación a la política y los sectores económicos como magníficas oportunidades para configurarse una vida de lujo, como bien recoge David Jiménez en su libro sobre su paso por la dirección de El Mundo.

Ha habido periodistas y medios ganando mucho dinero gracias a vender el código deontológico. Cuando la tormenta perfecta ha acechado a la profesión, no ha existido red de seguridad porque la ciudadanía ya no ha estado para sostener a unos medios que se interpretan como parciales e interesados. Sólo las propuestas originales y sinceras se abren paso. Aquellas que basan su interpretación del periodismo en la búsqueda de la verdad, sin venderse al mejor postor. Esas que cuentan con el apoyo de la ciudadanía, que las sostiene con sus aportaciones porque a través de ellas obtienen información, no una cámara de eco para escuchar lo que quieren oír.

-Citas en el libro movimientos relevantes, aunque posiblemente poco conocidos por el gran público, como Generación Identitaria. ¿Podrías caracterizarlo?
Generación Identitaria es un nuevo intento de limpieza de cara a los viejos parámetros extremistas que se venían desarrollando. Originario de Francia, se ha expandido a más de veinte países y abogan por reafirmar la identidad patria, protagonizando ataques a migrantes, cadenas humanas contra refugiados o incluso fletando barcos para vilipendiar a las ONG que intentan salvar vidas en el Mediterráneo. Austria se ha definido en las últimas décadas como uno de los centros neurálgicos del neonazismo, con su cénit con el gobierno entre el joven conservador del Partido Popular, Sebastian Kurz, en coalición con la formación ultraderechista Partido de la Libertad, que duró más bien poco por el escándalo de corrupción que se desveló en una discoteca en Ibiza. Sin embargo, el país ha resultado la cuna de nuevos movimientos que han ayudado a vestir de Prada a los nuevos fascistas. Son los nazis hípsters.

Es el caso de Martin Sellner, líder de Generación Identitaria en el país, que ha conseguido situarse en el centro del debate político. Con indumentaria impropia del fascismo clásico y un modo de vida más “cercano” al ciudadano medio, Sellner y sus afines han logrado introducir mensajes de odio en la discrepancia política de Austria, lateralizando hacia la derecha la opción electoral. En los numerosos videos que durante meses ha estado subiendo a la plataforma Youtube, se ha acompañado de la influencer ultraderechista americana Brittany Pettibone, con gran capacidad para canalizar teorías de la conspiración. Sellner defendió su militancia neonazi pura durante su juventud porque defiende que “no había alternativa”. Un joven que mantuvo en su momento contacto con Brenton Tarrant, el neonazi que asesinó a más de cincuenta personas en varias mezquitas de Nueva Zelanda y que en los meses anteriores había financiado a los grupúsculos de la formación tanto en Francia como en Austria.

Generación Identitaria se creó en Francia en 2012 y desde entonces se ha expandido por decenas de países como Alemania, Italia o Reino Unido, con la propagación de las teorías del gran reemplazo. Se le han encontrado vinculaciones directas con las formaciones de extrema derecha clásicas y con actos violentos y terroristas.

-¿Es posible establecer una relación entre la extrema derecha y los programas económicos ultraliberales, como el que elevó a Bolsonaro a la presidencia de Brasil?
Como afirmaba Pauwels: “Para la Elite del Poder americana e internacional el neofascismo no es sin embargo una amenaza, sino más bien una bendición, porque impide un diagnóstico de las causas de los problemas socioeconómicos, diagnóstico que podría deteriorar los privilegios de que disfrutan dentro del sistema y que amenazan al sistema mismo (…) Hoy los neofascistas están esperando impacientes a que las Elites del Poder necesiten sus servicios, y no hay garantía de que su momento no llegue nunca. Si esto ocurre, la historia no sólo no tendría final, sino que se repetiría”. El proteccionismo comercial que proclaman los fascistas mainstream intenta revertir la deslocalización sufrida durante décadas pero sin llegar a cuestionar el neoliberalismo y el capitalismo financiero, con una protección de las élites empresariales.

-Por último, ¿puede el fascismo mainstream representar en algún caso una amenaza para el sistema?

El neofascismo no es un peligro para el capital. El modelo económico no es inherente al fascismo. Antes bien, el fascismo se caracteriza por una adaptación camaleónica a las circunstancias para perpetuarse en el poder. Modelo económico y fascismo se exponen como elementos plásticos y adaptables a las circunstancias. La extrema derecha nunca ha dudado en proteger los derechos de las élites empresariales y financieras y los privilegios de las clases más altas. Nunca han protestado por el hecho de que personas de nacionalidad ajena adquieran automáticamente el derecho a pedir el permiso de estancia o el de residencia en España cuando compran un piso de más de medio millón de euros. En 2019 se batió por séptimo año consecutivo la concesión de dichos visados dorados, según la terminología coloquial. Se concedieron 681, un 14% más que en 2018. El visado que soliciten, además, es de dos años renovables por periodos de cinco. China, Brasil, India o Rusia son los principales países de procedencia de los demandantes. Simplemente es un ejemplo.

