¿Qué impacto social tiene la ciencia de los datos?
La ciencia de los datos, un término desconocido hace una década, está ahora inexorablemente vinculada a nuestra vida cotidiana. Datos sobre los espacios en los que vivimos, las calles que recorremos, la comida que comemos, el aire que respiramos, las opciones de compra que tomamos, se recogen y almacenan y analizan para predecir qué necesidades futuras podemos tener. Esto es cierto para la vida de una pastora nómada en el Sahel que no está involucrada con la vasta red de satélites financiados por el gobierno o filantrópicos que rastrean el cambio climático y los cambios de mercado para entender mejor sus necesidades y opciones, y para el magnate del valle del silicio, buscando estas tecnologías y investigando su próxima inversión.
Con la ciencia de los datos impulsando las decisiones tomadas por los sistemas que nos gobiernan y configurando las decisiones que tomamos nosotros mismos, debemos determinar: ¿cómo priorizará la ciencia de los datos el bien público? ¿Cómo conformamos una generación de líderes que necesitarán usar y trabajar con datos para dar forma a nuestro futuro? ¿Qué podemos hacer para canalizar esta próxima ola de innovación para poner en primer lugar el impacto social? ¿Y quién puede determinar qué impacto social significa?
Actualmente, una mentalidad basada en el mercado rige las decisiones y prioridades sobre lo que la ciencia de los datos puede hacer. Aunque hay beneficios en anticipar un mayor consumismo para aumentar la riqueza, estas fuerzas no están insuficientemente representadas en nuestro diseño para el futuro. En lugar de ello, es necesario invertir en la ciencia de los datos para lograr un impacto social, que trata de responder a las cuestiones fundamentales del bienestar humano. ¿Qué problemas podríamos resolver, qué enfermedades podríamos erradicar, si se invirtieran las mentes más brillantes y los mayores recursos en resolver una crisis mundial de salud? ¿Qué datos e información sobre las soluciones y las personas involucradas en la solución podrían recuperar los arrecifes de coral y proteger los humedales? ¿Cómo podemos rastrear y detener la ocultación de la riqueza por parte de los corruptos que se niegan a reinvertir en el bien público? ¿Qué herramientas podemos construir para aliviar el trabajo desmesurado y dejar espacio para descansar, para la creatividad y para la educación?
Las lagunas en la capacidad de las organizaciones sin fines de lucro y otras organizaciones impulsadas por la misión para adoptar la tecnología y la ciencia de los datos son a menudo asumidas por contratistas externos, por programas de responsabilidad social corporativa de organizaciones tecnológicas, o por voluntarios a corto plazo, pero necesitamos soluciones que sean mucho más sostenibles e independientes. Las organizaciones de impacto social a menudo se encargan de asegurar la rendición de cuentas o abogar por un cambio en el comportamiento de esas mismas instituciones o empresas que son los principales proveedores de apoyo en ciencia de datos. Necesitamos que los sectores sin fines de lucro y de la sociedad civil tengan la capacidad de perseguir sus propias necesidades de ciencia de datos con talento, tecnología e instrumentos innovadores y de vanguardia como cualquier otra organización.
Buscamos un mundo donde los datos y la información utilizados para anticipar acciones futuras sean un espejo, no del mundo tal como existe ahora, sino de un mundo en el que queremos vivir y prosperar. Sabemos que cada uno de nosotros es más innovador, más próspero, y nuestras soluciones más sostenibles cuando somos diversos cuando nos tomamos el tiempo para tejer en las perspectivas, experiencias y experiencia de muchas personas, y cuando priorizamos a los más vulnerables. Al situar estos valores, el impacto social, en la vanguardia de cualquier inversión en ciencia de datos, formaremos un futuro que refleje quién queremos ser.
Cómo
Sabiendo por qué necesitamos impulsar la ciencia de los datos para priorizar el impacto social, para crear un espejo del mundo en el que deseamos vivir, entonces nos enfrentamos a cómo lograrlo.
Alcanzar esta nueva priorización requiere remodelar un campo entero. Parece que la mayor necesidad es contratar a más tecnólogos y científicos de datos en organizaciones gubernamentales y dirigidas por misiones. Se trata de un trabajo admirable y absolutamente necesario, pero para reformar el campo se requiere un enfoque multisectorial: educación, empleo, política y cultura. Lo que sigue es un esbozo de cómo abordar este trabajo.
