Em momentos de crise, muitas vezes recorremos aos dados na tentativa de compreender a situação em que nos encontramos, e procurar respostas de como escapar.

Em resposta ao COVID-19, governos em todo o mundo têm empregado algoritmos, usamos dados de aplicativos instalados em nossos telefones, ao lado do CCTV, reconhecimento facial e outras ferramentas de coleta de dados para combater a pandemia. Os dados estão sendo usados ​​para orientar os movimentos diários de bilhões de pessoas de uma forma que muitos de nós nunca vimos antes. As pessoas estão sendo instruídas a ficar em casa, ir trabalhar, usar máscaras, ou mandar seus filhos para a escola com base na mão invisível de dados.

No entanto, 2020 também destacou os perigos disso. As interpretações e a coleta desses dados têm seus problemas - médicos e políticos que examinam os mesmos dados podem tirar conclusões totalmente diferentes sobre o curso de ação correto.

Sem duvida, devemos aproveitar todas as ferramentas que pudermos na luta para salvar vidas, mas a pandemia também trouxe à tona muitos problemas com o mapeamento de dados. COVID-19 afeta desproporcionalmente as pessoas mais pobres em muitos países, bem como comunidades negras e asiáticas. Isso não é pouca coisa devido às regulamentações baseadas em dados projetadas para impedir a propagação da doença; frequentemente modelado em suposições feitas pelas pessoas que os projetam e executam.

Essas desigualdades já existiam, mas modelos que retardam a propagação até o fechamento de escritórios, transporte reduzido e escolaridade em casa colocam enorme pressão sobre os membros mais pobres e vulneráveis ​​da sociedade, que não têm o privilégio de mudar seus arranjos de trabalho ou moradia. À medida que as tecnologias digitais são introduzidas, como rastreamento móvel, essas comunidades serão marginalizadas ainda mais. Mesmo nos países mais ricos, aqueles que não têm um smartphone serão perdidos em qualquer aplicativo de rastreamento digital projetado para proteger as pessoas.

Embora essas práticas sejam confrontadas por muitos, tais tecnologias - e suas falhas - há muito tempo são usadas para moldar as vidas, e mortes, de milhões em todo o mundo. Na era digital, mapeamento e dados continuam a ser vistos como uma solução para tudo. Mais pessoas do que nunca estão sujeitas a ter suas vidas ditadas não por funcionários eleitos, mas por algoritmos de caixa preta, mapas, e visualizações de dados. À medida que nossas tentativas de conter a pandemia continuam, devemos olhar para as lições de outras crises e lutar por um mundo mais justo.

Para fazer isso, é crucial que as pessoas entendam a qualidade escorregadia dos dados. As estatísticas parecem sólidas para muitas pessoas. Mas os dados podem enganar, e entender como isso acontece é um grande passo na direção certa de usar dados para melhorar a vida de milhões de pessoas em todo o mundo, e para enfrentar crises globais como a COVID-19.

Existem três problemas principais com os dados.

1. Dados escuros

O primeiro problema parece superficialmente o mais fácil de resolver. Dados escuros referem-se a dados que não são coletados. Muitas pessoas acreditam que, se coletássemos dados suficientes sobre tudo, poderíamos resolver qualquer problema. No entanto, é impossível coletar tudo:sempre haverá dados obscuros.

Nós não, por exemplo, coletar dados sobre ou de crianças da mesma forma que os adultos devido às leis sobre consentimento. Os dados são frequentemente coletados por meio de ferramentas que não estão disponíveis para todos - os telefones celulares compartilham grandes quantidades de informações, mas nem todo mundo tem um telefone.

O verdadeiro problema surge devido ao que é conhecido como suposições epistêmicas e ideológicas. Essas suposições significam que mesmo com as melhores intenções, não podemos coletar dados sobre coisas que presumimos que não precisamos, ou que não sabemos sobre os quais precisamos de dados. Exemplos marcantes incluem a frequência com que as mulheres são excluídas de ensaios e testes, ou esquecido, ou com base em suposições, eles são iguais aos homens. Isso pode ter consequências mortais.

