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Miren Gutiérrez

Directora del Programa de posgrado "Análisis, Investigación y Comunicación de Datos" y profesora de Comunicación de Deusto, e investigadora asociada del Overseas Development Institute (ODI), en Londres, y de Datactive, de Amsterdam. Con una experiencia de veinte años como editora, corresponsal y reportera en todo el mundo, ha sido directora ejecutiva de Greenpeace España y directora editorial de la agencia de noticias internacional Inter Press Service (IPS).

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Los algoritmos señoros

Danica Savonick y Cathy N. Davidson recientemente publicaban una lista de 37 estudios sobre prejuicios de género en la investigación. En algunos de estos estudios, revisores que creen que están emitiendo juicios "objetivos" basados en criterios de "calidad", "excelencia" o "experiencia" cambian su valoración radical y consistentemente dependiendo si el evaluado es un hombre o una mujer. Es decir, el mismo trabajo realizado por personas que se supone que son hombres se considera sistemáticamente superior al del trabajo de las personas que se supone que son mujeres. 

Un estudio que apareció en las actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos reconoce que los prejuicios de género provienen "de la exposición repetida a los estereotipos culturales que muestran a las mujeres como menos competentes ". Las mujeres tienen menos opciones para recibir premios académicos (y de cualquier otro tipo), para ser promovidas (solo hay siete rectoras de universidad en España cuando somos mayoría en la universidad), y para que se las cite. La discriminación de género aparece en todos estos estudios incluso si las formas, los métodos y las métricas varían.

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COP25: agujeros en la capa del financiamiento climático

Aunque pueda haber grandes dificultades técnicas, científicas y sociales para afrontar la crisis climática, el mayor obstáculo para ponernos de acuerdo en cómo hacerlo se reduce a una cosa: dinero. Sin embargo, poco se habla del financiamiento climático. Este comentario resume un análisis de datos que destapa grandes carencias tanto en el nivel de compromiso económico de los países como en el de los enfoques que se están aplicando a los fondos públicos destinados a combatir la crisis.

La financiación climática incluye fondos públicos que, aunque son una pequeña parte, desempeñan un papel vital porque canalizan acción y dinero para mitigar las emisiones de gases de efecto invernadero y ayudan a las comunidades a adaptarse a los cambios irreversibles que ya estamos experimentando. Entre ellos, el Fondo Verde del Clima es el más importante. Sin embargo, está lejos de los 100 mil millones de dólares anuales acordados en la Cumbre del Clima de París en 2015, con 5,2 mil millones comprometidos actualmente de los que solo 2,82 mil millones están en ejecución. Y más lejos aún de lo que se necesita para hacer frente a la crisis climática. El último informe del IPCC hablaba en 2018 de un requisito de inversión de entre 1,6 billones de dólares y 3,8 billones solo en el sistema energético para mantener el calentamiento por debajo de una subida de 1.5 grados Celsius.

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Una empresa que gestiona big data para la CIA manejará también los datos mundiales de alimentación y pobreza

El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigación (conocido por sus siglas en inglés ICIJ) acaba de poner a disposición de periodistas, investigadores y activistas una nueva herramienta, DataShare, que permite analizar y conectar informes largos y tediosos, así como documentos en diferentes formatos, como fotografías y PDF, con unos pocos clics. DataShare se basa en parte en la tecnología que el grupo de investigación desarrolló para analizar los Papeles de Panamá, por ejemplo. Una buena noticia.

Los periodistas estábamos pensando en sus posibles aplicaciones cuando nos cayó una losa informativa: la empresa de software financiada por la CIA e involucrada en tareas de inteligencia y contratos con el Ejército de Estados Unidos para diversas agencias de US, Palantirhabía firmado un acuerdo con el Programa Mundial de Alimentos de la ONU (conocido como WFP) para analizar datos. Estamos hablando de los datos de 90 millones de personas muy vulnerables que el WFP ayuda a sobrevivir de diversas partes del mundo azotadas por guerras, hambrunas y desastres.

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Big data bueno, big data malo

¿Son los big data siempre los "mejores" datos, como argumenta Cukier? A la luz de las historias de terror que nos ha traído 2018, esta declaración debe revisarse. El último informe del AI Now Institute describe cómo en 2018 se incitó a la depuración étnica en Myanmar a través de Facebook; Cambridge Analytica intentó manipular las elecciones; Google casi crea un motor de búsqueda para los servicios de inteligencia chinos y ayudó al Departamento de Defensa de EEUU a analizar imágenes de drones; y se despertó la indignación por los contratos de Microsoft para prestar servicios de reconocimiento facial a Inmigración y Control de Aduanas de EEUU.

Las prácticas de extracción de datos de estas plataformas están bajo escrutinio debido a su impacto, no solo en la privacidad sino también en la democracia. Los big data no son necesariamente mejores datos.

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Manual de fake news (III): El papel del periodismo y los medios

Algunos han olvidado que el y la periodista es la persona que vive, aplica y comparte los principios del periodismo, que, como Kovach y Rosenstiel establecieron, tiene como primera obligación la verdad, debe lealtad ante todo a la ciudadanía, mantiene su independencia frente a sus fuentes, ejerce un control independiente del poder y en su trabajo aplica el método de la verificación. Todo lo demás simplemente no es periodismo.

