A menudo, el sector social extrae y aísla los datos de las comunidades a las que sirve. Por ello, es necesario decolonizar el análisis de los datos y, así, aumentar el impacto social.
El sector social aspira a empoderar a las comunidades con herramientas y conocimientos para que puedan cambiar por sí mismas, ya que el cambio que es impulsado por la comunidad tiene más probabilidades de tener un impacto duradero que los intentos de imponer el cambio desde fuera. Este compromiso debe incluir los datos, los cuales son cada vez más indispensables para producir un impacto social. Hoy en día, la correcta ejecución y mejora continua de los programas sociales requiere de la recopilación y el análisis de datos.
Sin embargo, muy a menudo los profesionales del sector social, entre ellos los investigadores, extraen datos de individuos, comunidades y países para sus propios fines, y ni siquiera los ponen a su alcance, menos aún les permiten llegar a sus propias conclusiones a partir de esa información. Con los datos fluye el poder que permite tomar decisiones informadas.
Por lo tanto, resulta contraproducente y a la vez dolorosamente irónico, que hayamos ignorado nuestros principios fundamentales cuando se trata de los datos. Vemos que los donantes y los principales profesionales se dedican sinceramente a descolonizar el apoyo que brindan. Sin embargo, si estamos realmente comprometidos con la descolonización de las prácticas de ayuda, debemos examinar también la propiedad y el flujo de datos.
La descolonización de los datos no solo ayudaría a garantizar que los beneficios de la información recaigan directamente en sus legítimos propietarios, sino que también abriría un intercambio de datos más intencionado e impulsado por los legítimos propietarios de la información, es decir, por las comunidades a las que decimos empoderar.
Reconocer el colonialismo de datos
Los autores Nick Couldry y Ulises Mejías, en su libro de 2019 The Costs of Connection (Los costos de la conexión), utilizan el término "colonialismo de datos" para referirse a la práctica de extraer información de maneras que repiten o imitan las prácticas históricas del colonialismo en la extracción de recursos naturales, lo que refuerza el modelo colonial de ejercer autoridad en la toma de decisiones sobre los pueblos nativos.
Algunas de las primeras referencias al colonialismo de datos que hemos encontrado proceden de las comunidades indígenas, que desde hace mucho tiempo han luchado contra la extracción y explotación lucrativa de los conocimientos locales por parte de terceros. Actualmente, en el Urban Indian Health Institute (Instituto de Salud Indígena Urbana), un centro de investigación en materia de salud y con sede en Seattle, se brinda servicio a las comunidades de indios americanos y nativos de Alaska, y es una de las organizaciones que trabajan para "descolonizar los datos, para las personas indígenas, por las personas indígenas".
Encontramos colonialismo de los datos tanto en el sector lucrativo como en las organizaciones de desarrollo. Nuestra definición práctica de colonialismo de datos consiste en reclamar la propiedad de la información producida por otros o para otros, y apropiarse de la mayor parte del valor de esos datos. Mientras realizaba una investigación exploratoria en África para una nueva empresa social de tecnología, el coautor Jim Fruchterman entrevistó a un líder local de la región del Lago Naivasha en Kenia, quien comentó que su ecosistema era uno de los más estudiados en el Valle del Rift de África. Sin embargo, él y sus compañeros tenían poco acceso a esos datos, incluyendo la información meteorológica, el uso del agua, la productividad, así como a los análisis resultantes. Por el contrario, los resultados de esas investigaciones permanecieron ocultos en las bases de datos de las universidades, de las ONG internacionales, de las empresas u los organismos públicos, y por lo general estos datos eran inaccesibles o inasequibles.
El fenómeno tiene los siguientes elementos esenciales:
- Los datos (y aprendizajes) se extraen de los países o comunidades sin el consentimiento o el conocimiento del propietario legítimo de los datos: el país, la comunidad o la población de donde se obtiene o de quien se recopilan los datos.
- El conocimiento obtenido a partir de los datos se produce fuera del país o la comunidad de origen, lo que sucede sin que el propietario legítimo de los datos participe.
- La extracción de datos establece un desequilibrio de poder inherente (el cual ya estaba presente desde antes de la recopilación de los datos, o se originó como resultado de este proceso de extracción) entre los recolectores de datos y los legítimos propietarios de los mismos.
Quienes recopilan los datos crean sistemas e ideologías que fortalecen o justifican el que se apropie de la información en nombre del rigor intelectual, con fines de control y evaluación, o siguiendo un modelo de negocio con fines de lucro. En cualquier caso, estos sistemas suelen determinar dónde y cómo se asignan los recursos.
