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Habilitación de políticas basadas en evidencias para una sociedad más resiliente

En 2016, la Organización Internacional para las Migraciones (OIM) de las Naciones Unidas, la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y la Fundación Walk Free estimaron que alrededor de 40 millones de personas en todo el mundo fueron sometidas a una forma de esclavitud moderna. Además del inmenso sufrimiento personal que representa esta estimación, la tragedia compartida es que nadie sabe en realidad el verdadero alcance de la trata de personas. Sin una base sólida de estándares de datos e intercambio de datos que muestren la verdadera naturaleza y escala del problema, la acción colectiva necesaria para erradicar todas las formas de trata y explotación de personas se mantendrá esquiva.

En esta ocasión, la OIM ha publicado el primer conjunto de datos sintéticos de sobrevivientes individuales de la trata. El conjunto de datos es la mayor recopilación de datos primarios de casos de trata de personas que se haya puesto a disposición del público. Representa a las víctimas identificadas por la OIM y las principales organizaciones contra la trata de todo el mundo, incluidas Polaris, Liberty Shared, OTSH y A21. No se puede utilizar ninguna combinación de atributos en los datos publicados para aislar e identificar a ninguna persona, ni siquiera a un pequeño grupo de personas, lo cual es fundamental para la protección de las poblaciones vulnerables, incluidas las víctimas de la trata. Este conjunto de datos promete brindar a los responsables de la formulación de políticas de todo el mundo información detallada sobre cómo este fenómeno afecta a sus países para ayudar a generar comprensión, informar las decisiones políticas y dirigir los recursos de asistencia y prevención de manera más eficaz.

Esta publicación de datos fue posible gracias a Synthetic Data Showcase, una nueva herramienta de código abierto de Microsoft, desarrollada con la OIM como parte de Tech Against Trafficking, una coalición de empresas de tecnología cofundada por Microsoft en 2018. Synthetic Data Showcase es una de varias herramientas e infraestructura de software de código abierto que desarrolla el equipo de Resiliencia Social dentro de Microsoft Research, que tienen como objetivo capacitar a expertos no técnicos para abordar los desafíos que acompañan a las crisis, desde pandemias globales y cambio climático, hasta corrupción, ciberdelincuencia, desinformación y trata de personas.

El equipo de Societal Resilience adopta un nuevo enfoque de la ciencia y la investigación que está sintonizado para un mundo post-pandémico, post-carbono, de crisis frecuentes y graves, y está guiado por la misión de construir herramientas de software de código abierto para permitir la resolución de problemas colectiva, reutilizable, orientada a la comunidad y a varias partes interesadas, necesarias para crear una sociedad más resiliente.

Raíces en la web profunda y oscura

Mi trabajo en esta área se remonta a principios y mediados de la década de 2010, cuando era gerente de programa en la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA, por sus siglas en inglés) y dirigía un programa llamado Memex. Como parte del programa, creamos herramientas de software para realizar búsquedas específicas de dominio en la web profunda y oscura, las partes de Internet que no están indexadas por motores de búsqueda comerciales como Bing, Google y Yahoo, y para crear visualizaciones y modelos aprendidos de manera automática que pueden mostrar conexiones entre puntos de datos dispares.

En colaboración con los organismos encargados de hacer cumplir la ley y las organizaciones de derechos humanos, aplicamos estas herramientas para comenzar a recopilar y conectar los “puntos” que nos permitieron construir una visión rica y detallada de las redes de tráfico sexual delictivas organizadas. Por ejemplo, las herramientas revelaron conectividad entre sitios web aparentemente desconectados que anunciaban servicios sexuales, incluidos los mismos números de teléfono y direcciones de correo electrónico. Esto permitió a los organismos encargados de hacer cumplir la ley encontrar pruebas de redes de trata de personas, lo que provocó aumentos de orden de magnitud en los enjuiciamientos por trata de personas e incluso grandes redadas de redes internacionales.

Descubrimos que estas herramientas eran efectivas para revelar el tamaño y el grado de organización de una forma de trata de personas que ocurre en línea. Esta comprensión del alcance del problema nos llevó a cambiar hacia un enfoque orientado al mercado. Preguntamos: “¿Cómo podemos empezar a comprender la forma en que los precios, la publicidad y las políticas influyen en esta área de actividad como si fuera un mercado?”

Por ejemplo, cuando Estados Unidos aprobó una legislación que volvió ilegal que las empresas de plataformas proporcionen contenido que podría estar relacionado con la trata de personas, este contenido desapareció de sitios web como Backpage y Craigslist. Podríamos verificar el impacto de la política al hacer preguntas como: “Si las plataformas no pueden albergar estos anuncios, ¿Eso cambia si se produce el tráfico sexual y cómo se produce?”

Elisabeth se recuesta en su cama mientras cuenta su historia de cómo fue víctima de trata a los 12 años.
Elisabeth cuenta su historia de cómo fue víctima de trata a los 12 años. Foto cortesía de la Organización Internacional de las Naciones Unidas para las Migraciones (OIM) / Lauriane Wolfe

Con el tiempo, el enfoque orientado al mercado del problema de la trata de personas se ha convertido en un marco de políticas. Al mismo tiempo, el problema de la trata de personas ha continuado su crecimiento en respuesta a las crisis, incluida la pandemia de COVID-19 y los fenómenos meteorológicos extremos que perturban y obligan de forma desproporcionada a la migración de las personas más vulnerables del mundo. Ahora nos preguntamos si podemos informar políticas basadas en evidencia que brinden nuevos niveles de apoyo a las poblaciones afectadas, y si las tecnologías que nos ayudan en este proceso también podrían permitir un nuevo tipo de ciencia. ¿Podemos utilizar datos y software para ayudar a las sociedades a sobrevivir a las crisis?