Según el filósofo Augusto Klappenbach: “El mal se esconde. Y sus causas nunca se presentan como el resultado de decisiones tomadas por seres humanos de carne y hueso, sino como subproductos de una situación económica de la que nadie es responsable. Además de banal, el mal de hoy es impersonal. Y así como los ejecutivos diluyen su responsabilidad en otros, los poderes públicos justifican sus políticas en las exigencias de anónimos mercados y en instituciones que están fuera de sus competencias”.

miércoles, 18 de julio de 2018

_- A propósito del libro Armas de destrucción matemática de Cathy O’Neil. Apuntes de filosofía política en la era del big data.

_- [Por mor de la simplicidad, marcaré entre paréntesis y con números arábigos las páginas del libro que comento, según la edición castellana: Cathy O’Neil, Armas de destrucción matemática. Cómo el Big Data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia, trad. de Violeta Arranz de la Torre, Madrid, Capitán Swing, 2018.]

Sin caer en determinismos tecnológicos, cualquiera con una mínima sensibilidad materialista aceptará que los instrumentos técnicos han sido elementos relevantes en el desarrollo de las instituciones políticas. Aunque podamos declarar la autonomía de los principios normativos que regulan nuestras aspiraciones políticas, su realización depende en muchas ocasiones de que dispongamos de medios técnicos que nos lo faciliten. Podemos ser unos incondicionales de la libertad de expresión, pero tenemos que aceptar que para que de facto disfrutemos de todo el contenido implicado en ese principio normativo, hacen falta muchísimas más cosas además de su reconocimiento formal en un texto legal. No hace falta pensar en sofisticadas tecnologías como la imprenta, la fibra óptica o el 3G: algo tan sencillo como la escritura es un elemento técnico fundamental para el ensanchamiento de la libertad de expresión e información. Lo es del mismo modo que disponer de técnicas de contabilidad resulta esencial para llevar a cabo programas de redistribución de riqueza a gran escala, o una red de telégrafos para conseguir una centralización estatal eficaz. Los principios normativos, decía, son autónomos de cada contexto tecnológico —Thomas Jefferson defendía la libertad de expresión con intuiciones muy similares a las de Pericles, aunque la mayoría de atenienses fueran analfabetos, no tuvieran correo postal ni conocieran la imprenta—, pero es innegable que las herramientas técnicas abren (o cierran, si están del lado del tirano) las posibilidades de institucionalización y su realización de facto.

1. Un ejemplo para explicar la principal idea del libro
Los modelos matemáticos son una de esas herramientas técnicas que en la era del big data —la capacidad para generar y procesar datos masivamente— afectan de lleno a nuestra vida sociopolítica. Para lo que a nosotros nos interesa, podemos hablar de un modelo matemático como un conjunto de normas que traducen datos en predicciones. Los puede haber más y menos sofisticados, pero la modelización de la realidad social es una capacidad cognitiva que usamos constantemente. La autora no insiste en ello, pero es fácil entender el uso pernicioso del big data como sesgo cognitivo a escala masiva y camuflado por matemáticas. Veamos el siguiente, basado en un prejuicio racial (que lo alimenta):

Datos brutos: a veces roban productos de mi tienda; tengo alguna información acerca de esas personas y me fijo en alguna característica llamativa para mí, como su acento, su color de piel, su manera de vestir, etc. Procesamiento, busco correlaciones: la mayoría de ladrones a los que he pillado han resultado ser negros. Predicción: lo más probable es que si un negro entra mi tienda, será para robar; indicaré a mi guardia jurado que les vigile con especial atención.

El modelo es simple y se basa en una sencilla correlación de dos variables (hurtos y color de piel) que justifica la acción de prestar más atención a la vigilancia de ese tipo de clientes. Mi cerebro hace ese pequeño cálculo y orienta mi acción, haciéndome confundir correlación con causalidad. Para que un inofensivo algoritmo o modelo matemático se convierta en un “arma de destrucción matemática” (ADM) suele cumplir tres características:

Opacidad (o incluso invisibilidad): ¿saben mis clientes que trato de predecir si me roban o no?, ¿saben que el color de su piel es una variable relevante en mi modelización de los hurtos?

Bucle de retroalimentación: en lugar de contrastar mi modelo con una prueba empírica rigurosa (para descubrir si existe causalidad entre el color de piel y el robo), asumo que las correlaciones son vínculos causales y a medida que aplico mi modelo, mi propia generación de datos comienza a sesgarse por las correlaciones que había observado originalmente. Como vigilo más a los clientes negros, descubriré más hurtos suyos que de otros grupos que pudieran ser relevantes, retroalimentando la correlación inicial del modelo en cada iteración. Las ADM frecuentemente toman la forma de profecías autocumplidas.

