ecosistema

Con el avance que la tecnología y la conectividad han venido experimentando durante los últimos años hemos entrado de lleno en una nueva era en la que  los datos nunca duermen y la cantidad de datos circulando es mayor que nunca. En la actualidad, podríamos decir que vivimos encerrados en una esfera rodeados de datos y eso nos ha ido haciendo cada vez más dependientes de ellos. Por otro lado, nos hemos ido también transformando poco a poco en seres tanto productores como recolectores de datos.

El término datasfera se ha venido utilizado históricamente para definir el conjunto de toda la información existente en los espacios digitales, incluyendo también otros conceptos relacionados como los flujos de datos y las plataformas implicadas. Pero este concepto ha ido desarrollándose y cobrando cada vez más relevancia de forma paralela al creciente peso de los datos en nuestra sociedad actual, convirtiéndose en un concepto importante a la hora de definir el futuro de las relaciones entre tecnología y sociedad.

En los inicios de la era digital podíamos considerar que vivíamos en nuestras propias burbujas de datos que íbamos alimentando poco a poco a lo largo de nuestras vidas hasta acabar totalmente inmersos en los datos del mundo online, donde la distinción entre lo real y lo virtual es cada vez más irrelevante. Hoy en día vivimos en una sociedad interconectada a través de los datos y también mediante algoritmos que nos unen y establecen relaciones entre nosotros. Todos aquellos datos que compartimos de forma más o menos consciente ya no nos afectan únicamente a nosotros mismos como individuos, sino que pueden tener también su efecto en el resto de la sociedad, incluso de forma a veces totalmente imprevisible – como en una versión digital del efecto mariposa.

Por tanto, los modelos de gobernanza que se basen en trabajar con los datos y su relación con las personas, como si se tratasen simplemente de instancias aisladas con las que podemos trabajar individualmente, ya no nos serán de utilidad en este nuevo entorno.

La necesidad de una aproximación a los datos basada en sistemas

En la actualidad, ese concepto relativamente simple de la dataesfera ha ido evolucionando hasta convertirse en un ecosistema digital completo, altamente interconectado y complejo – compuesto por una amplia gama de datos y tecnologías – que nosotros habitamos y que afecta a la forma en la que vivimos nuestras vidas. Es un sistema en el que los datos tienen valor solo en el contexto de su relación con otros datos, con las personas y con las normas que regulan esas relaciones.

Por lo tanto, para una gestión eficaz de este nuevo ecosistema, será necesaria una mejor comprensión de cómo los diferentes componentes de la dataesfera se relacionan entre sí, de cómo los datos fluyen a través de estos componentes y de cuáles serán las normas adecuadas necesarias para que este sistema interconectado funcione.

Los datos como componente activo del sistema

En una aproximación basada en sistemas, los datos se consideran un componente activo dentro del ecosistema. Esto significa que los datos ya no son sólo información estática, sino que también tienen la capacidad de influir en el funcionamiento del propio ecosistema y, por tanto, serán un componente más a tener en cuenta para la gestión eficaz del mismo.

Por ejemplo, los datos pueden utilizarse para ajustar el funcionamiento de los algoritmos, mejorando la precisión y la eficiencia de los sistemas de inteligencia artificial y de aprendizaje automático. De forma similar, también podrían utilizarse para ajustar la forma en que se toman decisiones y se aplican políticas en diferentes sectores, como la atención médica, la educación y la seguridad.

La dataesfera y la evolución del gobierno de los datos

Por lo tanto, será necesario explorar nuevos marcos colectivos de gobernanza de datos que tengan en consideración a todos los elementos del ecosistema en su diseño, controlando la forma en que se accede, se utiliza y se protege la información en el conjunto de la dataesfera.

Así se podría garantizar que los datos sean utilizados de manera segura, ética y responsable para el conjunto del ecosistema y no sólo en casos individuales o aislados. Por ejemplo, algunas de las nuevas herramientas de gobernanza de datos que hace ya tiempo que se están experimentando y nos pueden servir a la hora de gestionar la dataesfera de forma colectiva son los data commons o bienes digitales de datos, los data trusts o fideicomisos de datos, las cooperativas de datos, o los data collaboratives o colaboraciones de datos, entre otros.

El futuro de la dataesfera

La dataesfera seguirá creciendo y evolucionando en los próximos años, impulsada una vez más por los nuevos avances tecnológicos y el aumento de la conectividad y la ubicuidad de los sistemas. Será importante que los gobiernos y las organizaciones se mantengan al día de estos cambios y adapten sus estrategias de gobierno y gestión de datos en consecuencia mediante marcos regulatorios sólidos, acompañados de pautas éticas y prácticas responsables que aseguren que los beneficios que nos prometen la explotación de los datos se puedan finalmente materializar al mismo tiempo que se minimizan los riesgos.

Para poder atender adecuadamente estos desafíos, y aprovechar así todo el potencial de la dataesfera para un cambio positivo y por el bien común, será esencial dejar de pensar en los datos como algo que podamos tratar de forma aislada y adoptar un enfoque basado en sistemas que reconozca la naturaleza interconectada de los datos y su impacto en el conjunto de la sociedad.

Hoy en día, podríamos considerar que los espacios comunes de datos (data spaces), que la Comisión Europea lleva ya algún tiempo desarrollando como parte clave de su nueva estrategia de datos, son precisamente una evolución lógica del concepto de la dataesfera adaptada a las necesidades particulares de nuestro tiempo y actuando sobre todos los componentes del ecosistema simultáneamente: técnico, funcional, operacional, legal y de negocio.

Contenido elaborado por Carlos Iglesias, Open data Researcher y consultor, World Wide Web Foundation.