Às vezes, nossos preconceitos também nos levam a não coletar dados que achamos que vão contra nossos próprios interesses ou visões de mundo. Um impulso surpreendentemente poderoso de manter nosso status quo nos impede de romper essa barreira.

2. Positivismo de dados

Os problemas de dados escuros estão intimamente ligados a outro problema, conhecido como positivismo de dados. Isso está relacionado ao que fazemos com os dados que capturamos.

É quase impossível apresentar todos os dados que encontramos. Isso pode ser porque temos muito dele, ou porque estamos tentando contar uma história específica com nossos dados. À medida que transformamos os dados em mapas e visualizações, devemos fazer escolhas sobre o que está ou não incluído, que muitas vezes assume a forma de priorizar um tipo de conhecimento em detrimento de outro.

Os dados que se adaptam bem às práticas tradicionais de mapeamento terão maior probabilidade de serem incluídos em um mapa do que outras formas de informação. Isso pode transformar conjuntos de ideias extremamente complexos e concorrentes em conjuntos de dados extremamente simples, que, por sua vez, é transformado em uma visualização de dados ainda mais simplificada. Essas visualizações raramente são questionadas, porque a forma como são feitos está além da experiência da maioria das pessoas. A experiência do criador é totalmente confiável - eles criam uma falsa sensação de certeza, mas um em que nos agarramos, especialmente se eles reforçam nosso status quo.

3. Lavagem de dados

Depois, há a questão da lavagem de dados. Vamos supor que você evitou os problemas de dados obscuros e coletou tudo, incluindo os dados que você não sabia que precisava, e que você navegou pelo positivismo de dados na limpeza e preparação de seus dados.

Você então apresenta suas descobertas. Talvez eles não mostrem realmente a história que você queria, ou mostre o oposto do que você pensava - o que você faz? Você ajusta as coisas para que pareçam diferentes? Você pula esse diagrama e passa para outro que mostra algo mais próximo de sua hipótese? Você optou por não compartilhar nada?

Essas parecem perguntas fáceis de responder, fácil permanecer no lado correto da prática ética. Mas mesmo com a melhor das intenções, podemos descartar nossos próprios dados quando eles não estão em conformidade com as suposições pré-estabelecidas. Podemos dizer a nós mesmos que devemos ter cometido um erro na coleta de dados, então não deve compartilhá-lo. Ou podemos pensar:isso não conta uma boa história, Vou deixar de fora. Ou talvez:isso deveria ser mais dramático, Vou mudar as cores e o design para torná-lo pop.

Nem sempre são hipócritas, mas essas decisões aparentemente inocentes ocultam ou obscurecem dados e conhecimento. Eles são difíceis de evitar, mesmo com a melhor das intenções, e quando se trata de questões de controvérsia, a melhor das intenções muitas vezes é deixada em falta.

Ao transformar as pessoas em dados puros, as decisões de vida e morte são feitas sobre as pessoas sem seu consentimento. Esses são os efeitos desumanizadores de um mundo movido por algoritmos.

Lições de história

O mapeamento e a visualização de dados são usados ​​há muito tempo em tempos de crise para nos ajudar a entender o que está acontecendo, e encontrar caminhos que possam preservar vidas e criar um futuro melhor. Exemplos proeminentes incluem os mapas de cólera de Thomas Shapter de 1832 em Exeter, REINO UNIDO, seguido pelos mapas mais famosos de mortes por cólera produzidos por John Snow em Londres. Esses mapas e seus autores foram creditados por trazer uma nova compreensão das doenças transmitidas pela água e salvar muitas vidas.

Florence Nightingale, cujo nome foi dado aos hospitais de emergência construídos em todo o Reino Unido na sequência do COVID-19, também foi um estatístico.