Educación Primaria y secundaria
Antes de considerar un rediseño de la educación terciaria y la educación ética para los científicos de datos, vale la pena revisar Educación en la primera infancia y educación primaria , donde para demasiados, la ética, las matemáticas y el arte están separados. Los niños son demasiado a menudo impulsados a elegir entre matemáticas y ciencia dura, o humanidades y ciencias blandas. Por valorar e invertir en ambos , apoyaremos el tipo de mentalidad y mentalidad interdisciplinaria necesaria para ser grandes científicos de datos y grandes líderes. Hay una necesidad de remodelar nuestro vocabulario, y una taquigrafía para esto- “Soy un pensador lineal” o tengo “una mentalidad de ingeniero” o “soy un pensador creativo, veo todas las partes”. Reconfigurar el campo sucederá con líderes que son capaces de utilizar todos los lados de su cerebro, y abordar los problemas desde muchas perspectivas y experiencia diferentes.
Postsecundario
La educación en los estudios interdisciplinarios proporciona un mundo y una fuerza laboral con una mejor comprensión de las complejidades de los problemas difíciles, pero incluso los estudiantes que ahora están en mejores condiciones para aprovechar la educación superior necesitan formación. Trabajando con profesores y líderes en universidades, podemos asegurar que aquellos que entran en ciencia de datos, ciencias computacionales y rutas estadísticas también sean requeridos para estudiar el bien público, la filosofía y la ética. Por el contrario, también debemos asegurar que nuestros futuros líderes en políticas públicas y organizaciones impulsadas por misiones estén orientados a la ciencia y los conceptos de datos, para poder comunicar entre expertos. Los programas existen y están creciendo en Universidad de Pretoria , Universidad de Boston , Universidad de Washington , y Lee Kuan Yew Escuela de Políticas Públicas , y cursos e iniciativas en NYU , Virginia Tech , y muchos otros y más intercambio de planes de estudio y resultados son necesarios para apoyar programas adicionales.
Empleo Becas
Los estudiantes listos para entrar en la fuerza de trabajo buscar una carrera que sea personalmente satisfactoria , que puede ayudar a otros , pero que pueden esperar aumentar su talento y experiencia para garantizar un salario digno . En la actualidad, es raro que una organización esté totalmente impulsada por la misión y tenga la infraestructura y la capacidad para nutrir y aumentar el talento técnico. La mayoría de las ONG se encuentran en un período de transición técnica, colmando lagunas donde pueden y tratando de reimaginar la manera de convertirse en datos impulsados al tiempo que mantienen su trabajo básico como su prioridad. Para empezar, las becas han demostrado un beneficio probado al introducir el talento en nuevos campos y nutrir el talento de una manera que una organización individual puede no tener capacidad para hacerlo. Rayid Ghani’s Comunidad de Ciencia de Datos para el Bien Social ha tenido éxito con los primeros becarios. Programas de Fundación Mozilla , Aspen Tech Fellows o Miembros de Atlas Corps Tech Fellows están maduros para conectar a los dirigentes de nivel medio con las ONG en transición y buscar conocimientos especializados. Se necesitan más programas, y para asegurar que la educación tenga éxito se necesitan más becas vinculadas con las universidades, para apoyar la exploración temprana de la carrera de los tecnólogos en los sectores de impacto social.
Funciones de la ciencia de los datos
En la actualidad, las personas y las organizaciones que están en condiciones de beneficiarse del sector privado y de influir en él se incorporan al sector privado. En parte debido a los salarios más altos y a la estabilidad laboral que existen, pero también debido al hecho de que las empresas han reconocido la necesidad de invertir en su infraestructura tecnológica, la educación de sus empleados y la calidad de sus datos para poder ser influyentes. Este cambio para integrar a los tecnólogos en organizaciones sin fines de lucro y otras organizaciones impulsadas por la misión requiere un gasto masivo y una inversión por adelantado. Si bien las organizaciones más recientes impulsadas por las misiones Soluciones comunitarias , Equidad policial , o Código para África pueden incorporar los datos y la ciencia de los datos en su arquitectura desde el principio, las ONG de larga data y las organizaciones de la sociedad civil carecen con demasiada frecuencia de la capacidad financiera para el cambio en toda la organización. En lugar de ello, esas instituciones aplazan las mejoras necesarias y el perfeccionamiento del personal para dirigir el trabajo con asociaciones y relaciones con las que han cultivado y creado confianza durante años y decenios. Participar en la discusión y el reconocimiento de cómo transformar una organización puede ser desalentador, y puede ser tentador para simplemente contratar científicos de datos y esperar que todo se resuelva. Pero el trabajo de transformación requiere un cambio de toda la organización. La mayoría del trabajo temprano es simplemente en la limpieza de datos, inventario y categorización para obtener una idea de qué datos se recopilan y útiles. Cómo una organización toma decisiones y qué datos informan estas decisiones. Las organizaciones necesitan hacer el trabajo duro de diagnosticar qué talento necesitan estar en el camino de la digitalización y transformación, y la contratación verdadera de un científico de datos no es probablemente el primer paso. El propio terreno necesita apoyo para las organizaciones que buscan la transformación, y funciones más claramente definidas dentro de las organizaciones para que las personas con talento técnico tengan sus habilidades y talento bien desarrollados.