Escalabilidad: a parte de la escasa sensibilidad racial, poco se le puede impugnar a un tendero prejuicioso que con su pequeño modelo mental alimenta su propio sesgo cognitivo. Pero las ADM que trata O’Neil son a escala nacional y se basan en gran cantidad de datos —por eso afectan a tantas personas—. Aunque podría contar como otra característica más, la escalabilidad suele ir asociada al uso de variables sustitutivas [1].

1.1. Dos casos relacionados: la predicción de la reincidencia y del crimen
Como el comentario de este libro es una mera excusa para abordar cuestiones filosófico-políticas de mayor calado, me remitiré a exponer dos de los muchos casos que el libro desarrolla, para dar una muestra del funcionamiento de las ADM. Es bien sabido que una revisión de la jurisprudencia penal estadounidense revela sesgos racistas por parte de los jueces. Una manera de evitar la arbitrariedad que supone la sensibilidad política del juez es usar un algoritmo auxiliar que predice la reincidencia del reo, ayudando así a determinar cuántos años debería ir a la cárcel o si le otorgan la condicional: “podríamos pensar que la utilización de modelos de riesgo informatizados nutridos con datos debería reducir la influencia de los prejuicios en las condenas y contribuiría a que el trato impartido sea más imparcial” (p. 35).

El LSI-R es uno de esos algoritmos ampliamente utilizados en Estados Unidos, que basa sus resultados en cuestionarios que rellenan los mismos presos: “¿Cuántas condenas previas ha tenido?”, “¿Qué papel tuvieron otras personas en el delito?”, “¿Qué papel tuvieron las drogas y el alcohol?”, “¿Cuándo fue la primera vez que tuvo trato con la policía?”.

El modelo elabora sus predicciones de acuerdo a correlaciones que podríamos pensar que son razonables [2], por ejemplo, si el reo tuvo su primer encuentro con la policía con 13 años o si su hermano fue también delincuente, el algoritmo le asignará mas probabilidades de reincidir, porque hay una masiva base de datos [3] según la cual otros condenados con las mismas características fueron reincidentes.

Si le hacemos esa pregunta [sobre si sus familiares o amigos tienen antecedentes] a un condenado que se haya criado en un barrio de clase media, es mucho más probable que la respuesta sea no (…) el cuestionario no pregunta por la raza, ya que esa pregunta es ilegal, pero teniendo en cuenta la abundancia de detalles que obtiene de la vida de cada preso, esa única pregunta ilegal es prácticamente superflua (p. 37).

La herramienta es tremendamente eficiente y ahorra muchísimos recursos al sistema judicial, resolviendo mucho más rápido los procesos. Pero ¿sería aceptable que un fiscal argumentara contra la prisión condicional del acusado señalando que sus padres eran unos delincuentes?

Algunos cuerpos de policía en EE.UU. usan PredPol: una aplicación en la que “los datos de entrada principales son la tipología y localización de cada delito, así como el momento en que tienen lugar” (p. 109), por lo que a priori no cometería la misma injusticia que el LSI-R. La aplicación divide un mapa en zonas de diverso riesgo para así distribuir las patrullas policiales. Y otra vez aparece el bucle de retroalimentación: se envían más patrullas a barrios de mayor “desorden” (en los que abundan delitos menores), que a su vez producen más encuentros con la policía, que a su vez aumentan las correlaciones en la base de datos, que a su vez hace que se envíe al mismo lugar más policía, etc.

La policía de Los Ángeles podría decidir eliminar los delitos menores de los datos de entrada del modelo —posesión de pequeñas cantidades de droga, beber en la calle, hurtos en comercios, grafitis, multas de tráfico…—, pero cuando eso ocurre “la capacidad de predicción” se ve muy reducida, ya que los delitos graves, como los grandes robos, los asesinatos o las violaciones se producen de manera dispersa por el mapa. Lo que PredPol hace, concluye O’Neil, es “un mapa de la pobreza” (p. 113) y la “criminaliza”, “convencidos en todo momento de que nuestras herramientas no solo son científicas, sino también justas” (p. 115).

PredPol es un gran ejemplo de cómo los algoritmos son meros deudores de los sesgos, vicios y virtudes de sus diseñadores. Hay delitos, como las grandes estafas financieras, que no están localizadas en un mapa; o crímenes, como casos de corrupción, que se trenzan en restaurantes e instituciones de distritos financieros y que cuando se descubren no dan lugar a un parte policial que añada un punto en el mapa. La herramienta no solo funciona de manera pésima, sino que se funda en una criminología pobre, anticuada y conservadora. Lo mismo con la herramienta que usa la policía de Chicago: ¡hostigaban a jóvenes inocentes en base a su red de amigos de Facebook! (p. 129). Esta manera de usar las ADM legitima el statu quo mediante la técnica: “los procesos de big datacodifican el pasado. No inventan el futuro” (p. 252).