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

El impacto final que se puede obtener a través de una iniciativa de datos abiertos dependerá finalmente de múltiples factores interrelacionados que estarán presentes (o ausentes) en dichas iniciativas. Es por ello que el GovLab de la New York University ha analizado estos factores gracias al estudio de los varios casos de usos recopilados por su proyecto acerca del impacto del open data a lo largo del mundo llegando a elaborar una tabla periódica de los elementos habilitadores del impacto.

Estos elementos de impacto han sido finalmente clasificados en cinco categorías principales por las que haremos un rápido recorrido en las diferentes secciones a continuación.

Definición del problema y de la demanda de datos asociada

Obtener un mayor conocimiento anticipado de los problemas que deseamos resolver y la demanda de datos necesarios para poder darles solución es un primer paso lógico para la obtención del impacto deseado. Los elementos que entran en acción en esta categoría son:

• Análisis en profundidad de los futuros usuarios y optimización con respecto a sus necesidades desde el comienzo del proyecto.

• Definición de las causas y el contexto, distinguiendo claramente entre las causas del origen de los problemas que pretendemos atajar y los simples síntomas ocasionados por estos mismos problemas.

• Refinamiento a través de la descomposición del problema en cada uno de los factores que lo definen.

• Definición de los beneficios y objetivos esperados para poder proceder a la posterior medición de su grado de consecución.

• Auditoría de los datos necesarios para llevar a cabo la proposición de valor planteada e inventario de los datos realmente existentes al respecto.

Capacidad y cultura civil e institucional

La falta de conocimientos o de las capacidades mínimas tecnológicas y de gestión podría dar lugar a una barrera difícil de franquear a la hora de obtener el impacto esperado. Los elementos  que forman parte de esta categoría incluyen:

• Los elementos mínimos de hardware y software que constituyen las infraestructuras de datos necesarias para poder proporcionar el acceso y habilitar su uso.

• El capital humano, los servicios públicos y los elementos de la sociedad civil que constituyen la Infraestructura pública imprescindible para garantizar la disponibilidad de los datos en un ecosistema saneado.

• El nivel de alfabetización digital y el grado de penetración de internet necesarios para poder sacar provecho de los datos disponibles.

• Las barreras culturales o institucionales con respecto a la apertura y que podrían actuar como freno de la publicación o expansión de los datos abiertos.

• La existencia de las capacidades y conocimientos técnicos necesarios para poder sacar partido de los datos.

• Los canales de retroalimentación habilitados a la hora de recoger las experiencias de los usuarios y beneficiarios finales de los datos.

• Disponibilidad de los recursos necesarios para poder garantizar la sostenibilidad y disponibilidad en el largo plazo de los datos ya compartidos.

Gobernanza de los datos

La diversidad existente entre los distintos modelos de gobernanza con respecto a los estándares y políticas de publicación es otra variable claramente diferenciadora a la hora de hablar de impacto. Los elementos que forman parte de esta categoría incluyen:

• Elaboración de métricas de rendimiento que informen las decisiones a tomar en los proyectos de apertura a través de las diferentes iteraciones.

• Control de riesgos que pudiesen afectar a la privacidad de los datos o a información sensible para prevenir una exposición no deseada.

• Apertura por defecto como principio director de la estrategia y políticas existentes para garantizar el compromiso político al más alto nivel.

• Libre acceso a la información y otras políticas que funcionen como pilares necesarios sobre los que edificar los proyectos de apertura de datos.

• Medidas para asegurar una mínima calidad de los datos publicados de forma que sean suficientemente precisos y actualizados para poder sacarles provecho.

• Capacidad auténtica de respuesta ante las reacciones y necesidades cambiantes de los usuarios de los datos.

Colaboraciones con otros actores del ecosistema

Las colaboraciones con todo tipo de organizaciones e individuos que formen parte del ecosistema de los datos juegan un papel fundamental a la hora de afrontar un proceso de apertura con garantías de éxito. Los elementos que forman parte de esta categoría incluyen:

• Establecer conexiones cercanas con los gestores de los datos, tanto públicos como privados, es una buena estrategia a la hora de afrontar las carencias existentes en los datos con su ayuda.

• La actuación de los intermediarios y su rol a la hora de hacer llegar los beneficios de la apertura de datos a los usuarios finales puede llegar a marcar la diferencia respecto al éxito o fracaso de una iniciativa.

• Expertos de dominio que proporciones el conocimiento específico requerido a la hora de trabajar en sectores específicos y bien definidos.

• Colaboraciones con otros individuos y organizaciones afines en cuanto a la filosofía de apertura.

Gestión de riesgos

Un proceso de apertura de datos siempre estará expuesto a un cierto nivel de riesgos que se deben identificar y afrontar adecuadamente. Los elementos que forman parte de esta categoría incluyen:

• Problemas de privacidad para los que será necesario garantizar la anonimización de los datos frente a las distintas técnicas de identificación individual.

• Técnicas de seguridad de los datos no intrusivas para proteger la información sensible frente a una exposición no deseada pero sin comprometer la apertura del resto de datos.

• Problemas en la toma de decisiones debido a fundamentarse en información incorrecta o incompleta.

• Profundización en la asimetría de poder ante la imposibilidad de poder acceder a los datos por parte de algunos grupos marginados en beneficio de una minoría privilegiada.

• Uso del open data como simple lavado de imagen en lugar de perseguir un verdadero cambio transformador.

Aunque obviamente existen otras variables de contexto que afectarán a nuestras posibilidades de éxito en cada caso específico, trabajar sobre los elementos anteriormente vistos tendrá sin duda un efecto positivo sobre el impacto final de nuestras iniciativas de apertura de datos.