La transformación es difícil. Puede ser más fácil iniciar una organización desde el principio que tratar de remodelar un sistema existente. Pero gran parte del trabajo y las relaciones están arraigadas y la confianza se ha construido y moldeado a lo largo de décadas, vale la pena el esfuerzo de actualizar estas grandes instituciones. Muchas organizaciones han intentado y tropezado en su transformación, pero es alentador ver a las ONG internacionales como Organización Internacional para la Educación, la Ciencia y la Cultura y DonantesElige crear infraestructura y contratar líderes para hacer estas inversiones.
Liderazgo
Ninguna de estas transformaciones sería posible sin líderes que reconozcan e integren la toma de decisiones basada en pruebas y datos en sus organizaciones y en sus equipos. No todos los líderes necesitan ser científicos de datos, pero cada buen líder debe valorar los datos y los científicos de datos para colocarlos en posiciones de autoridad y poder. Organizaciones como NetHope han tratado de hacer esto y han trabajado duro en la transformación digital de las organizaciones, pero con demasiada frecuencia aquellos con experiencia en datos se colocan en una vertical de digitalización, y no se incluyen en las decisiones de liderazgo. Los líderes que incluyen la ciencia de los datos en su toma de decisiones y empoderar a los líderes técnicos en toda la organización son necesarios para remodelar el campo.
Política
Necesitamos políticas locales y mundiales que den prioridad al impacto social y protejan a los más vulnerables de los daños y sesgos en la ciencia de los datos. Nuestras políticas más amplias, incluyendo la legislación de la UE Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), priorizan las protecciones contra el exceso de alcance corporativo, lo cual es absolutamente correcto, pero descuidan el desarrollo de políticas que priorizan el impacto social. Las protecciones existentes actualmente, por ejemplo, suponen una carga mucho mayor para los investigadores que buscan información para una respuesta de salud pública que para una empresa privada que realiza investigaciones de mercado. Necesitamos esfuerzos deliberados para colocar el impacto social en primer lugar en todos los niveles de recopilación, almacenamiento, análisis y aplicación de datos.
El marco del “impacto social” también es digno de escrutinio. ¿Quién define el impacto social, el bien social y cómo evolucionan estas definiciones? Afortunadamente, como escribe el fundador de la sala de máquinas Alix Dunn, el campo de los derechos humanos han sentado una base cada vez mayor de cómo identificar y administrar el bien social, quién debe proteger las definiciones, y cómo refinarlas y mejorarlas. Esas organizaciones e individuos que trabajan en este campo durante décadas han desarrollado un lenguaje en torno a qué valores priorizar y proteger, dignidad, inclusión, equidad y equidad. Necesitamos herramientas que sean impulsadas por aquellos con la experiencia y experiencia, aquellos que han dedicado sus vidas a combatir la violencia doméstica, las personas sin hogar, la contaminación, el fanatismo en todas sus formas. Necesitamos el liderazgo científico de los datos de aquellos que luchan por la equidad en el acceso a la alimentación, la educación, el trabajo, la salud y la libertad, lo que el Consejo de Derechos Humanos de las Naciones Unidas llama derechos “que hacen que la vida valga la pena”.