Con ligeras variaciones, este es el funcionamiento general de las ADM que describe el libro. En general, su carácter pernicioso redunda en que cuando segmentan la base de datos nos agrupan con gente “similar” a nosotros y nos asignan sus comportamientos. Muchas veces las correlaciones que se extraen del big data son reales, como la relación entre colesterol e infartos, lo cual no quiere decir que su uso sea justo, por ejemplo, que alguien no pueda acceder a un puesto de trabajo por su nivel de colesterol —o que le penalicen en el sueldo con un sobrecoste del seguro médico porque un algoritmo dice que el que está gordo es más propenso a morir y trabajar peor (p. 217)—. Otro tipo de correlaciones, también verdaderas, son usadas para reducir la capacidad de negociación de los más débiles [4]: por ejemplo, que si uno tiene familia a su cargo y está en el paro, será más propenso a aceptar condiciones de préstamo leoninas [5].

2. Tres reflexiones filosófico-políticas en torno al libro

2.1. Agencia humana y eficiencia en el sistema penal
A mi parecer, lo que todos los ADM que Cathy O’Neil expone tienen en común es la negación de la capacidad de agencia de los seres humanos. Las herramientas que modelizan nuestro comportamiento gracias al big data tienen una visión del libre albedrío propia de Calvino. El modelo matemático procesa información de gente “como nosotros”, y nos agrupa según de qué se trate: por nuestro código postal, por una deuda similar en nuestra tarjeta de crédito, por nuestra edad, gustos culturales parecidos, hábitos alimenticios, etc. De esa información y de las múltiples correlaciones deduce un comportamiento, nos asigna un grupo, “microsegmenta” la base de datos: nos asigna un perfil de acción. Esa asignación de perfiles no es algo diferente en el caso del márquetin [6], que lo que hace es detectar los perfiles en los que se intersectan mayor cantidad de vulnerabilidades.

Ahora bien, de cara al sistema judicial, la sola idea de que se anule nuestra capacidad de agencia es desastrosa. El tratar de “predecir”, aunque sea teóricamente, si alguien cometerá un crimen es un absurdo desde el punto de vista del derecho, pues contradice la idea de responsabilidad moral y penal: si fuera cierto que estoy determinado (por mi infancia, mi familia, mis amigos, mi código postal…) a cometer un delito, ¿cómo se me puede exigir responsabilidad por ello? El intento de predicción y prevención del crimen mediante el sistema penal, propio de una novela orwelliana, socava uno de los pilares del Estado de derecho: los programas expuestos en este libro son un tenebroso ejemplo que retroalimenta las desigualdades e injusticias existentes.

Pero es que los algoritmos del sistema penal cometen otro grave error. La “eficiencia” que buscan, el “ahorro” de tiempo y recursos, no son principios constitucionales. La justicia y la imparcialidad, sin embargo, sí; principios, de hecho, bastante ineficientes, caros. Un juicio con acusación y defensa, presentación de pruebas, testigos, con varias posibilidades de apelación a tribunales, crea un sistema ineficaz y largo. Consume una enorme cantidad de recursos y todo a cambio de garantizar un juicio justo o respetar la presunción de inocencia del acusado. Esta cuestión la comenta muy brevemente O’Neil ––una excepción de altura filosófica en un libro lleno de crudos estudios de caso––: “en la lógica implícita en la Constitución [estadounidense], dejar en libertad a alguien que pudiera haber cometido un delito, por falta de pruebas, es menos peligroso para nuestra sociedad que encarcelar o ejecutar a una persona inocente” (p. 119). El LSR-I es un caso de fetichismo tecnológico: el descubrimiento de una técnica, a priori útil, ha difuminado los principios normativos que constituyen el sistema judicial. Es como si por el mero hecho de tener la capacidad técnica para llevar a cabo una democracia directa (con smartphones para todos y votaciones diarias) sacrificáramos todos los otros principios que articulan nuestro sistema político (la deliberación o las decisiones informadas, por ejemplo) [7].

2.2. Publicidad y disputabilidad de las acciones del Estado
Otro de los casos que cuenta el libro es el de una política pública de evaluación del profesorado de secundaria a partir de un modelo que indexaba diversas variables basadas en datos provenientes de los exámenes de los alumnos. El sistema fue un desastre (pp. 169-173) por razones que no vienen al caso (básicamente otro abusivo uso de variables proxy). Lo que sí nos interesa es el detalle de que los patrones de funcionamiento del algoritmo estuvieran ocultos a los profesores que estaban siendo modelizados: no sabían qué variables eran las relevantes para su puntuación [8]. Imaginemos unas oposiciones públicas que excluyen candidatos sin dar razones, o aún peor: remitiendo dogmáticamente al resultado de un cálculo incuestionable escupido por un ordenador, otra escena propia de Orwell. El uso de algoritmos de propiedad privada (siempre opacos) en políticas públicas viola el criterio básico de publicidad, que en su más común formulación decía que “Son injustas todas las acciones que se refieren al derecho de otros hombres cuyos principios no soportan ser publicados” [9]. Los modelos basados en big data convierten en indisputable la decisión del burócrata, del juez, porque su nula transparencia solo permite apelar a los sesgos que contienen mediante deducciones a partir de sus consecuencias. Como los consejos de tecnócratas de las instituciones europeas, el uso de algoritmos opacos va contra la naturaleza delegada y fiduciaria del poder político. Lo mismo que hoy hacen estos “neutrales” conjuntos de reglas matemáticas lo hicieron en otro tiempo los oscuros gabinetes técnicos de los poderes ejecutivos desembridados [10].

