El Departamento de Polic\u00eda de Boston ha puesto en marcha una herramienta de vigilancia algor\u00edtmica desarrollada por Geofeedia (una plataforma de inteligencia de medios sociales) para detectar posibles amenazas en las redes sociales. El programa inform\u00e1tico permite a los organismos de aplicaci\u00f3n de la ley rastrear las publicaciones de las redes sociales y asociarlas a lugares geogr\u00e1ficos, algo que, seg\u00fan se informa, ha sido utilizado para atacar a activistas pol\u00edticos de todo tipo tanto por los departamentos de polic\u00eda como por empresas privadas (Fang, 2016). Por ejemplo, supuestamente se despleg\u00f3 contra los manifestantes de Baltimore como parte de la fase piloto del proyecto (Brandom, 2016). Esto provoc\u00f3 una reacci\u00f3n de las principales empresas de redes sociales que negaron a Geofeedia el acceso a sus datos, seg\u00fan un informe de la Uni\u00f3n Americana de Libertades Civiles (Cagle, 2016).<\/p>\n
Adem\u00e1s, en 2016 la Uni\u00f3n Americana de Libertades Civiles de Massachusetts (ACLUM) descubri\u00f3 que entre 2014 y 2016 el BPD (Boston Police Department) hab\u00eda estado usando un conjunto de palabras clave para identificar la mala conducta y los comportamientos discriminatorios en l\u00ednea sin notificar al Consejo Local (Asghar, 2018; Busquets, 2016). Esto se mostr\u00f3 en un informe que analiz\u00f3 una serie de documentos oficiales (ACLU, 2016). Algunos de los t\u00e9rminos utilizados fueron “#MuslimLivesMatter” o “ummah” (que significa comunidad en \u00e1rabe). Esta herramienta ha sido criticada por sus resultados sesgados, que afectan particularmente a la comunidad musulmana (Durkin, 2018).<\/p>\n
Despu\u00e9s de la publicaci\u00f3n de lo anterior, la ACLU indic\u00f3 que el BPD estaba encuestando a los ciudadanos en Facebook, Instagram, Twitter y otras redes de medios sociales. El Ayuntamiento de la Ciudad de Boston celebr\u00f3 una audiencia para discutir las preocupaciones planteadas por el sistema, sin embargo nunca aclar\u00f3 completamente la forma en que el sistema define las amenazas potenciales y aborda el sesgo (Privacy SOS, 2018).<\/p>\n
Para clasificar las publicaciones de los medios sociales, Geofeed mide el nivel de “sentimiento” contenido en un “post” de las redes sociales para predecir las manifestaciones p\u00fablicas de malestar o violencia y su intensidad (Knefel, 2015). Cuando se le pregunt\u00f3 c\u00f3mo se logr\u00f3 esto, Lee Gutham (jefe de desarrollo de negocios de la compa\u00f1\u00eda) respondi\u00f3 lo siguiente:<\/p>\n
“Lo que hace es que toma todas las palabras de la frase, y les atribuye puntos positivos y negativos, y luego la proximidad de las palabras a ciertas palabras” (Ibid).<\/em><\/p><\/blockquote>\n
Evidentemente, el criterio utilizado para clasificar las diferentes palabras en las categor\u00edas de ”malo” y ”bueno” no ha sido revelado p\u00fablicamente. No s\u00f3lo es perturbadora esta falta de transparencia, sino que la susceptibilidad del algoritmo a la discriminaci\u00f3n deber\u00eda hacer sonar las alarmas. Aunque el programa inform\u00e1tico s\u00f3lo se basa en datos p\u00fablicos, esos datos suelen reflejar sesgos estructurales de las sociedades, lo que significa que el resultado del algoritmo puede dar lugar a la discriminaci\u00f3n de ciertos grupos, como los ciudadanos musulmanes (Ib\u00edd.). Por lo tanto, las ventajas de estos instrumentos de vigilancia parecen inciertas, mientras que sus posibles repercusiones amenazan claramente con amenzar la libertad de expresi\u00f3n, silenciar los movimientos sociales y permitir la elaboraci\u00f3n de perfiles raciales.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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