Em 1861, como parte de sua consulta ao exército dos EUA sobre cuidados com as vítimas da Guerra Civil, Nightingale fez visualizações de dados, e muitos deles. Ela criou gráficos de barras, barras empilhadas, gráficos de densidade de favo de mel, e parcelas de 100% da área.

As visualizações de dados de Nightingale não eram apenas para mostrar o que estava acontecendo, eles foram projetados para exigir mudanças; para indicar a reforma necessária. Ela também inventou um novo tipo de gráfico para ajudar em seus argumentos:um diagrama comparativo de área polar conhecido hoje como a rosa Nightingale (ela os chamou de "cunhas"). Seus diagramas mais famosos mostraram as mudanças nas taxas de sobrevivência dos pacientes após melhorias sanitárias, como lavar as mãos regularmente, e enfatizou a eficácia dessas melhorias por diferença de tamanho.

Rouxinol, Shapter, Neve, e muitos outros usaram gráficos e diagramas para construir argumentos gráficos e comparações fáceis de entender que salvaram muitas vidas. Mas quando olhamos para eles, muitas vezes consideramos apenas o produto final (mapa ou gráfico), ao invés do processo de sua criação. Ainda assim, essas obras foram amplamente rejeitadas, e muitas vezes mal interpretado como suporte aos pensamentos predominantes do período.

Muitos não queriam implementar as reformas propostas por Nightingale, embora agora sejam vistos como transformadores na forma como os hospitais são administrados. E os mapas de Snow se tornaram mais famosos do que os de Shapter, não apenas porque eram de Londres, mas por causa da história evocativa dele entrando na Broad Street e arrancando a manivela da bomba d'água da comunidade. O que está esquecido é que esse ato foi necessário precisamente porque seus dados e mapeamentos foram inicialmente mal interpretados por aqueles que optaram por ver os mapas de Snow como suporte para suas próprias teorias - um exemplo de viés de confirmação em que lemos os dados de uma forma que se adapta às nossas próprias opiniões.

Tanto Snow quanto Nightingale salvaram inúmeras vidas por meio de seu trabalho de dados, mas mesmo eles se depararam com muitos dos problemas de dados obscuros, positivismo e má interpretação dos dados.

Na era digital, onde os dados são coletados em grande escala, frequentemente sem consentimento, e cada vez mais organizado, classificados e interpretados por computadores e algoritmos, os dados passaram a ser vistos como uma solução para tudo, e uma mercadoria perigosa. O uso de dados para rastrear pessoas e ditar suas ações pode significar a diferença entre a vida e a morte em um sentido muito real e presente. Embora isso tenha ficado claro para muitos de nós em relação ao COVID-19, há muito mais histórias de dados, crise e a luta pela sobrevivência.

Em nosso novo livro, Crise de mapeamento, olhamos para as experiências daqueles que foram mapeados ou tiveram suas vidas complexas reduzidas a dados, fotos aéreas ou relatórios. A partir disso, podemos extrair melhores formas de trabalhar, e melhor compreensão dos vários efeitos que o mundo secreto dos dados tem em nossa vida cotidiana.

Um dos nossos exemplos é o caso da crise migratória do Mediterrâneo.

Vida, morte e dados

O Mar Mediterrâneo é um lugar que, para muitos, evoca imagens de praias ensolaradas, restaurantes finos à beira-mar e mares azul-turquesa. Mas esse trecho de água também é um dos mais policiados do mundo. Todos os movimentos na região, seja considerado legal ou não, são amplamente mapeados e monitorados pela União Europeia.

Enquanto países individuais no Mediterrâneo há muito fortificam suas fronteiras, a formação da UE criou efetivamente uma única fronteira ao longo da costa norte. Desde então, Os estados europeus continuaram a implementar um sistema cada vez mais abrangente, e complexo, sistema de monitoramento e troca de informações sobre migrantes irregulares que tentam chegar ao continente.

Executado sob o rótulo EUROSUR, o sistema combina imagens de satélite de alta resolução, drones de longa duração, sistemas automatizados de identificação de embarcações e radares militares marítimos que permitem relatórios situacionais e análises de risco quase em tempo real. Esses relatórios fornecem atualizações diárias sobre as embarcações de migrantes interceptadas com "sucesso".