2.3. Sesgos de confirmación y deliberación política
Una de las aplicaciones de técnicas de microsegmentación es en campañas políticas. Igual que los publicistas que trabajan con los datos que genera nuestra actividad en internet para crear perfiles de consumidores rentables que luego vender a las marcas, los servicios de asesoría política de análisis de datos modelizan votantes-tipo. El uso más siniestro es la capacidad de, literalmente, individualizar la imagen que proyectan los candidatos sobre su electorado [11]. Cada candidato es un prisma con múltiples caras y opiniones específicas en variados temas no necesariamente relacionados entre sí. De hecho, las demandas que personifica un candidato pueden ser contradictorias vistas desde el punto de vista de su electorado en general. Imaginemos un político que personifique tres demandas —controlar el fracking, mejorar los parques nacionales y continuar la política exterior beligerante— que pueden ser excluyentes entre sí para muchos de sus votantes: ¿y si pudiéramos saber qué perfil de votante es cada uno de los interesados por el candidato, de tal modo que solo le hagamos llegar información de la cara del prisma en la que el votante en cuestión está interesado? En lugar de mandar el mismo email a todos los contactos de la lista, aplicamos minería de datos a los interesados y descubrimos si el email que reciba y los anuncios que vea en la web de campaña tienen que ser del candidato en su versión ecologista o en la militarista [12].

Desde este punto de vista, las perspectivas para la deliberación política no resultan halagadoras. El votante recibirá de los candidatos solo información personalizada acorde con su visión del mundo. En la era del big data, el votante ya ni siquiera puede ser concebido como consumidor (como se empeña en defender Cass Sunstein [13]). ¡El votante es el producto! Detectar mediante minería de datos a los sectores de población indecisos en circunscripciones clave —en las que unos miles de votos deciden la presidencia— los convierten en un activos en los que centrar las inversiones en publicidad de campaña, mientras que otros votantes —quizá porque sus clics han desvelado ya su clara intención de voto, quizá porque no producen información suficiente como para ser modelizados— dejan de recibir información directa de las oficinas de candidatos [14].

A este contexto agorero para la deliberación política y reino de los sesgos de confirmación, se unen las “cámaras de eco” que suponen las redes sociales, que nos proporcionan información de puntos de vista que ya conocemos (los de nuestros amigos y aquellos a quienes seguimos). El último golpe que las herramientas algorítmicas asestan a la democracia tal y como la conocíamos es la gran mediatización de nuestro acceso a la información, con Facebook y Google operando entre medios de comunicación convencionales y ciudadanos. Su poder omnímodo se revela mediante las increíbles cifras de confianza que infunden como fuentes de información [15]. Pero, de nuevo, la invisibilidad y opacidad de los modelos matemáticos nos dice mucho acerca de su forma de trabajar. El error es pensar que tecnicidad y matematización son equivalentes a neutralidad axiológica. Facebook utiliza múltiples criterios para decidir el orden en el que aparecen contenidos en nuestro muro. De hecho, no solo vende esa capacidad a anunciantes, sino que lleva a cabo macroexperimentos psicosociales constantemente (pp. 228-229). El algoritmo de búsqueda de Google, igual. Lo hacen igual que los periódicos y los telediarios: eligen un orden de aparición, unas determinadas imágenes y testimonios sobre otros, etc. Lo que ocurre con ese tipo de medios es que son criticables: sabemos que tienen una línea editorial y podemos cuestionar sus decisiones. La complejidad y opacidad matemática de Google y Facebook, en cambio, hace que se presenten como prístinos criterios alejados de sesgos humanos o intereses espurios.

Acabaré por donde comencé, compartiendo una reflexión que cruza el texto de O’Neil y que le da pleno sentido político. Sea cual sea el contexto tecnológico en el que nos encontremos, nuestras inquietudes políticas y humanas son esencialmente las mismas. La justicia y la presunción de inocencia tienen un valor autónomo respecto a nuestra capacidad para predecir crímenes, igual que el derecho a una jornada laboral asumible no debe verse afectado por nuestra tecnología para sofisticar al máximo la producción just in time, con horarios ajustados al flujo de clientes. Aunque fuese posible determinar cuándo uno morirá de un infarto, nunca consideraremos legítimo que se nos excluya del mercado de trabajo por discapacidades físicas. El big data supone una ventana de oportunidades innegable para el desarrollo de políticas públicas eficaces, implica grandes cambios en la manera en la que nos movemos en el mundo y en la que compartimos nuestra información. Implicará cambios en la forma en la nos informamos y nos informan, pero no en las razones por las cuales seguimos queriendo hacerlo.

