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Los límites de la ingeniería social
Aprovechando el big data, los investigadores y planificadores están construyendo modelos matemáticos de comportamiento personal y cívico. Pero los modelos pueden ocultar en lugar de revelar las fuentes más profundas de los males sociales. 16 de abril de 2014
En 1969, Playboy publicó un largo y despreocupado entrevista con Marshall McLuhan en el que el teórico de los medios y el icono de los sesenta esbozaban un retrato del futuro seductor y repugnante a la vez. Al señalar la capacidad de las computadoras digitales para analizar datos y comunicar mensajes, predijo que las máquinas eventualmente se desplegarían para ajustar el funcionamiento de la sociedad. La computadora puede usarse para dirigir una red de termostatos globales para modelar la vida de manera que optimice la conciencia humana, dijo. Ya es tecnológicamente factible emplear la computadora para programar sociedades de manera beneficiosa. Reconoció que tal control centralizado planteaba el espectro del lavado de cerebro, o algo mucho peor, pero enfatizó que la programación de las sociedades en realidad podría llevarse a cabo de manera bastante constructiva y humanística.
La entrevista apareció cuando las computadoras se usaban principalmente para arcanos números científicos e industriales. Para la mayoría de los lectores en ese momento, las palabras de McLuhan deben haber sonado exageradas, si no locas. Ahora parecen proféticos. Con los teléfonos inteligentes omnipresentes, Facebook ineludible y las computadoras portátiles emergentes como Google Glass, la sociedad está ganando un sistema de detección digital. Se realiza un seguimiento de la ubicación y el comportamiento de las personas a lo largo de sus días, y la información resultante se transmite instantáneamente a grandes granjas de servidores. Una vez que escribimos los algoritmos necesarios para analizar todos esos macrodatos, creen muchos sociólogos y estadísticos, seremos recompensados con una comprensión mucho más profunda de lo que hace que la sociedad funcione.
Esta historia fue parte de nuestro número de mayo de 2014
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Uno de los defensores más entusiastas del big data es Alex Sandy Pentland, un científico de datos que, como director del Laboratorio de Dinámica Humana del MIT, ha utilizado durante mucho tiempo las computadoras para estudiar el comportamiento de las empresas y otras organizaciones. En su breve pero ambicioso libro, Física Social, Pentland sostiene que nuestra capacidad enormemente ampliada para recopilar datos de comportamiento permitirá a los científicos desarrollar una teoría causal de la estructura social y, en última instancia, establecer una explicación matemática de por qué la sociedad reacciona como lo hace en todo tipo de circunstancias. Como deja claro el título del libro, Pentland piensa que el mundo social, no menos que el mundo material, opera de acuerdo con reglas. Hay regularidades estadísticas dentro del movimiento y la comunicación humanos, escribe, y una vez que comprendamos completamente esas regularidades, descubriremos los mecanismos básicos de las interacciones sociales.
La idea de Pentland de una sociedad basada en datos es problemática. Nos animaría a optimizar el status quo en lugar de desafiarlo.
Cosas revisadas
Física social: cómo se difunden las buenas ideas: las lecciones de una nueva ciencia
Por Alex Pentland
Penguin Press, 2014
Pentland cree que lo que nos ha impedido descifrar los fundamentos matemáticos de la sociedad hasta ahora es la falta de rigor empírico en las ciencias sociales. A diferencia de los físicos, que pueden medir los movimientos de los objetos con gran precisión, los sociólogos han tenido que conformarse con observaciones borrosas. Han tenido que trabajar con conjuntos de datos aproximados e incompletos extraídos de pequeñas muestras de la población, y han tenido que confiar en los recuerdos notoriamente defectuosos de las personas sobre lo que hicieron, cuándo lo hicieron y con quién lo hicieron. Las redes de computadoras prometen remediar esas deficiencias. Aprovechando los flujos de datos que fluyen a través de dispositivos, motores de búsqueda, redes sociales y sistemas de pago con tarjetas de crédito, los científicos podrán recopilar información precisa y en tiempo real sobre el comportamiento de millones, si no miles de millones, de personas. Y como las computadoras no olvidan ni mienten, la información será confiable.
Para ilustrar lo que nos espera, Pentland describe una serie de experimentos que él y sus asociados han estado realizando en el sector privado. Entran en una empresa y le dan a cada empleado una tarjeta de identificación electrónica, llamada insignia sociométrica, que cuelga del cuello y se comunica con las insignias que usan los colegas. Incorporando micrófonos, sensores de ubicación y acelerómetros, las insignias monitorean a dónde van las personas y con quién hablan, tomando nota de su tono de voz e incluso de su lenguaje corporal. Los dispositivos son capaces de medir no solo las cadenas de comunicación e influencia dentro de una organización, sino también los niveles de energía personal y rasgos como la extraversión y la empatía. En uno de esos estudios sobre el centro de llamadas de un banco, los investigadores descubrieron que la productividad podía incrementarse simplemente modificando el horario de las pausas para el café.
Pentland denomina a esta técnica de procesamiento de datos como minería de realidad, y sugiere que los teléfonos inteligentes equipados con sensores y aplicaciones especializados pueden recopilar tipos de información similares en una escala mucho más amplia. Alimentados en programas de modelos estadísticos, los datos podrían revelar cómo cosas como ideas, decisiones, estado de ánimo o la gripe estacional se propagan en la comunidad.