Mas essa ferramenta altamente sofisticada de mapear os movimentos de migrantes está interessada apenas naqueles que são parados. As extensas bases de dados mantidas pelos estados da UE não contêm quase nenhuma informação sobre as pessoas que morrem ou desaparecem enquanto tentam procurar refúgio. Aqueles que conseguem chegar às costas europeias, por contraste, são rigorosamente selecionados para dados biométricos, incluindo impressões digitais eletrônicas, varreduras de íris e exames médicos, e também para detalhes pessoais sobre suas vidas para verificar sua identidade.

De acordo com a Organização Internacional para as Migrações (IOM), mais de 19, 000 pessoas morreram afogadas ou desapareceram a caminho da Europa na última década. Estes números são apenas estimativas:não existe um sistema abrangente implementado para documentar as mortes de migrantes nos Estados-Membros da UE. Os governos europeus não consideram as mortes de migrantes parte de sua responsabilidade legal e, portanto, não mantêm um registro regular delas. Isso deixa agências humanitárias como a IOM dependentes de relatos de testemunhas oculares e relatórios de ONGs de busca e resgate, médicos legistas ou a mídia.

A falta de conhecimento sobre as mortes de migrantes revela como o rastreamento em tempo real do movimento através das fronteiras realmente é irregular. Ele também atende a agendas políticas, onde os dados sobre o "risco" da migração para a Europa podem ser facilmente encontrados, mas os dados sobre os verdadeiros riscos de vida e morte na travessia do Mediterrâneo não são do conhecimento público. Isso torna mais fácil apresentar os migrantes como uma ameaça, em vez de refugiados colocando tudo em risco em busca de segurança.

E para a Frontex, a Agência Europeia da Guarda Costeira e de Fronteiras, isto proporciona um pano de fundo conveniente para legitimar a militarização crescente das fronteiras da Europa sob o pretexto de prevenir mais mortes e sofrimento humano.

Ao longo da fronteira, mapas digitais e gráficos estatísticos operam para reforçar os objetivos políticos e sociais das organizações e governos que os comparam. Os dados são coletados seletivamente, e apresentada seletivamente pelos governos da UE e da Europa, alargar a política de migração da Europa de dissuasão e contenção profundamente no domínio digital.

No contexto específico do Mediterrâneo, esta leitura seletiva de dados não apenas minimiza as chances de pedidos de asilo bem-sucedidos para aqueles que permanecem nos centros de recepção da Grécia e da Turquia, também permite que os governos e a UE como um todo se esquivem de qualquer responsabilidade jurídica e política pelos custos humanos do policiamento das fronteiras. Por não coletar dados sobre aqueles que se afogam, a UE pode esconder o fato de que, apesar de todas as suas tecnologias sofisticadas de mapeamento e rastreamento, eles não têm interesse em usar os dados para salvar vidas, ou para resgatar homens, mulheres e crianças perdidas no mar.

Nenhum registro de mortes significa nenhum registro de quantos governos europeus assistiram a afogamentos.

Mapeamento de dados radical

Dito isto, A intencionalidade "cega" dos migrantes na Europa não deixou de ser contestada. Numerosas iniciativas da sociedade civil e ativistas humanitários fazem questão de manter um registo regular das pessoas que morrem ou desaparecem e de responsabilizar a Europa.

Iniciativas como a Lista de Mortes, compilado por organizações como UNITED e FORTRESS Europe, documentar meticulosamente cada incidente relatado, usar estes números para defender uma revisão radical da política de asilo europeia. Embora esses contra-mapeamentos certamente consigam romper o muro de silêncio em torno do custo humano do policiamento de fronteira, as listas de mortes pouco fizeram para interromper ou redirecionar as prioridades do estado.