Notas

[1] La más llamativa es la de los rankings universitarios. Como la variable “educación de calidad” es inabarcable, los modelos usan proxies que las sustituyen: ratio de alumno-profesor, cantidad de papers en revistas importantes, cantidad de solicitudes rechazadas, notas medias de ingreso, etc. Crean una dinámica perversa porque estos rankings, a parte de no incluir la eficiencia con la que un centro usa sus recursos disponibles, de facto marcan los objetivos nacionales de la educación superior (pp. 67 y ss.): la variable proxy acaba dominando a la original; el objetivo se convierte en mejorar el indicador “cantidad de papers”, perdiendo de vista que se quiere mejorar la calidad educativa general y no la producción científica. La elección de proxies es muchas veces sesgada. Otras veces sirve a las empresas para crear perfiles en torno a variables a las que no pueden acceder por ley, por ejemplo, saber el nivel adquisitivo de un internauta por el código postal al que remite su IP (ya que sus datos de Hacienda serán privados).

[2] En realidad lo deducimos, pues los entresijos del algoritmo no son públicamente accesibles. Comentaré más adelante la trascendencia de esta característica.

[3] La vulneración de la privacidad de los presos dentro del sistema penal es incluso mayor que la de los que navegamos por internet. La base de datos que maneja el LSI-R es especialmente grande, certera y exhaustiva (p. 43).

[4] Las externalidades del big data siempre afectan más a la “masa” de pobres, pues son herramientas útiles para grandes muestras (p. 186). No usaré un algoritmo para descartar currículos a un puesto de trabajo hipercualificado que solo recibe ocho solicitudes.

[5] Las herramientas para generar y procesar big data aumentan increíblemente la asimetría informativa de los mercados, haciéndolos insospechadamente ineficientes e injustos. Por ejemplo, aseguradoras que valoran la propensión o no de un cliente a comparar precios con la competencia (deducida de su comportamiento en internet). En caso de que la probabilidad de que un perfil de cliente sea “poco comparador” de seguros, les pueden incrementar el precio final hasta un 800% por la misma póliza (p. 205). Algo parecido hacen los partidos políticos para exprimir las donaciones de campaña en donantes clave (pp. 223 y ss.).

[6] Cuando se trata de empresas de márquetin la cuestión es menos problemática también porque las empresas se preocupan de contrastar que su modelo funciona Si el 90% de los casos seleccionados como clientes potenciales resultan ser personas apenas interesadas por el producto, el algoritmo está fallando por algún sitio: Amazon, Google o Netflix están constantemente renovando sus algoritmos para modelizar una realidad cambiante, porque su negocio depende de ello. Lo mismo con las aplicaciones que usan los equipos de baloncesto para fichar nuevos jugadores de acuerdo a sus estadísticas (p. 138). O los agrónomos cuando quieren optimizar sus recursos (p. 67). Cuando el LSI-R predice que alguien será reincidente y luego resulta no serlo, nadie retroalimenta al algoritmo con esa información. Cuando un selector masivo de currículos laborales deja pasar a una gran talento que se va a la competencia (o selecciona a un pésimo empleado), el algoritmo no se actualiza (p. 138-139). Cuando un algoritmo actuarial asigna un riesgo elevadísimo a un conductor que luego nunca tiene accidentes, ese algoritmo no es modificado (entre otras cosas, porque estará cobrando un sobreprecio a un cliente que nunca hace uso de su póliza de seguro: máxima rentabilidad). Igual cuando apareces según el modelo de un banco como un deudor arriesgado (p. 181), cuando eres evaluado como mal profesor o tu institución universitaria es perjudicada en un ranking masivo. La autora llega a comparar la adoración y poca contrastación de los algoritmos con la “frenología” (p. 151).

[7] José Luís Martí, “Alguna precisión sobre las nuevas tecnologías y la democracia deliberativa y participativa”, IDP. Revista de Internet, Derecho y Política, 2008 (6).

[8] Lo cual, por otro lado, es lógico. Cuando los participantes saben cuáles son las variables claves que determinan el modelo (o su puntuación, en este caso), tienden a hacer trampas que desfiguran los resultados, como pasa con los rankings universitarios (cf. pp. 69, 79 y 84-85).

[9] Immanuel Kant, Sobre la paz perpetua, trad. Joaquín Abellán, presentación de Antonio Truyol, Tecnos, Madrid, 1998 [1795], pp. 61-62.

