En estos días, big data se discute tanto en publicaciones científicas como en el debate público. Por un lado, big data puede ayudar a la administración pública haciéndola más eficiente y eficaz. Por el otro, más información no es igual a mejor información, y el uso de big data también tiene un perfil político, conllevando ciertos riesgos. En este artículo quiero ilustrar las ventajas y desventajas de las nuevas tecnologías de comunicación, las posibilidades que generan, y los desafíos que las acompañan. Para ello tomaré el ejemplo de datos de satélites que muestran la iluminación (artificial) de la tierra en la noche.
Los datos satelitales son cada vez más accesibles para el sector público y organizaciones sin fines de lucro. Un ejemplo son los datos del Servicio de Satélites e Información de la administración pública de EE.UU.[1] Desde hace 20 años sus satélites miden la emisión nocturna de luz eléctrica alrededor del planeta. Los datos revelan fascinantes detalles sobre la actividad humana a través del tiempo y en diferentes regiones del mundo. Las dos gráficas que he producido para este artículo muestran a México desde el espacio en los años 1992 y 2012, respectivamente.
A primera vista destacan tres cosas. La iluminación nocturna era muy desigual hace 23 años, comparando el centro del país (sobre todo la región capitalina) con áreas poco pobladas como Baja California o Chihuahua. También es obvio que la iluminación nocturna ha aumentado considerablemente en los últimos veinte años. Por último, se nota que no ha cambiado en todos lados a con la misma tasa. Es decir, la desigualdad interregional que existe en México ha crecido en estas dos décadas.
A diferencia de otros países, en México el uso de este tipo de datos todavía no es muy común. Este tipo de datos puede usarse para medir científicamente muchas cosas: crecimiento económico[2], grado de urbanización[3], cuestiones de desigualdad[4], de la distribución de infraestructura y procesos políticos como clientelismo y corrupción[5].
Sin embargo, ¿qué tanto pueden revelar estos datos verazmente? La respuesta es: depende del propósito. Los datos de las gráficas miden emisión de luz y corrigen las fuentes naturales (como llamas de petróleos/ gas o incendios). Lo que revelan es información sobre uso de electricidad e, indirectamente, infraestructura (por ejemplo, líneas de electrificación y acceso a energía). Además, revelan información relevante sobre la urbanización y, sobre todo, sobre la extensión de zonas industriales y metropolitanas. El crecimiento descomunal de la región central en México es un ejemplo impresionante para este tipo de estudios. La hipertrofia de ciudades grandes es uno de los problemas más graves del país, y los datos de satélite pueden contribuir mucho a su análisis.
Ahora bien, hay quienes proponen usar estos datos para medir crecimiento económico en general o desigualdad.[6] En ese sentido los datos son útiles sólo hasta un cierto límite. Son muy útiles para darse una idea del crecimiento económico en regiones que son difíciles de acceder o donde, por razones políticas, existe poca información. Tal es el caso de Myanmar (Birmania) o Corea del Norte.[7] En regiones donde las estadísticas públicas son más abiertas y confiables sin duda hay mejores fuentes de información y los datos de satélite pierden mucho de su ventaja. En México, a pesar de la confiabilidad de los datos estadísticos abiertos al público y a la investigación, este tipo de datos tiene potencial para la administración pública. La razón es que en México sí hay algunas regiones con baja calidad de datos estadísticos o donde la información es difícil de producir por la presencia de conflictos violentos.[8]
Estos datos satelitales también serían de utilidad para medir la economía informal, el aumento del tráfico y para dimensionar problemas de contaminación y de la salud. Para todos estos fines podrían contribuir a un gobierno inteligente (smart government). En un sentido amplio, pues, los datos sirven, con ciertas precauciones, para evaluar el rendimiento de la administración pública. ¿Hasta dónde llega la infraestructura? ¿Cuáles son los criterios de distribución? ¿Son aplicados de verdad los criterios oficiales a la distribución de bienes comunes o pesan más otros procesos políticos? ¿Por qué ciertas regiones se quedan ciertas mientras que otras logran convergencia? En resumidas cuentas, estos datos pueden servir para rendir cuentas respecto a diferentes esferas del gobierno y, más directamente, podrían contribuir a reducir el favoritismo en la distribución de infraestructura energética.
Obviamente, el uso de big data – como todo tipo de innovación tecnológica – es ambivalente; es decir, la aplicación también trae ciertos riesgos y depende del cuidado y la ética en su uso. Si la información no es distribuida imparcialmente y no beneficia todos lados interesados, los datos pueden ser objeto de manipulación o difusión sesgada. Además, el uso los datos de satélite, cuya frecuencia está explotando exponencialmente dado el uso de drones y satélites privados, también conlleva nuevas cuestiones éticas respecto a las esferas de privacidad, violación de privacidad y uso comercial. Estas cuestiones serás más importantes en tanto los datos sean revelen información más detallada sobre individuos.
Para evitar estas desventajas es fundamental que el acceso a estos datos –big data- sea libre y se base en el respeto a los derechos individuales. La transparencia y claridad en las reglas del juego son fundamentales para igualar el acceso de todas las personas a los datos y la capacidad de todas las personas para usar la información. En este sentido el uso de datos solo servirá al interés público si es a la vez una herramienta al servicio de la administración pública y un mecanismo abierto para que los ciudadanos la controlen.
Notizen:
http://es.wikipedia.org/wiki/Anexo:Estados_de_M%C3%A9xico_por_PIB_per_c%C3%A1pita
[1] Enlace para el repositorio de los datos. http://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html
[2] Para ejemplo véase: http://www.voxeu.org/article/gdp-measurement-accounts-surveys-and-lights;
[3] http://urban.yale.edu/research/theme-1
[4] http://www.nber.org/papers/w18512
[5] https://www.aeaweb.org/articles.php?doi=10.1257/jep.27.4.187
[6] http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305750X14002551
[7] https://achimkemmerling.wordpress.com/2014/11/14/the-link-between-political-centralization-and-regional-inequalities-in-myanmar/
[8] Transferiendo la clasificacion del Banco Mundial para países a las regiones esto significaría que por lo menos alrededor de 10 Estados califican como Estados donde la calidad de información estadística oficial es baja.