En la universidad: jugando a descubrir la ideología detrás del dato

by Julen

Ayer tuvimos una nueva de clase de ética en el grado de Business Data Analytics. Fue con nuestras alumnas y alumnos de primero. El objetivo de la clase era tomar conciencia de que detrás de cualquier dato hay una ideología. Les propuse dos ejercicios iniciales para entender por qué es muy difícil (¿quizá imposible?) desprendernos de nuestros modelos mentales cuando trabajamos con datos.

El primer ejercicio es un clásico de las ilusiones ópticas: la bailarina a la que podemos ver girar en el sentido de las agujas del reloj o al revés. La imagen de la bailarina se atribuye al diseñador web Nobuyuki Kayahara allá por 2003. Para explicar por qué vemos girar a la bailarina en uno u otro sentido, se ha solido aludir a la preponderancia de uno de nuestros dos hemisferios cerebrales. También ha habido investigación que ha querido echar por tierra esta interpretación al explicar que era el ángulo de visión y ciertas características específicas de la figura lo que hacían que fuera más probable verla girar en el sentido de las agujas del reloj. Sin embargo, nuestro razonamiento en clase iba por otro lado. Queríamos hurgar qué había detrás de que la viéramos de una u otra forma desde la perspectiva de los datos.

Para ello planteábamos una situación: entendemos que la imagen es un dato y estamos entrenando a una supuesta inteligencia artificial para que reconozca patrones de giro. Alguien nos ha pasado este gif animado y la persona que lo ve le tiene que decirle al sistema ¡lo que ve! (valga la redundancia). ¿Cuál es el problema? Que hay quien le dirá que gira en sentido horario y quien le dirá que gira en sentido antihorario. El mismo punto de partida, un dato (vale un conjunto de datos organizados para dar lugar a una imagen en movimiento), se interpreta de manera diferente. ¿Por qué? Simplemente no es tan fácil desprenderse de una manera de ver, de pensar, de evaluar. Sí, también de percibir. El dato puede estar cargado de la ideología de quien lo recoge… o de quien diseñó cómo recogerlo. Vamos con el segundo ejercicio que hemos hecho.

Partíamos del siguiente supuesto:

En un cuestionario tienes que recoger con precisión el género de las personas que contestan porque es un dato fundamental para tu investigación. ¿Qué opciones pondrías?

Estamos preguntando a nuestro alumnado (41 chicas y chicos) qué opciones listarían para recoger el dato. He aquí, a modo de ejemplo, algunas de las respuestas:

  • Género masculino / Género femenino
  • Hombre / Mujer / Otro
  • Mujer / Hombre / Otro
  • Hombre / Mujer / Otros / Prefiero no decirlo
  • Hombre / Mujer / No me identifico con ningún género
  • Si el cuestionario admite entradas de texto, la respuesta a esta pregunta sería un cuadro de texto en el que cada cual escribe lo que prefiera.
  • Si no es una opción porque el cuestionario es cerrado, considero que la mejor opción es dar a elegir entre las orientaciones más comunes, dejando las minoritarias para una casilla de «otros». Aunque no proporciona la precisión más absoluta, el «fallo» o falta de precisión es lo mínimo que puede ser.

En el planteamiento inicial de diseño del cuestionario nos están indicando que para nuestra investigación es importante recabar el dato de género. Pero ya podéis ver que las respuestas nos conducen a territorios diferentes. ¿Estamos ante una lista cerrada? Cada cual proyecta su ideología en la forma en que recoge el dato y esto provoca que el dato, en origen, entre en el sistema en función de cómo se planteó su recogida. El hecho de que aparezcan o no terceras opciones a partir de la diferencia clásica entre femenino y masculino y cómo aparecen da que pensar.

Además, por ejemplo, la opción de género masculino como primera de la lista ha triplicado las veces en las que aparecía la de género femenino. ¿Casualidad o estamos proyectando nuestro modelo mental? Si hay que tirar la moneda al aire y ver cuándo ponemos primero hombre o mujer, resulta que parece que hay truco. ¿Por qué tanta preeminencia del genéro masculino como primera opción?

Lo he pasado muy bien hoy en clase. La verdad es que no sé hasta qué punto soy capaz de provocar el pensamiento crítico. Quiero creerme que la hora y media que estamos estado con estas y otras cuestiones de modelos mentales harán que piensen en los datos que manejan, en hasta dónde sus modelos matemáticos tienen sentido en este mundo tan complejo. Pero tengo mis dudas.

Hemos realizado también otro ejercicio basado en 25 preguntas para indagar en qué modelos mentales podemos tener en torno a la valoración del rendimiento de un jugador de baloncesto, pero esto daría para más de un post. Juanjo, un día de estos hablamos 😉

Imagen de Gerd Altmann en Pixabay.

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