El periodismo es un sistema que las sociedades democráticas han creado para suministrar información veraz y relevante a la gente, generar debate y controlar al poder. Por eso habría que distinguir entre periodistas y sus imitadores e imitadoras. Esto es especialmente importante hoy porque los niveles de confianza en las instituciones europeas, especialmente en las periodísticas, es muy bajo. El índice de confianza Edelman de 2018 indica que, en España, entre el 76 y el 80% de las personas temen que las noticias falsas se usen como “armas”, el nivel más alto en el mundo. En este índice, los medios de información están entre las instituciones que inspiran más desconfianza. Pero no todos los medios deberían experimentar el mismo descrédito porque no todos son iguales.

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Manual de fake news (II): los algoritmos también tienen sesgo

Hay tres razones por las que las noticias basura se difunden tan rápidamente en las redes sociales, de acuerdo con Samantha Bradshaw y Philip N. Howard. La razón número uno son los algoritmos que ayudan a procesar, catalogar, seleccionar y priorizar cantidades masivas de información, pero que también permiten la personalización del contenido de forma que se crean “burbujas de filtro” que limitan los flujos de información y el intercambio transparente de ideas y perpetúan los sesgos. Básicamente, debido a estas burbujas, terminamos hablando con nuestras correligionarias acerca de los asuntos en los que ya estamos de acuerdo.

La mayor parte del filtrado de información que tiene lugar en las redes sociales no es producto de la elección consciente de los y las usuarias humanas, sino de cálculos algorítmicos de aprendizaje automático. Un sistema de aprendizaje automático es un conjunto de algoritmos que toman torrentes de datos en un extremo y escupe inferencias, correlaciones, recomendaciones y, a veces, decisiones en el otro extremo. Se trata del machine learning o el uso de técnicas estadísticas para “aprender” de forma que, basándose en datos, los algoritmos mejoran progresivamente en el cumplimiento de una tarea sin haber sido programados específicamente para ello. Esta tecnología ya es ubicua: todas las interacciones que tenemos con Facebook, Google, Amazon y otras plataformas están habilitadas por sistemas de aprendizaje automático. Estos fragmentos de código toman decisiones al personalizar el contenido y adaptar los resultados de búsqueda para reflejar nuestros intereses individuales, comportamientos pasados e incluso la ubicación geográfica.

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Manual de fake news: El papel de los sesgos cognitivos

Las mentiras adoptan hoy en día muchas formas: pueden ser fraudes, seudo-ciencia, clickbaits o teorías de la conspiración; pueden estar en manos de (ro)bots o de personas con nombre y apellido... Pero estamos hablando de algo similar, aunque no haya un consenso acerca de qué son las fake news y se recomiende hablar de "desinformación". Pero la desinformación siempre han existido. Por ejemplo, las falsedades de los "Protocolos de los sabios de Sion" –publicados en 1902 en la Rusia zarista con el objetivo de justificar los pogromos de judíos— están entre las más eficaces fake news del pasado. Parece que el magnate Henry Ford las difundió por Estados Unidos a través de su semanario Dearborn Independent en los años 20 del siglo pasado.

The Dearborn Independent

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Ojo, las “ciencias duras” y el mercado están ganando la batalla del discurso sobre los big data

¿Qué hacer desde la universidad para que las empresas no nos roben también el discurso sobre los big data? Charlotte Ryan y Kersti Wissenbach recientemente publican sendos comentarios sobre la necesidad de darles la vuelta a los discursos tecnocéntricos dominantes. Ambas proponen ubicar a las personas en el centro de nuestra actividad como investigadoras, haciendo preguntas sobre las comunidades en lugar de sobre las tecnologías. Helen Kennedy habla en otro artículo de la exigencia de explorar desde las ciencias sociales cómo la gente experimenta los datos. En el fondo subyace la pregunta ¿tecnología (e investigación) para qué?

Estas propuestas incitan ideas diferentes pero relacionadas.

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Que nadie secuestre el Big Data

A pesar de lo que sabemos acerca de cómo los big data se emplean para espiarnos, manipularnos, mentirnos y controlarnos, todavía hay personas que se emocionan por el bombo generado por las redes “sociales”, el machine learning y el business intelligence. En el otro extremo del espectro se habla de que necesitamos convertirnos en anacoretas digitales, parte de sectas cibernéticas secretas y aisladas.

Soy una gran fan de la encriptación y las redes privadas virtuales. Y sí, los CEO de las corporaciones tecnológicas tienen más recursos que los gobiernos para comprender las realidades sociales e individuales. La consecuencia está clara: la ciudadanía pierde su capacidad de acción frente a los poderes privados.

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Fake news, ¿de quién es la responsabilidad?

Desde que, para nuestra sorpresa, el Brexit y Trump ganaron el año pasado, parece que estamos viviendo en la llamada “era de la postverdad”. Recientemente estamos confirmando que las noticias falsas han desempeñado un papel fundamental en los resultados de las votaciones del último año y medio. Pero ¿qué hay detrás y quién debería tener la responsabilidad de controlar las fake news?

Un reciente informe alerta de que uno de cada cuatro norteamericanos visitó alguna página de noticias falsas durante el periodo anterior a las elecciones que llevaron a la Casa Blanca a Donald Trump. La consultora Cambridge Analytica accedió  a los perfiles de 87 millones de personas en Facebook para pronosticar su voto e influir en ellas a favor de Trump. Y el Oxford Internet Institute acaba de publicar otro informe en el que concluye que, en Twitter, la red de seguidores de Trump comparte y circula más variedad y cantidad de noticias falsas que todo el resto de agentes políticos combinados.

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