Según nuestra experiencia, el colonialismo de datos tiene al menos tres consecuencias perjudiciales. En primer lugar, genera decisiones de baja calidad. Dado que el análisis se efectúa sin la participación de la comunidad, el colonialismo de los datos conduce a conclusiones que a menudo están alejadas de la realidad del lugar y de las perspectivas e intereses de los legítimos propietarios de la información.
En segundo lugar, resta poder. El colonialismo de datos arrebata el poder para la toma de decisiones al país o a las comunidades directamente afectadas. Por ejemplo, un dirigente de África Oriental que trabajaba en la Secretaría de Salud de su país compartió la frustración y humillación que sintió cuando, estando en una conferencia, vio por primera vez los datos presentados por un investigador que había viajado a su país para realizar un estudio. No solamente el investigador se llevó todo el crédito de este trabajo, sino que los responsables de la toma de decisiones del país no tuvieron la oportunidad de utilizar los datos para orientar y defender su propio rumbo hacia el futuro.
En tercer lugar, desvía recursos. Los análisis de datos se utilizan a menudo para determinar cómo y hacia dónde fluye el dinero. En consecuencia, el colonialismo de datos excluye a los legítimos propietarios de la información cuando los financiadores y los responsables de la toma de decisiones asignan capitales y otros recursos. Un ejemplo es el caso de los programas de salud a gran escala, que se han definido históricamente a partir de datos de incidencia o prevalencia, por lo que grandes sumas de dinero entran y salen de las comunidades, tomando en cuenta datos que no fueron recolectados por los legítimos propietarios de estos datos y que no apoyaron a contextualizar apropiadamente. Los mecanismos como la financiación orientada a los resultados pueden utilizar los datos para justificar la privación de fondos a una zona o programa en particular, lo que castiga así a las comunidades al utilizar un análisis en los que ni siquiera fueron tomadas en cuenta.
Los datos como un recurso reutilizable
Tradicionalmente, las prácticas coloniales de extracción han mostrado una tendencia a enfocarse en recursos naturales finitos, como son el petróleo y los diamantes. Las cantidades limitadas y la demanda de este tipo de recursos lograron aumentar su valor; pero los datos no son como el petróleo. Los datos pueden volver a producirse y ser compartidos sin costo. Entonces, ¿por qué seguimos actuando como si fuesen un recurso escaso?
En el sector privado, las empresas conservan la gran mayoría de sus datos en recintos cerrados, ya que ser el único propietario de la información es, cada vez más, la base de la ventaja competitiva de las corporaciones. Las grandes empresas tecnológicas tienen el interés de poseer y capturar los datos de los demás, y las enormes bases de datos patentadas son una enorme fuente de riqueza de las empresas que va en incremento.
Los datos no son un recurso finito en el campo del desarrollo social, sin embargo, operamos como si lo fueran. Creemos que es esta tendencia reflexiva, y no la mala voluntad de mantener a las comunidades en el olvido, lo que sustenta el colonialismo de datos en la actualidad. Compartir los datos aceleraría el impacto colectivo al alinear los intereses y destacar las soluciones que realmente funcionan. Compartir conjuntos de datos agrupados y anónimos puede aportar claridad a entornos complejos al apoyarse en conocimientos compartidos, lo que permitirá trabajar en la mejora continua de los sistemas actuales.
Por ejemplo, durante 2017, líderes de salud gubernamentales se reunieron en Mozambique para conversar sobre los datos de rendimiento de los refrigeradores de vacunas, que la Secretaría de Salud de ese país recolectaba a través de sensores en tiempo real. La Secretaría de Salud de Tanzania se planteó comprar algunos de los mismos refrigeradores. Por tanto, Mozambique compartió los datos de rendimiento de los refrigeradores con Tanzania. Un acto tan sencillo destaca la problemática que viven muchos otros países cuyos datos son propiedad de terceros (a menudo empresas) y que, en consecuencia, no pueden beneficiarse ellos mismos y mucho menos ayudar sus vecinos en este sentido.
Por supuesto, no todos los datos deben difundirse o ser compartidos abiertamente. Los datos sobre testigos de derechos humanos, los informes de maltrato infantil, los historiales médicos personales y el estado del VIH, son ejemplos de información sensible de las personas que no deben compartirse. Nos referimos a los datos que pueden utilizarse responsablemente de manera más amplia, como los datos sobre equipamiento e infraestructuras, la eficacia de los programas, la efectividad de los medicamentos o el uso del suelo.