El modelado matemático de la sociedad es posible, según Pentland, por la tractabilidad innata de los seres humanos. Podemos pensar en nosotros mismos como actores racionales, en control consciente de nuestras elecciones, pero la mayor parte de lo que hacemos es reflexivo. Nuestro comportamiento está determinado por nuestras reacciones subliminales a la influencia de otras personas, particularmente aquellos en los diversos grupos de compañeros a los que pertenecemos. El poder de la física social, escribe, proviene del hecho de que casi todas nuestras acciones diarias son habituales, basadas principalmente en lo que hemos aprendido al observar el comportamiento de los demás. Una vez que mapees y midas todas las influencias sociales de una persona, puedes desarrollar un modelo estadístico que prediga el comportamiento de esa persona, al igual que puedes modelar el camino que tomará una bola de billar después de golpear otras bolas.
Descifrar el comportamiento de las personas es solo el primer paso. Lo que realmente entusiasma a Pentland es la perspectiva de utilizar medios digitales y herramientas relacionadas para cambiar el comportamiento de las personas, para motivar a grupos e individuos a actuar de manera más productiva y responsable. Si las personas reaccionan de manera predecible a las influencias sociales, entonces los gobiernos y las empresas pueden usar las computadoras para desarrollar y entregar incentivos cuidadosamente diseñados, como mensajes de elogio o pequeños pagos en efectivo, para sintonizar los flujos de influencia en un grupo y así modificar los hábitos de sus miembros. . Más allá de mejorar la eficiencia de los sistemas de tránsito y de atención médica, sugiere Pentland, los programas de incentivos grupales pueden hacer que las comunidades sean más armoniosas y creativas. Nuestro principal conocimiento, informa, es que al apuntar a los compañeros de [un] individuo, la presión de los compañeros puede amplificar el efecto deseado de una recompensa en el individuo objetivo. Las computadoras se convierten, como imaginó McLuhan, en termostatos cívicos. No solo registran el estado de la sociedad, sino que lo ajustan a algún ideal prescrito. Tanto el seguimiento como el mantenimiento del orden social están automatizados.
En última instancia, argumenta Pentland, mirar las interacciones de las personas a través de una lente matemática nos liberará de las nociones gastadas por el tiempo sobre clases y lucha de clases. Las clases políticas y económicas, sostiene, son estereotipos simplificados de una matriz fluida y superpuesta de grupos de pares. Los grupos de pares, a diferencia de las clases, se definen por normas compartidas en lugar de solo características estándar como los ingresos o su relación con los medios de producción. Armados con información exhaustiva sobre los hábitos y las asociaciones de las personas, los planificadores cívicos podrán rastrear el flujo completo de influencias que dan forma al comportamiento personal. Abandonando categorías generales como ricos y pobres o ricos y pobres, seremos capaces de entender a las personas como individuos, incluso si esos individuos no son más que la suma de todas las presiones de grupo y otras influencias sociales que los afectan.
Reemplazar la política con la programación puede parecer atractivo, particularmente dada la parálisis de Washington. Pero hay buenas razones para estar nervioso por este tipo de ingeniería social. Las más obvias son las preocupaciones de privacidad que surgen al recopilar información personal cada vez más íntima. Pentland anticipa tales críticas al abogar por un New Deal on Data que otorgue a las personas control directo sobre la información recopilada sobre ellos. Sin embargo, es difícil imaginar que las empresas de Internet acuerden ceder la propiedad de la información de comportamiento que es crucial para su ventaja competitiva.
Incluso si asumimos que los problemas de privacidad se pueden resolver, la idea de lo que Pentland llama una sociedad basada en datos sigue siendo problemática. La física social es una variación de la teoría del conductismo que gozó de popularidad en la época de McLuhan y adolece de las mismas limitaciones que condenaron a su predecesora. Definir las relaciones sociales como un patrón de estímulo y respuesta facilita las matemáticas, pero ignora las fuentes profundas y estructurales de los males sociales. Pentland puede tener razón en que nuestro comportamiento está determinado en gran medida por las normas sociales y las influencias de nuestros pares, pero lo que no ve es que esas normas e influencias están moldeadas por la historia, la política y la economía, sin mencionar el poder y los prejuicios. Las personas no tienen total libertad para elegir sus grupos de compañeros. Sus opciones están limitadas por el lugar donde viven, de dónde vienen, cuánto dinero tienen y cómo son. Un modelo estadístico de sociedad que ignora los problemas de clase, que toma los patrones de influencia como algo dado más que como contingencias históricas, tenderá a perpetuar las estructuras y dinámicas sociales existentes. Nos animará a optimizar el statu quo en lugar de desafiarlo.
La política es desordenada porque la sociedad es desordenada, no al revés. Pentland hace un trabajo encomiable al describir cómo mejores datos pueden mejorar la planificación social. Pero al igual que otros aspirantes a ingenieros sociales, se extralimita. Dejando que su entusiasmo se apodere de él, comienza a tomar la metáfora de la física social literalmente, incluso cuando reconoce que los modelos matemáticos siempre serán reduccionistas. Debido a que no intenta capturar los procesos cognitivos internos, escribe en un momento dado, la física social es inherentemente probabilística, con un núcleo irreducible de incertidumbre causado por evitar la naturaleza generativa del pensamiento humano consciente. Lo que los macrodatos no pueden explicar es lo más impredecible y más interesante de nosotros.
Nicholas Carr escribe sobre tecnología y cultura. Su nuevo libro , The Glass Cage: Automatización y nosotros, se publicará en septiembre.