[10] Como señalaba el joven Marx, esos que hacen que el gobierno sea un “estaminet” (en referencia a los pequeños cafés franceses) promoviendo la “esencia misteriosa y sacerdotal del Estado”. Cf. David Guerrero, “Tres velles per comprendre la llibertat d’expresió avui: El Marx de la Gaseta Renana (1842-1843)”, Revista Nous Horitzons, 218, 2018 (en prensa). Aquí solo hay una posible solución: las “auditorias” de los algoritmos; no solo de su código sino de las consecuencias reales que provocan (p. 257).

[11] El proceso es explicado brevemente para el caso de la campaña de reelección de Obama (p. 232-235), del que extraigo algunas partes.

[12] Muestra de la pertinencia de este libro es que, estando escrito durante el 2016, ya explica los ardides de Cambridge Analytica durante la campaña de Ted Cruz (pp. 237-238). Casi dos años antes de que saltara el escándalo por su relación con Facebook hace unos meses.

[13] Esa doctrina repite todavía en su #Republic: Divided Democracy in the Age of Social Media, Princeton University Press, Princeton, 2017.

[14] “En este sentido, podemos imaginar que el electorado es similar a los mercados financieros. Con el flujo de información, los valores suben y bajan igual que las inversiones (…) cada uno de nosotros representa una acción con un precio que fluctúa. Cada campaña debe decidir si se invierte en nosotros y cómo lo hace. Si merecemos la inversión, no solo dicen qué información nos suministran, sino también cuánta y de qué manera nos la hacen llegar” (p. 239).
Fuente:
http://www.mientrastanto.org/boletin-170/ensayo/apuntes-de-filosofia-politica-en-la-era-del-big-data 

[15] O’Neil cita al Pew Research Center: “un 73% de los estadounidenses cree que los resultados de las búsquedas [de Google] son rigurosos e imparciales” (p. 230). Dos tercios de la población adulta estadounidense tienen un perfil de Facebook (p. 223).

Fuente:
http://www.mientrastanto.org/boletin-170/ensayo/apuntes-de-filosofia-politica-en-la-era-del-big-data

sábado, 3 de marzo de 2018

“Ahora uno se explota a sí mismo y cree que está realizándose”. El filósofo surcoreano Byung-Chul Han, un destacado diseccionador de la sociedad del hiperconsumismo, explica en Barcelona sus críticas al “infierno de lo igual”.

Las Torres Gemelas, edificios iguales entre sí y que se reflejan mutuamente, un sistema cerrado en sí mismo, imponiendo lo igual y excluyendo lo distinto y que fueron objetivo de un atentado que abrió una brecha en el sistema global de lo igual. O la gente practicando binge watching (atracones de series), visualizando continuamente solo aquello que le gusta: de nuevo, proliferando lo igual, nunca lo distinto o el otro... Son dos de las potentes imágenes que utiliza el filósofo Byung-Chul Han (Seúl, 1959), uno de los más reconocidos diseccionadores de los males que aquejan a la sociedad hiperconsumista y neoliberal tras la caída del muro de Berlín. Libros como La sociedad del cansancio, Psicopolítica o La expulsión de lo distinto (en España, publicados por Herder) compendian su tupido discurso intelectual, que desarrolla siempre en red: todo lo conecta, como hace con sus manos muy abiertas, de dedos largos que se juntan mientras cimbrea una corta coleta en la cabeza.

“En la orwelliana 1984 esa sociedad era consciente  de que estaba siendo dominadahoy no tenemos ni esa consciencia de dominación”, alertó ayer en el Centro de Cultura Contemporánea de Barcelona  (CCCB), donde el profesor formado y afincado en Alemania disertó sobre la expulsión de la diferencia. Y dio pie a conocer su particular cosmovisión, construida a partir de su tesis de que los individuos hoy se autoexplotan y sienten pavor hacia el otro, el diferente. Viviendo, así, en “el desierto, o el infierno, de lo igual”.

Autenticidad. Para Han, la gente se vende como auténtica porque “todos quieren ser distintos de los demás”, lo que fuerza a “producirse a uno mismo”. Y es imposible serlo hoy auténticamente porque “en esa voluntad de ser distinto prosigue lo igual”. Resultado: el sistema solo permite que se den “diferencias comercializables”.

Autoexplotación. Se ha pasado, en opinión del filósofo, “del deber de hacer” una cosa al “poder hacerla”. “Se vive con la angustia de no hacer siempre todo lo que se puede”, y si no se triunfa, es culpa suya. “Ahora uno se explota a sí mismo figurándose que se está realizando; es la pérfida lógica del neoliberalismo que culmina en el síndrome del trabajador quemado”. Y la consecuencia, peor: “Ya no hay contra quien dirigir la revolución, no hay otros de donde provenga la represión”. Es “la alienación de uno mismo”, que en lo físico se traduce en anorexias o en sobreingestas de comida o de productos de consumo u ocio.

