Los análisis de big data pueden ayudarnos a detener la violencia en seco.
Utilizar datos sobre el cambio climático puede ayudar a predecir la escalada de la violencia.
El uso indebido de técnicas de big data podría agravar las tensiones sociales existentes.
El big data —el uso de técnicas informáticas avanzadas, como el aprendizaje automático, para analizar enormes cantidades de datos— demuestra de forma continua su utilidad en los ámbitos científico y empresarial, ya que genera nuevos conocimientos.
La mayoría está familiarizada con estos avances en el ámbito de la medicina, que abarcan desde el diagnóstico de enfermedades hasta el seguimiento y la reducción de la propagación de la COVID-19. También se habla con frecuencia de los avances del big data en los vehículos autónomos y la automatización industrial.
Sin embargo, esta tecnología apenas está empezando a tener un impacto en nuestra capacidad para prever mejor la violencia y los conflictos y, por tanto, para orientar posibles medidas preventivas.
Tendencias recientes muestran un deterioro de la paz en todo el mundo desde 2008, lo que amenaza con revertir los avances alentadores logrados en décadas anteriores. El big data tiene potencial para ayudar a revertir esta tendencia y reducir la prevalencia de la violencia, incluidas la violencia sexual, la violencia relacionada con las elecciones y la política, y los conflictos agravados por el clima.
Estas son tres áreas principales en las que el big data puede aplicarse aún más para avanzar en los esfuerzos en esta línea.
1. Comprender el extremismo en línea para detener la violencia fuera de línea
En los últimos años, se ha producido un aumento considerable de la difusión de narrativas y contenidos extremistas en las plataformas de redes sociales, que en ocasiones han estado vinculados a actos de violencia fuera de línea, como el atentado terrorista de Nueva Zelanda en 2019.
La mayoría de los intentos por contrarrestar estas amenazas se han centrado en la prohibición de contenidos y usuarios; sin embargo, la investigación ha demostrado que este enfoque es en gran medida ineficaz y, en ocasiones, contraproducente.
El grupo Moonshot CVE utiliza técnicas de big data para comprender cómo el extremismo en línea podría derivar en violencia fuera de línea. Esto les lleva a desarrollar técnicas que responden de forma más eficaz al extremismo tanto en línea como fuera de ella, lo que ayuda a evitar que las personas avancen por un camino hacia el extremismo violento.
Su trabajo se ha utilizado contra el EIIL, así como en todos los Estados Unidos para contrarrestar la creciente amenaza del extremismo de derecha.
Del mismo modo, IBM ha desarrollado herramientas que permiten monitorizar cientos de millones de tuits para analizar el sentimiento y, potencialmente, anticiparse a actividades delictivas.
Sin embargo, estos avances no están exentos de inconvenientes. Crece la preocupación de que el uso indebido de técnicas de big data pueda exacerbar las tensiones sociales, y algunos critican el desarrollo de algoritmos con sesgos raciales, por ejemplo. El uso de dichos algoritmos podría interactuar con otras fuentes de sesgo y, por tanto, debe tratarse con precaución, en particular en el contexto de la prevención de la delincuencia y la actividad policial,
Safecity es una iniciativa que utiliza el big data para crear mapas que identifican los puntos calientes de agresiones a partir de casos de agresión actualizados por los usuarios. Esto resulta útil para ayudar a las personas a evitar zonas donde podrían tener mayor probabilidad de sufrir una agresión. Del mismo modo, HarassMap utiliza datos georreferenciados y de fuentes colaborativas para señalar dónde se han producido agresiones, lo que aumenta la concienciación pública y, con ello, reduce los espacios en los que pueden producirse tales agresiones.
2. Anticipar la agitación política
Los episodios recurrentes de violencia en muchos países son una gran preocupación para la paz y obstaculizan los esfuerzos mundiales por alcanzar el desarrollo sostenible, atrapando a las poblaciones en un ciclo autoperpetuado de empobrecimiento y mayor desestabilización.
Este es un desafío grave, en particular, para varios países africanos. Predecir mejor este tipo de violencia sería extremadamente valioso y permitiría llevar a cabo esfuerzos de prevención más eficaces.
