El algoritmo y el hombre

Mundo · Giorgio Vittadini
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10 julio 2018
Hace unas semanas circuló por las redes una fotografía falseada del hallazgo de tres niños muertos en un naufragio el 29 de junio en las costas libias. La intención era demostrar que no era real, sino que se había montado en un estudio, como si también la noticia fuera falsa. Pero el naufragio y los muertos se han confirmado y documentado. Llegados a este punto de manipulación tan odiosa, el tema de las noticias falsas nos obliga a mirar a fondo el problema de cómo se forma nuestro conocimiento.

Hace unas semanas circuló por las redes una fotografía falseada del hallazgo de tres niños muertos en un naufragio el 29 de junio en las costas libias. La intención era demostrar que no era real, sino que se había montado en un estudio, como si también la noticia fuera falsa. Pero el naufragio y los muertos se han confirmado y documentado. Llegados a este punto de manipulación tan odiosa, el tema de las noticias falsas nos obliga a mirar a fondo el problema de cómo se forma nuestro conocimiento.

Ciertamente, la desinformación no es un fenómeno nuevo. Solo que hoy se conoce más por la enorme cantidad de datos y por la velocidad con la que circulan por la red. El grado de falsedad que encontramos es variado y oculta diversas motivaciones, desde las económicas (los clics que incrementan el tráfico y por tanto la contratación de publicidad) a las ideológicas, con frases y títulos efectistas que pretenden dar un sentido general a fenómenos complejos, y cifras y datos sacados de contexto. Todo esto orientado naturalmente a nuestro lado más débil, pues todos sabemos que, como seres humanos, parece que por naturaleza necesitemos ver confirmados incluso nuestros prejuicios. Más que nunca en estos tiempos inciertos buscamos seguridad, asertividad, atajos en nuestra búsqueda de la verdad. Y cada vez estamos menos dubitativos, reflexivos y sedientos de conocer.

Pero buscar la verdad nunca es fácil. La verdad está viva, no soporta los automatismos. Es como si exigiera ser verdaderamente querida y buscada. Además, al engañamos de lo contrario disponemos de un acceso directo a la información que era impensable en otros tiempos. Por eso los big data de la era digital se valoran actualmente como si fueran el santo grial del conocimiento. La digitalización nos está obligando a dar un potente paso adelante con su idea de que recogiendo grandes cantidades de datos podremos hacer descubrimientos extraordinarios. Pero corremos el riesgo de olvidar que interpretar tanta información no solo requiere instrumentos específicos para “manejar” tal cantidad sino también criterios que valoren su calidad, más allá de enfoques interpretativos evidentes.

Paradójicamente, muchos datos en este momento corren el riesgo de no significar “más conocimiento” sino “más ideología”, porque para conocer hacen falta criterios y objetivos. Es decir, sabiduría. Para hacernos idea de la dificultad de una investigación, a mis alumnos de estadística les digo que es como estudiar la contaminación de un lago. Con las técnicas modernas podremos tener millones de datos. Si además llegáramos a descubrir que su efecto es nulo, podría suceder en cambio que en ese lago muera alguien a causa precisamente de algún agente contaminante. ¿Por qué? Porque la distribución de los agentes contaminantes puede no ser homogénea y concentrarse de manera nociva en ciertos puntos. Es decir, la peligrosidad de los agentes contaminantes no se puede detectar con un algoritmo “mecánico”, que resulta incapaz de captarla en la enorme masa del agua de un lago.

Tender a reducir la heterogeneidad de los fenómenos lleva a razonar demasiado en abstracciones. Joseph Ratzinger decía que cada vez reducimos más la razón a razón técnica por el gran nivel de abstracción (separar y tomar distancia) el que nos estamos sumergiendo. Para llegar a captar la heterogeneidad y causalidad de los datos hace falta una hipótesis que parta de la observación de la realidad que luego los datos tendrán que describir. En último término, una lectura de los datos que pueda considerarse conocimiento útil, que enriquezca la experiencia, nace de un interés, no de una neutralidad, que en realidad no existe. Neutro y objetivo deberá ser el modo en que se recojan los datos que confirmen, describan o refuten una hipótesis. Los big data necesitan ante todo a alguien que los interprete. Tras un algoritmo siempre hay una lectura implícita, tal vez no declarada, pero que orienta la lectura de los datos. Cualquier algoritmo lleva tras de sí un hombre que lo imposta. Esta impostación da resultados. No existe autocapacidad de expresión de los datos por sí mismos.

Una vez establecido este punto como factor determinante de la búsqueda, queda el problema de los instrumentos y de los ámbitos de divulgación, que son siempre los seres humanos. En esta época de peligroso aislamiento, asistimos a una constante erosión de la confianza hacia los agentes tradicionales de construcción y difusión del conocimiento. Escuelas, universidades, medios de comunicación, asociaciones… Cada punto tradicional de reelaboración del pensamiento entra en crisis. Pero esto es justamente lo que hace falta, porque los individuos no podemos quedarnos solos en medio de un mar de informaciones que nos asalta a diario. Apertura, curiosidad, capacidad crítica, profundización, reflexión son actividades indispensables que no se pueden realizar solos porque la búsqueda de la verdad es una relación entre experiencias que no se puede reducir ni expresar solo en palabras. Hay que dar un salto hacia adelante mucho más decidido, hacia la educación de la persona, y hay que reconstruir ámbitos de relación educativa donde el conocimiento se forme, se comparta y se critique. Ámbitos donde verse confortados pero sobre todo donde hacer crecer el espíritu crítico, el deseo de conocer, entender y por tanto crecer. En una palabra, ser libres.

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