A rede transnacional Alarm Phone é uma rara exceção a esse respeito. Alarm Phone oferece uma linha direta 24 horas por dia, 7 dias por semana para migrantes em perigo. A organização assegura o resgate notificando a guarda costeira nacional e as autoridades portuárias sobre emergências no mar. Usando uma combinação de telefones celulares e aplicativos de mensagens online, como o Facebook, Viber, WhatsApp e Skype, ao lado de plataformas logísticas, como AIS (o sistema de identificação automática global usado para rastreamento de embarcações) e software de gerenciamento de chamadas, eles tentam prevenir mortes, e ação imediata para resgatar pessoas em risco de afogamento.

A organização ajudou milhares de pessoas em perigo. O verão de 2020 foi especialmente difícil. Com as fronteiras da Europa mais fechadas do que nunca, O telefone de alarme foi inundado com ligações. Nos sete dias após 13 de agosto, quase 900 pessoas em 14 barcos chamados Alarm Phone com pedidos de ajuda. O telefone de alarme disparou o alerta, e enquanto alguns foram ajudados na segurança, seja na Europa ou na Líbia, mais de 260 pessoas morreram ou continuam desaparecidas.

Ao reunir tecnologia, capacidades de rede, e através da solidariedade e compaixão, a rede de voluntários é capaz de ajudar os migrantes em tempos de dificuldade, e ajudá-los a passar mais eficazmente pelo radar da UE. A linha direta é mais do que um pedido de socorro:ela reúne o conhecimento dos migrantes em "mapas" eficazes que auxiliam na logística de travessia do med. Ao fazer isso, também destaca o uso indevido intencional, e coletas de dados esporádicas dos estados membros da UE.

Um aviso

Muito pode ser aprendido com o mapeamento de dados da crise migratória. Mapas e dados só podem ser representações parciais da realidade, mas, à medida que coletamos mais e mais dados, podemos ser induzidos a pensar que essas representações são infalíveis.

Ainda, fica claro pelo exemplo acima que os processos em vigor não preservam a vida:são ferramentas de controle e não de suporte. Há lampejos de esperança nos projetos de contra-mapeamento que surgiram para dar voz àqueles que estão condenados ao silêncio em busca de uma nova vida. Mas mesmo os projetos mais bem-intencionados podem cair em dados mal-entendidos. Os dados tendem a ter vida própria.

O COVID-19 trouxe o mundo do gerenciamento de crise baseado em dados para a porta de todo o mundo, mas essas não são experiências novas. Muitas pessoas já foram reduzidas a pontos de dados. Do Mediterrâneo às notas escolares, vidas são cada vez mais ditadas por algoritmos, computação, e os preconceitos embutidos nessas tecnologias. A maneira como usamos os dados é fortemente influenciada pela política, um desejo de manter o status quo e por decisões conscientes e inconscientes tomadas em todas as fases do processo.

Portanto, devemos questionar os dados:como são coletados, e como ele é implantado. Mas os dados também são importantes, e não devemos descartar tudo de uma vez. O mundo viu um retrocesso contra a ciência e um crescimento dos "fatos alternativos". O aumento dos anti-mascaradores, antivaxxers, Teóricos da conspiração 5G e negadores do coronavírus mostraram como isso pode ser perigoso. Esses argumentos retrocedem, não para a frente. Eles não procuram entender mais, mas estão mantendo um status quo.

Embora alguns possam tentar torcer os argumentos que apresentamos aqui para rejeitar a ciência, em vez disso, estamos dizendo que devemos fazer perguntas que aumentem nosso entendimento. É quase impossível eliminar problemas causados ​​por dados obscuros, lavagem de dados, e positivismo de dados. Isso pode ser propositalmente, ou acidental, mas os efeitos podem ser de longo alcance.

Então, da próxima vez que você olhar para um mapa e / ou visualização de dados, pergunte:para quem é isso? De quem é o poder que aumenta ou consolida? Quem está faltando nos dados? Quem nunca foi perguntado, esquecido ou excluído? Quem perde? E como podemos fazer melhor?

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.