‘Big data’.“Los macrodatos hacen superfluo el pensamiento porque si todo es numerable, todo es igual... Estamos en pleno dataísmo: el hombre ya no es soberano de sí mismo sino que es resultado de una operación algorítmica que lo domina sin que lo perciba; lo vemos en China con la concesión de visados según los datos que maneja el Estado o en la técnica del reconocimiento facial”. ¿La revuelta pasaría por dejar de compartir datos o de estar en las redes sociales? “No podemos negarnos a facilitarlos: una sierra también puede cortar cabezas... Hay que ajustar el sistema: el ebook está hecho para que yo lea, no para que me lea a mí a través de algoritmos... ¿O es que el algoritmo hará ahora al hombre? En EE UU hemos visto la influencia de Facebook en las elecciones...  Necesitamos una carta digital que recupere la dignidad humana y pensar en una renta básica para las profesiones que devorarán las nuevas tecnologías”.

Comunicación. “Sin la presencia del otro, la comunicación degenera en un intercambio de información: las relaciones se reemplazan por las conexiones, y así solo se enlaza con lo igual; la comunicación digital es solo vista, hemos perdido todos los sentidos; estamos en una fase debilitada de la comunicación, como nunca: la comunicación global y de los likes solo consiente a los que son más iguales a uno; ¡lo igual no duele!”.

Jardín. “Yo soy diferente; estoy envuelto de aparatos analógicos: tuve dos pianos de 400 kilos y durante tres años he cultivado un jardín secreto que me ha dado contacto con la realidad: colores, olores, sensaciones... Me ha permitido percatarme de la alteridad de la tierra: la tierra tenía peso, todo lo hacía con las manos; lo digital no pesa, no huele, no opone resistencia, pasas un dedo y ya está... Es la abolición de la realidad; mi próximo libro será ese: Elogio de la tierra. El jardín secreto. La tierra es más que dígitos y números.

Narcisismo. Sostiene Han que “ser observado hoy es un aspecto central de ser en el mundo”. El problema reside en que “el narcisista es ciego a la hora de ver al otro” y sin ese otro “uno no puede producir por sí mismo el sentimiento de autoestima”. El narcisismo habría llegado también a la que debería ser una panacea, el arte: “Ha degenerado en narcisismo, está al servicio del consumo, se pagan injustificadas burradas por él, es ya víctima del sistema; si fuera ajeno al mismo, sería una narrativa nueva, pero no lo es”.

Otros. Es la clave de sus reflexiones más recientes. “Cuanto más iguales son las personas, más aumenta la producción; esa es la lógica actual; el capital necesita que todos seamos iguales, incluso los turistas; el neoliberalismo no funcionaría si las personas fuéramos distintas”. Por ello propone “regresar al animal original, que no consume ni comunica desaforadamente; no tengo soluciones concretas, pero puede que al final el sistema implosione por sí mismo... En cualquier caso, vivimos en una época de conformismo radical: la universidad tiene clientes y solo crea trabajadores, no forma espiritualmente; el mundo está al límite de su capacidad; quizá así llegue un cortocircuito y recuperemos ese animal original”.

Refugiados. Han es muy claro: con el actual sistema neoliberal “no se siente temor, miedo o asco por los refugiados sino que son vistos como carga, con resentimiento o envidia”; la prueba es que luego el mundo occidental va a veranear a sus países.

Tiempo. Es necesaria una revolución en el uso del tiempo, sostiene el filósofo, profesor en Berlín. “La aceleración actual disminuye la capacidad de permanecer: necesitamos un tiempo propio que el sistema productivo no nos deja; requerimos de un tiempo de fiesta, que significa estar parados, sin nada productivo que hacer, pero que no debe confundirse con un tiempo de recuperación para seguir trabajando; el tiempo trabajado es tiempo perdido, no es tiempo para nosotros”.


EL “MONSTRUO” DE LA UE Y LA “BODA” CATALUÑA-ESPAÑA 

“Estamos en la Red, pero no escuchamos al otro, solo hacemos ruido”, dice Byung-Chul Han, que viaja lo justo y no hace turismo “para no participar del flujo de mercancías y personas”. También reclama una política nueva. Y la relaciona con Cataluña, tema cuya tensión rebaja bromeando:

“Si Puigdemont promete volver al animal original, me hago separatista”.

Y ya en lo político, lo enmarca en el contexto de la Unión Europea: “La UE no ha sido una unión de sentimientos sino comercial; es un monstruo burocrático fuera de toda lógica democrática; funciona a golpe de decretos...; en esta globalización abstracta se da un duelo entre el no lugar y la necesidad de ser de un lugar concreto; el especial está incómodo y genera desasosiego y estalla lo regional. Hegel decía que la verdad es la reconciliación entre lo general y lo particular y eso hoy es más difícil...”. Pero acude a su revolución temporal: “Las bodas forman parte de la recuperación del tiempo de fiesta: a ver si hay una entre Cataluña y España y se reconcilian”.

https://elpais.com/cultura/2018/02/07/actualidad/1517989873_086219.html?rel=lom