p Um novo artigo de discussão publicado em Ciências Políticas Dois pesquisadores de Leiden afirmam que os governos estão trabalhando com as mãos amarradas quando se trata de dados sobre grupos vulneráveis. No cerne deste artigo está a ideia de que, embora o volume de dados tenha aumentado nos últimos anos, a qualidade dos dados em combinação com potenciais lacunas de dados conhecidas ou desconhecidas limita a capacidade do governo de criar políticas inclusivas. Simplificando, ter muitos dados não significa necessariamente que os dados sejam representativos e confiáveis ​​ou que os governos possam utilizá-los. p A lacuna de dados primários descreve um cenário em que os governos estão cientes do fato de que os dados estão faltando, mas existem oportunidades limitadas para preencher esta lacuna devido à falta de dados apropriados. O artigo dá exemplos disso, mostrando que os resultados do aprendizado de máquina e outras análises de inteligência artificial são limitados à precisão dos dados disponíveis, que podem ter efeitos reais na tomada de decisões e na prestação de serviços públicos.

p A lacuna de dados secundária destaca uma lacuna onde os dados estão disponíveis em formatos diferentes, como dados de mídia social. Giest e Samuels apontam para problemas com a qualidade dos dados e representatividade da população usando esses conjuntos de dados, exacerbando potenciais vieses.

p Finalmente, lacunas de dados ocultas ocorrem quando os conjuntos de dados usados ​​para a formulação de políticas contêm deturpação, parcialidade ou falta de dados sem que os governos estejam cientes. Isso é especialmente relevante no contexto de resultados de aprendizado de máquina e análises de inteligência artificial. Dado que os grupos vulneráveis, como minorias étnicas e idosos, tendem a produzir menos dados e são mais difíceis de acessar, eles são especialmente afetados pelo desconhecimento das lacunas de dados na formulação de políticas.

p Com base nisso, o artigo destaca o fato de que existe o perigo de que as arquiteturas de big data potencialmente reproduzam os preconceitos existentes, dada a natureza das lacunas e o nível de conscientização do governo em relação a elas. Isso implica que, a fim de promover a formulação de políticas inclusivas, os governos precisam entender as lacunas existentes nos dados, bem como o que eles obscurecem e por quê, a fim de encontrar soluções para agregar conhecimento adicional por meio de formas inovadoras e tradicionais de coleta de dados.