Cultura
En este momento, la promesa y el potencial está en cómo el mundo, nosotros los pueblos, usaremos la tecnología. A medida que nuestras vidas se mueven rápidamente en línea, elijamos o no conectarnos, los hechos sobre nosotros mismos se están digitalizando y cuantificando, almacenando y analizando para proporcionar información sobre prosperidades y futuros imaginados. El mundo en el que trabajamos debe estar informado y reflejar el mundo en el que deseamos vivir. Esto significa que las personas involucradas en la toma de decisiones, y los datos que los representan, deben representar los diversos antecedentes de experiencias, intereses, experiencia y metas que son parte integral de nuestro futuro, a medida que nos expandimos más allá de un mundo donde unos pocos representan los intereses de muchos.
Para darnos cuenta de esta complejidad, necesitamos un lenguaje que abarque muchas disciplinas. Un científico de datos es, por definición, interdisciplinario, alguien que tiene experiencia en matemáticas, ciencias de la computación y conocimientos de materia. Necesitamos un lenguaje y vocabulario más común que sea simple y resone con múltiples campos de experiencia.
Con esta mayor familiaridad con los conceptos de ciencia de datos, de evidencia en la toma de decisiones, de análisis predictivo, de fallas en la capacitación de datos y sesgo en algoritmos, de equidad, equidad y transparencia, construiremos hacia la ciencia de datos para el impacto social.
¿Qué?
La sociedad civil está retrasada por su propia revolución de los datos. Y todos lo necesitamos para pasar por uno. Lo que podemos encontrar en esta transformación es un aumento de los éticos, aquellos en las primeras líneas que han construido su carrera y experiencia en trabajar con y escuchar a los más vulnerables, los más afectados, las voces que con demasiada frecuencia se pierden o intencionalmente se cortan de la toma de decisiones. Frente a una persona muy real frente a ti, puede ser difícil o imposible imaginar reducir su historia, su vida, a un punto de datos. Pero sin que la sociedad civil sirva para traducir, los gobiernos seguirán construyendo sus conclusiones sobre la base de su propia comprensión, a menudo demasiados pasos alejados de la experiencia de primera línea, y guiados por un sector privado que ha sido capaz de construir herramientas y maquinaria increíbles con los datos que es posible reunir y comprender. En una El mundo que cuenta , la publicación de la ONU que ayudó a lanzar la Alianza Mundial para Datos de Desarrollo Sostenible, encargada de ayudar a los países a mejorar su capacidad de datos para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible, los investigadores y autores identifican que el mundo que estamos construyendo se está construyendo para aquellos cuyas necesidades pueden reflejarse en los datos. A medida que continuamos integrando algoritmos e IA en la toma de decisiones sobre dónde se construyen las carreteras, cómo se distribuyen las vacunas y quién debe recibir una sentencia de prisión más larga, necesitamos una sociedad civil equipada que defienda, influya y escriba estos algoritmos. Dunn escribe que las conversaciones sobre ética en los datos no requieren nuevos marcos, sino un VOLVER A LOS PRINCIPIOS DE DERECHOS HUMANOS . Estos principios fundamentales se perfeccionan continuamente en la forma en que se aplican a nuevas cuestiones y nuevos conceptos, incluida cualquier conversación y debate sobre el uso de los datos. Los defensores de los derechos humanos y los que están inmersos en este trabajo deben estar a la vanguardia de la conversación, si sólo tienen la alfabetización para hacerlo.
¿Qué se puede hacer? Esta labor está en curso, y las lagunas y necesidades se reducirán y cambiarán a medida que más personas y más organizaciones reconozcan la necesidad de la ciencia de los datos e inviertan en ella para lograr un impacto social. Para seguir creciendo y construyendo este campo, hay algunas acciones concretas que se pueden tomar:
Contar historias: Debemos compartir las historias de lo que es posible con la ciencia de los datos, e inundar el mercado con historias de cómo la ciencia de los datos se utiliza para el bien social y no para el mal. Esto no es para descartar la luz y la transparencia sobre los grandes daños en curso con la ciencia de los datos, desde el sesgo en la policía hasta la toma de pruebas a la salud, pero debemos equilibrar estas historias con los beneficios potenciales de la ciencia de los datos para atraer a una generación para contribuir al bien. La prevención de la deserción escolar, la previsión de una infestación de cultivos y la inversión en respuestas municipales a las inundaciones para frenar los brotes de cólera son todos usos activos y necesarios de la ciencia de datos para el impacto social.
Compartir ejemplos de liderazgo digno de elogio: Los científicos de datos vienen de cualquier lugar, y muchos no han seguido un camino lineal para servir como un científico de datos centrado en el impacto social. Los estudiantes que entran en el campo deben aprender historias de origen de aquellos que hacen un impacto y desmitificar lo que de otro modo podría parecer un viaje desalentador.
