{"id":4037,"date":"2021-09-13T15:59:39","date_gmt":"2021-09-13T13:59:39","guid":{"rendered":"https:\/\/eticasfoundation.org\/https-eticasfoundation-org-algorithms-es-post_typecasep1665\/"},"modified":"2021-09-14T15:01:28","modified_gmt":"2021-09-14T13:01:28","slug":"microsoft-se-asocia-con-una-provincia-de-argentina-para-predecir-los-embarazos-adolescentes-y-el-abandono-escolar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dev.eticasfoundation.org\/es\/microsoft-se-asocia-con-una-provincia-de-argentina-para-predecir-los-embarazos-adolescentes-y-el-abandono-escolar\/","title":{"rendered":"Microsoft se asocia con una prov\u00edncia de Argentina para predecir los embarazos adolescentes y el abandono escolar"},"content":{"rendered":"

Los gobiernos locales y federales de Argentina siguen invirtiendo en un futuro de gobernanza algor\u00edtmica y basada en bases de datos. A nivel nacional, el gobierno federal ha desarrollado <\/span>una base de datos de perfiles de ciudadanos basada en datos socioecon\u00f3micos para asignar beneficios sociales de manera m\u00e1s eficiente<\/span><\/a> as\u00ed como <\/span>una base de datos que almacena datos biom\u00e9tricosde la ciudadan\u00eda para mejorar la seguridad p\u00fablica e investigaciones criminales<\/span><\/a>. <\/span> <\/p>\n

En junio de 2017, el gobierno local de la provincia de Salta se asoci\u00f3 con Microsoft para crear y desplegar dos herramientas de predicci\u00f3n diferentes, optimizadas para identificar los embarazos de adolescentes y el abandono escolar (Ortiz Freuler e Iglesias 2018). Entrenados a partir de conjuntos de datos personales puestos a disposici\u00f3n por el Ministerio de la Primera Infancia de la provincia, los dos sistemas identifican a las personas con mayor riesgo de embarazo adolescente y de deserci\u00f3n escolar, alertando a los organismos gubernamentales sobre la identificaci\u00f3n de las personas con alto riesgo. <\/span><\/p>\n

Los sistemas crean predicciones despu\u00e9s de analizar hasta 80 variables relacionadas con la persona (con categor\u00edas de variables que incluyen lo personal, la educaci\u00f3n, la salud, el empleo, la vivienda, la familia, etc.) (ib\u00edd.). Se ha determinado que esas variables pueden causar una discriminaci\u00f3n indebida (ib\u00edd.). Adem\u00e1s, los sistemas han sido criticados por su opacidad y su \u00edndice de error. Aunque los modelos utilizan un tipo de algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico llamado “\u00e1rbol de decisi\u00f3n ampliado de dos clases” (que es m\u00e1s comprensible y explicable que varias alternativas), ambos sistemas todav\u00eda operan dentro de una \u201ccaja negra\u201d. Por falta de transparencia, el sistema hace imposible que ya sea desde la ciudadan\u00eda o desde el campo de la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica se pueda rastrear la l\u00f3gica del algoritmo y entender por qu\u00e9 algunas personas reciben la etiqueta de “alto riesgo”. Los sistemas tambi\u00e9n tienen un importante \u00edndice de error, ya que el algoritmo de identificaci\u00f3n de embarazos adolescentes genera una tasa de falsos positivos del 15% (o, etiqueta incorrectamente el 15% del tama\u00f1o de la muestra como de alto riesgo cuando no deber\u00edan recibir esa etiqueta) y el algoritmo de identificaci\u00f3n de abandono escolar genera una tasa de falsos positivos del 20% (ib\u00edd.). A pesar de estas cr\u00edticas, otras provincias de Argentina (Tierra del Fuego, La Rioja, Chaco y Tucum\u00e1n) as\u00ed como una provincia de Colombia (Guajira) est\u00e1n negociando con el gobierno de Salta para adoptar los sistemas.<\/span><\/p>\n

Este caso de gobernanza algor\u00edtmica en la Argentina tambi\u00e9n suscita preocupaci\u00f3n en cuanto a su posici\u00f3n dentro de una tendencia que los acad\u00e9micos llaman <\/span>colonialismo digital <\/span><\/a>o el desarrollo y despliegue en el extranjero de infraestructura tecnol\u00f3gica dentro de los pa\u00edses en desarrollo para la extracci\u00f3n de sus datos en crudo (Kwet 2019). Al igual que las potencias coloniales hist\u00f3ricas construyeron ferrocarriles y v\u00edas fluviales para acceder a los recursos naturales de los pueblos ind\u00edgenas, los colonos digitales construyen rutas de acceso digital para extraer los datos brutos de los nativos. Los acad\u00e9micos han reconocido un patr\u00f3n de pa\u00edses de ingresos medios y bajos que se asocian con empresas extranjeras para construir infraestructura basada en datos en nombre del desarrollo (Taylor y Broeders 2015). A menudo, una consecuencia imprevista de estos proyectos de datafication (o iniciativas “que generan datos digitales que son legibles por m\u00e1quina y manipulables computacionalmente, particularmente para el an\u00e1lisis de big data”) es la creaci\u00f3n de din\u00e1micas de poder asim\u00e9tricas que explotan a los pa\u00edses en desarrollo (ibid). En este caso concreto, los dos sistemas algor\u00edtmicos surgieron de un acuerdo p\u00fablico-privado entre el gobierno de Salta, una administraci\u00f3n con escasos recursos y problemas sociales importantes, y Microsoft, una de las mayores corporaciones tecnol\u00f3gicas del mundo (ib\u00edd). Debido a la falta de conocimientos e infraestructura de procesamiento de datos, Salta subcontrat\u00f3 esta responsabilidad a Microsoft y les permiti\u00f3 el pleno acceso a una base de datos llena de informaci\u00f3n ciudadana sensible. Dada la opacidad del proyecto, no est\u00e1 claro c\u00f3mo analiza, almacena y procesa Microsoft los datos de la provincia. Sobre todo, la subyacente din\u00e1mica de poder desigual entre una corporaci\u00f3n internacional con una <\/span>valoraci\u00f3n de un bill\u00f3n de d\u00f3lares<\/span><\/a> y un gobierno provincial argentino con pocos recursos deber\u00eda plantear cuestiones \u00e9ticas. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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