jueves, mayo 26, 2022

Algoritmos rentables que no salvan vidas

Poco se puede añadir a lo dicho tras la salvajada de la escuela de Uvalde, ante el inconsolable dolor de los familiares de los niños y maestras asesinadas. No hay palabras que les puedan ayudar, o al menos no las conozco. Tampoco merece la pena reiterarse sobre la absurda legislación norteamericana que liberaliza por completo la venta de armas y ofrece la vía perfecta para dirimir disputas y problemas en forma de disparos, causando un número de víctimas por arma de bala que es completamente anómalo comparado con el resto de sociedades occidentales. Si no atajan eso no lograrán arreglar este problema y evitar nuevos dramas.

Pero sí se puede decir algo del papel de las redes sociales y de sus todopoderosos algoritmos, elevados a los altares de la eficiencia y rentabilidad, con motivos sobrados para ello. En este caso, y en tantos otros anteriores, el asesino publicó en las redes que utilizaba información que permitía intuir que las cosas no iban bien; compras compulsivas de armamento, mensajes de odio y venganza, intenciones de hacer daño, manifiestos supremacistas o similares… el asesinato múltiple es, en muchos casos, el último de los pasos que da uno de estos sujetos tras haber autoconfirmado en las redes sus intenciones, dejando constancia escrita y fotográfica de una iniciativa macabra. Es cierto que también hay casos de ataques en los que el asesino no dio muestra alguna en redes, no hizo nada, pero son los menos. Y la gran pregunta es qué hacen los algoritmos de las redes ante esta información. La respuesta que nos ofrecen, visto lo visto, es un nada tan clamoroso como indignante. Resulta que con un par de búsquedas por internet y unas compras de nada el algoritmo de cualquiera de esas redes es capaz de saber cuáles son tus gustos, aficiones, deseos o estados de ánimo, y te propone para comprar aquellos productos que sabe que vas a demandar tarde o temprano. Ese poder de criba de la información escondida en los datos es lo que da el enorme atractivo que tienen las redes para todo tipo de empresas, que las utiliza para direccionar sus productos al consumidor de la manera más efectiva y segura posible. El patrocinio de las redes por parte de la publicidad comercial se debe a eso, a que son la vía más segura para colocar productos de manera personalizada, a maximizar el beneficio por unidad producida de un fabricante que ya no necesita caras campañas de marketing para segmentar, de manera burda y aproximada, su mercado. Pues bien, esos algoritmos maravillosos no son capaces de cruzar la información de la compra de unas armas y unos mensajes de odio para detectar que determinado usuario puede acabar cometiendo una desgracia. Las pistas de información que suelen descubrirse tras estos desastres son mucho más obvias que muchas de las derivadas de patrones de consumo y ocio convencionales, por así llamarlos, y surge la pregunta de si esos algoritmos realmente son tan útiles como parece o son una herramienta fallida. La respuesta parece sencilla, y es que esos algoritmos están hechos para lo que están, y trabajan buscando patrones con el fin con el que han sido diseñados, que no es otro que el beneficio económico de las redes y de las marcas que las patrocinan. El algoritmo recopila información para vender más y mejor, y no se preocupa de nada más porque nada más ha sido considerado en su estructura de funcionamiento. Por ello, otro tipo de datos que, cruzados, pueden dar lugar a informaciones distintas, son invisibles para sus cálculos. Ante la compra de armas por parte de un adolescente es probable que el algoritmo le ofrezca descuentos especiales en cartuchos de los fusiles que acaba de adquirir o en accesorios destinados para ellos, porque para el algoritmo un fusil es como una silla de bebe, un objeto que vale X euros, o dólares, y que genera un margen Z y que asociados con otros objetos puede hacer que ese margen Z aumente. Es tan simple como frío.

¿Es posible hacer que los algoritmos de las redes introduzcan variables y rutinas que permitan detectar estos patrones de comportamiento peligrosos basándose en las rutinas de compra y resto de datos? No soy un experto en la materia, pero sospecho que con trabajo y empeño podría lograrse. Como en el caso de las compras, tendríamos falsos positivos, errores en los que el algoritmo ofrece productos que el usuario no quiere o avisos de peligro ante comportamientos que luego no vayan a ser realmente mortíferos, pero vista la eficiencia comercial alcanzada es un campo a explorar que podría salvar muchas vidas. Y dado que no parece que la legislación de venta de armas vaya a cambiar en aquella nación, esta vía debiera explorarse cuanto antes.

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