Invertir en el fomento de la capacidad: Los estudiantes, investigadores, organizaciones impulsadas por misiones, funcionarios públicos y el sector privado necesitan aumentar la capacidad de la ciencia de los datos para lograr un impacto social, ya sea desde un punto de vista técnico, social o interdisciplinario, todos los sectores se beneficiarán de una mayor capacitación y perfeccionamiento para una ciencia de los datos justa y equitativa. Muchas de estas capacitaciones y herramientas ya existen, y sólo se abordarán cuando los que tengan experiencia participen en la capacitación y el fomento de la capacidad.
Bienes Públicos: Como cualquier sector, la ciencia de datos para el impacto social necesita infraestructura básica para crecer. Cursos en línea cualquier persona con acceso parcial a Internet y un ordenador portátil puede acceder, desarrollado por y para múltiples idiomas. Mejor datos de entrenamiento para frenar los sesgos actuales en algoritmos . Mejora de las evaluaciones de si la ciencia de los datos es la mejor herramienta para usar . Modelos y mejores prácticas de cómo transformar una organización histórica impulsada por la misión para incorporar decisiones basadas en datos y liderazgo en ciencia de datos. Mejores políticas abiertamente compartidas para abordar el uso de datos personales por parte de empresas privadas e instituciones públicas por igual. Un común público de herramientas, recursos, entrenamientos y tutoría es vital para hacer avanzar el campo.
También es vital cómo se construye este campo. No podemos construir juntos un campo que priorice el impacto social si no es parte del trabajo que hacemos todos los días. Algunos principios clave, aunque hay muchos que incluir y ampliar:
Asociaciones multisectoriales: Las asociaciones genuinas, no sólo una invitación a la tabla proverbial, sino el diseño de la tabla, el establecimiento de la agenda y la actualización de la lista de invitados- es necesario en cualquier trabajo significativo para apoyar la ciencia de datos para el impacto social. Las asociaciones son complejas y pueden ser un trabajo largo y desordenado, pero el compromiso significativo con organizaciones multisectoriales que pueden expresar con confianza sus perspectivas se valoró, se consideró y, cuando fue posible, se integró, da lugar a una mayor confianza y a un impacto más sostenido en cualquier trabajo.
Transparencia en el diseño y la ejecución: Construir un campo no es un camino recto y conocedor, las elecciones que se hacen son específicas a las necesidades y contexto en un tiempo y cambiarán a medida que el campo en sí cambia y crece. Tomando en cuenta los principios de la fuente abierta, cualquier trabajo debe ser conocedor, las decisiones tomadas -convenidos o no- son comprensibles, y el trabajo puede ser recogido y continuado por otros.
Invertir en la Comunidad: Siempre que se trabaja al borde de un campo es siempre tentador ir con los expertos, aquellos que han trabajado durante décadas y han establecido el éxito. Pero al igual que necesitamos buenos datos para crear buenos modelos, necesitamos una próxima generación de científicos de datos para el impacto social que entiendan el trabajo actual para saber mejor cómo mejorarlo. La inclusión de estudiantes, defensores, voluntarios y profesionales de carrera temprana en el trabajo de construcción del campo ayudará a asegurar que la próxima generación esté expuesta al potencial de la ciencia de datos para el impacto social, e invertirá en el avance de su carrera para ser líderes en el trabajo por delante.
Loops de retroalimentación: Asegúrese de que cualquier trabajo está disponible para el escrutinio y la mejora por parte de los afectados directamente, especialmente los más vulnerables. Esto mejora el trabajo y el producto en general, crea confianza en el trabajo y atrae más talento para ayudar a mejoras futuras.
El trabajo de la ciencia de los datos para el impacto social es actual, en evolución y en expansión. La ciencia de los datos es el campo que está configurando y moldeando el futuro de nuestras vidas, cómo trabajamos, cómo colaboramos, cómo nos gobiernamos y cómo crecemos. A medida que construimos nuestro futuro compartido, tenemos la oportunidad de diseñar y priorizar sistemas que representen lo mejor de nosotros mismos, que sirvan como espejo no de la sociedad que somos ahora, sino de quién esperamos llegar a ser. Para construir un futuro más perfecto, debemos poner el impacto social en la vanguardia de todo nuestro trabajo de ciencia de datos.
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