Los investigadores detrás del proyecto ViEWS han comenzado a integrar el aprendizaje automático en la elaboración de predicciones de alta resolución sobre la violencia política en toda África, con hasta 36 meses de antelación. Con resultados iniciales prometedores, este sistema de alerta temprana supone un comienzo importante en los intentos por aumentar nuestro conocimiento sobre dónde y cuándo se producirá dicho conflicto y, por tanto, por interrumpir los ciclos de violencia.
Tras la violencia mortal de las elecciones keniatas de 2007, un grupo de tecnólogos fundó el grupo Ushahidi (que significa «testimonio» en suajili). Ushahidi ha utilizado herramientas de big data, como el procesamiento del lenguaje natural, para analizar datos de fuentes colaborativas y vigilar en tiempo real la violencia electoral, lo que contribuye a combatir su propagación.
Desde entonces, han ampliado su labor para incluir más de 160 países y tipos de proyectos, como la guerra civil siria, Occupy Wall Street y el terremoto de Christchurch de 2011.
La violencia que siguió a las elecciones presidenciales estadounidenses de 2020 pone de manifiesto lo generalizados que están estos desafíos y, por tanto, la necesidad de abordarlos a escala mundial. El big data puede y debe desempeñar su papel para afrontar estas cuestiones.
3. Cómo el cambio climático se relaciona con el riesgo de conflicto
Los expertos han advertido reiteradamente sobre el impacto del cambio climático en el riesgo de conflicto violento a escala mundial.
El estrés climático y sus efectos en la vida y los medios de subsistencia de las personas se ha convertido en una nueva frontera en la investigación de conflictos; en concreto, predecir con precisión cuándo y dónde es probable que se produzca violencia relacionada con ello.
En una comunicación con el director de ViEWS, el profesor Håvard Hegre sostuvo que alcanzar este objetivo dependería del uso de diversos datos de código abierto sobre el clima, así como de una serie de variables socioeconómicas y políticas intervinientes.
Modelizar el impacto de las perturbaciones en la producción de alimentos inducidas por el clima en el riesgo de conflicto, por ejemplo, es importante en este esfuerzo. El Programa Mundial de Alimentos ha desarrollado HungerMap Live, que integra datos sobre alimentación, nutrición, meteorología y economía para predecir la inseguridad alimentaria.
Estas predicciones podrían combinarse con información sobre el sentimiento político y la polarización procedente de bases de datos como GDELT, un amplio proyecto que supervisa todas las fuentes de noticias (impresas y en línea), así como las redes sociales, en más de 100 idiomas y en casi todos los países del mundo.
Este flujo masivo y constantemente actualizado de datos ha demostrado ser útil para supervisar los aspectos sensibles al tiempo de la escalada de la agitación social en el pasado, lo que demuestra su potencial para identificar amenazas de seguridad emergentes a raíz del cambio climático.
La iniciativa Agua, Paz y Seguridad del Instituto de Recursos Mundiales ha desarrollado una herramienta de alerta temprana relacionada con los conflictos por el agua. Utilizan el aprendizaje automático para analizar diversos datos, incluidos indicadores económicos, sociopolíticos y ambientales, con el fin de predecir puntos calientes de violencia en algunas de las regiones más afectadas por el estrés hídrico de África, Oriente Medio y el sudeste asiático, con hasta 12 meses de antelación.
Hasta ahora, el modelo predice correctamente la aparición global del 86 % de los conflictos futuros, aunque advierte de la dificultad de predecir con alta precisión espacial.
Una advertencia procedente de la COVID-19
Las aplicaciones de big data ciertamente han comenzado a demostrar su potencial para predecir la violencia y ayudar a prevenirla. Sin embargo, los avances en la previsión de crisis y conflictos no deben producirse a costa de las libertades individuales.
Las preocupaciones actuales sobre las respuestas basadas en datos a la pandemia de COVID-19 son una advertencia. Asimismo, deben evitarse los posibles sesgos contra las minorías, así como el riesgo de que los gobiernos autoritarios utilicen el big data para perseguir aún más a la población.
No obstante, existe un gran potencial para mejorar la capacidad de previsión y prevención. Con el apoyo de los gobiernos y las entidades financiadoras, así como con las aportaciones de expertos y profesionales de campo, abundan las oportunidades para avanzar en el campo del análisis computacional de conflictos y contribuir a mejorar las condiciones propicias para la paz.