Cuatro principios para el cambio
No se debe seguir extrayendo o capturando datos de los países y las comunidades. Si en el sector social deseamos participar verdaderamente en el cambio de los sistemas mediante la colaboración con las comunidades de todo el mundo, debemos llevar esa colaboración al terreno del recurso más sólido en la actualidad: los datos. Proponemos los siguientes cuatro principios con relación a la propiedad, privacidad, intercambio, consentimiento y el uso apropiado de los datos como puntos de referencia para descolonizar los datos y así reubicar el poder en las comunidades de donde se obtiene la información.
En primer lugar, los datos deben ser propiedad de las comunidades y los países de donde se obtienen. Las decisiones sobre el uso, el análisis, el acceso y la interpretación de los datos deben ser dirigidas por los propietarios legítimos de los datos, quienes deben contar con las herramientas y los recursos para interpretar la información y actuar en consecuencia. Gavi, the Vaccine Alliance (Gavi, la Alianza para las Vacunas) ha sido uno de los primeros líderes en este cambio, al insistir en que los países sean dueños de sus datos, y al reiterar el principio de propiedad del país en lo que respecta a los datos obtenidos de los refrigeradores para vacunas.
En segundo lugar, los legítimos propietarios de los datos deben determinar qué información debe permanecer privada. Este principio va más allá de proteger la información personal reconocible de cada individuo, la cual está cada vez más regulada a nivel nacional. Esto puede incluir información sensible que la comunidad quiera proteger, como la ubicación de yacimientos de recursos naturales o antigüedades.
En tercer lugar, los datos deben compartirse solo con consentimiento significativo y para un bien significativo. Los datos son muy valiosos por su capacidad de brindar un aprendizaje rápido. El intercambio de datos, cuando se hace de forma que no aumente el riesgo para ningún individuo o comunidad, nos ayuda a maximizar el valor de esos datos para los legítimos propietarios de la información, así como para el sector del desarrollo social. En este contexto, el consentimiento y el valor significativos se derivan de respetar a los legítimos propietarios de la información honrando sus normas culturales, garantizando que se priorice su aprendizaje y uso, y otorgándoles el control directamente en sus manos. Cuando se aplica de esta manera, este principio debería favorecer a un verdadero intercambio de valor en la distribución de datos, en lugar de a la expropiación.
En cuarto lugar, los datos no deben ser un castigo. El mundo moderno utiliza la información para aprender y mejorar, y este uso exige datos de calidad. Los datos que se emplean para sancionar conducen a incentivos negativos, que, con el fin de evitar el castigo, llevan a generar información falsa. Esto anula el valor de los datos para el aprendizaje e impacto.
Alejarse del colonialismo de datos no es una transición fácil. Reconocemos la humildad, la introspección y el compromiso que se requieren para identificar y eliminar el colonialismo de datos en todo nuestro trabajo. Si somos capaces de hacer este cambio, podemos fortalecer la acción colectiva y ayudar a que los beneficios de los datos favorezcan directa e inmediatamente a las personas y lugares de donde estos se obtienen. Este es el propósito de descolonizar los datos y un valor fundamental del sector de desarrollo social.
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Autores originales:
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NITHYA RAMANATHAN (@NithyaRamanath1) es cofundadora y consejera delegada de Nexleaf Analytics, una empresa tecnológica sin fines de lucro que colabora con los países para garantizar que cuenten con los datos necesarios para crear soluciones duraderas que mejoren la salud de las personas.
JIM FRUCHTERMAN @JimFruchterman) es fundador y director general de Tech Matters (La Tecnología Importa), una empresa de tecnología sin fines de lucro que crea plataformas tecnológicas para ayudar a las organizaciones del sector social a colaborar y resolver problemas sociales o medioambientales.
AMY FOWLER es la directora de los programas de vacunas de Nexleaf Analytics, y se encarga de la dirección estratégica general de los proyectos mundiales de Nexleaf destinados a mejorar la percepción de las cadenas de frío de las vacunas. Antes de trabajar en Nexleaf, pasó casi una década con la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID, por sus siglas en inglés) desempeñando diversas funciones centradas en los sistemas de salud.
GABRIELE CAROTTI-SHA (@_gabrielesha) es una investigadora en múltiples disciplinas que estudia el potencial de la innovación guiada por la tecnología para impulsar el desarrollo económico. Actualmente, produce el podcast Tech Matters, que se centra en la intersección de la tecnología y la empresa social.
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Este artículo es contenido original de la revista de Stanford Social Innovation Review publicado en la edición primavera 2022.
- Traducción del artículo Decolonize Data por Leticia Neria.
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