📕 Bad data: La intro

En la intro del libro, Georgina Sturge nos plantea el modelo principal-agente de toda democracia y define el rol de la data en este esquema. En una democracia, los y las ciudadanas somos los ‘principales’ es decir somos el soberano de la sociedad. Mientras que los tomadores de decisión o políticos que elegimos son los ‘agentes’ o actores quiénes deben rendirnos cuentas. En este marco los políticos necesitan demostrar que sus decisiones buscan el bienestar social. Y es aquí en donde entra nuestra protagonista: la data.

La data tiene un rol clave en nuestras democracias porque al tener el halo de ser ‘neutral’ y ‘objetiva’ son la prueba «inobjetable» de que las decisiones de los políticos son beneficiosas para todos y todas.

Y aquí es donde la autora martilla el sentido común y desafía al lector. Georgina plantea que la data no es ni neutral, ni objetiva. Para ella el esfuerzo de los políticos y ‘técnicos’ por deshumanizar la data es vacío. Porque la data no aparece orgánicamente de la nada: nosotros no nos encontramos con la data, sino que nosotros generamos data.

La data es resultante de un proceso intrínsecamente humano porque su producción está entrecruzada por una constelación de decisiones humanas que habitan un contexto social. La data esta cargada de subjetividad.

Entonces, ¿eso significa que estamos condenados a nuestras subjetividades? No.

Para G. Sturge la clave está en dos factores:

1. El sistema que soporta al proceso generador de datos que debe sustentarse en los protocolos y procedimientos del método científico.
2. La calidad de la data con la que vamos a alimentar este sistema. Como reza el dicho: garbage in, garbage out.

La intro del libro cierra con dos ideas-fuerza.

1. La primera fase del proceso generador de data es la definición de la entidad que vamos a medir. Antes de saltar al Excel o al Stata para poner en marcha la fase mecánico-operativo de la producción de data, tenemos que abordar el carácter ontológico de lo que vamos a medir: tener una definición lo más específica y válida posible de la entidad o unidad de análisis.
2. Dado 1), hay entidades que son difíciles de medir porque no cuentan con una definición precisa. Por ende debemos reconocer está dificultad y ser honestos académicamente. Pero también hay muchas entidades con definiciones precisas, pero que pueden medirse mucho mejor.

En el próximo post abordaremos el capítulo 1 del libro: People.