Synthetic Data Showcase

Sabemos que la base de la evidencia son los datos y que los datos sobre problemas del mundo real pueden ser muy sensibles, en especial si se relacionan con personas vulnerables. Sin embargo, para dar forma e informar la política, estos datos deben compartirse. Esto requiere tecnología que preserve la privacidad de las personas representadas en conjuntos de datos confidenciales, al tiempo que conserva las propiedades estructurales y estadísticas de esos conjuntos de datos. El equipo de Resiliencia Social de Microsoft trabajó en colaboración con la OIM para crear un conjunto de datos, el Conjunto de Datos Sintéticos Global sobre la Trata de Personas (Global Human Trafficking Synthetic Dataset), que está lleno del tipo de evidencia del mundo real vital, que se puede compartir y que preserva la privacidad que se necesita para informar las políticas.

El conjunto de datos se creó con la herramienta de Synthetic Data Showcase de código abierto de Microsoft y se lanzó hoy a través de Counter Trafficking Data Collaborative, el primer portal de datos global sobre la trata de personas.

El conjunto de datos descargables representa datos de más de 156 mil víctimas y supervivientes de la trata en 189 países y territorios. Proporciona información crítica de primera mano sobre el perfil sociodemográfico de las víctimas, los tipos de explotación y el proceso de trata, incluidos los medios de control utilizados sobre las víctimas, toda la información vital necesaria para ayudar mejor a los sobrevivientes y enjuiciar a los perpetradores.

Las garantías de privacidad sólidas que preservan el anonimato y la seguridad de las víctimas y los sobrevivientes son clave para el éxito del conjunto de datos. Esto se debe a que, si bien los datos son esenciales para la política basada en pruebas, la publicación de los datos corre el riesgo de revelar de manera directa la presencia de víctimas individuales a sus traficantes. Si los traficantes creen que una víctima ha recibido asistencia, pueden asumir que esto implica la colaboración con las fuerzas del orden e iniciar represalias contra la víctima, sus amigos, familiares o comunidad.

Synthetic Data Showcase genera datos sintéticos, agregados y anónimos para compartir en lugar de datos confidenciales reales y los reúne en una interfaz intuitiva que permite la exploración que preserva la privacidad. Al hacer todo lo posible para que esta información esté disponible de manera abierta y segura, la OIM y Microsoft esperan garantizar que las voces de las víctimas y sobrevivientes sean escuchadas y protegidas, al tiempo que impulsa a los gobiernos y otras partes interesadas para que tomen medidas progresivas y colectivas para poner fin a este crimen.

Resiliencia social

Antes de la pandemia de COVID-19, mis colegas de Microsoft Research trabajaban y exploraban el impacto potencial de las herramientas de software de código abierto como Synthetic Data Showcase: la pandemia aceleró el esfuerzo. Nos dimos cuenta de que el mundo había cambiado para siempre y que nuestro papel como investigadores en ciencias de la computación debía cambiar con él. Para ser relevantes hoy en día, necesitamos herramientas para practicar la ciencia al ritmo de una crisis. Para ofrecer resultados que importen, debemos adoptar una mentalidad orientada a la misión en la investigación que se centre en la durabilidad en lugar de la eficiencia, enfatice una perspectiva orientada a la comunidad y aproveche un enfoque colectivo de resolución de problemas.

Al comienzo de la pandemia, me sorprendió saber cómo las diferentes instituciones toman decisiones: qué tipo de evidencia las lleva a iniciar un ensayo clínico, financiar investigaciones médicas o cambiar la política de salud pública. Las diferencias que observé destacaron una necesidad urgente de herramientas para recopilar y comprender datos en tiempo real para informar la toma de decisiones, en especial en escenarios donde los métodos establecidos como los ensayos controlados aleatorios y las pruebas A / B no están disponibles. Por ejemplo, a medida que las personas de todo el mundo se enfermaban, ¿Podríamos examinar las diferencias entre las que se enferman más o menos? Al hacerlo, ¿Podríamos aprender a mejorar los resultados en el plazo inmediato?

Para esta ciencia orientada a las crisis, necesitamos medir lo que sucede en tiempo real, observar las cosas a medida que se desarrollan y recopilar evidencia suficiente, con suficiente justificación para determinar las respuestas a preguntas importantes relacionadas con la salud o las políticas. Antes de la pandemia, la comunidad de ciencias de la computación y aprendizaje automático no siempre había enfatizado la importancia de la evidencia del mundo real. La pandemia nos obligó a priorizar convertir las observaciones de la actividad en el tipo de evidencia en la que las personas y las instituciones pueden confiar, ya sea al tomar una decisión médica, asignar recursos en torno a la atención médica o crear una respuesta política a la trata de personas.

La pandemia también reveló la necesidad de una nueva perspectiva de investigación orientada a la misión. Para ser útiles en un contexto que cambia con rapidez, nuestras herramientas de software deben tener la capacidad de flexionarse, escalar, adaptarse y generalizar. Al crear software para abordar problemas globales cambiantes, mal definidos, como COVID-19, debemos centrarnos en la robustez y la reutilización en lugar de en la eficiencia que puede conducir a sistemas aislados y frágiles. Para construir este tipo de herramientas, debemos combinar la experiencia individual con un enfoque colectivo de resolución de problemas. Hemos visto cómo las amenazas emergentes afectan de manera desproporcionada a quienes tienen menos recursos para abordarlas. Resolver problemas para la sociedad significa que tenemos que construir relaciones de múltiples partes interesadas con individuos, instituciones, gobiernos y comunidades para desarrollar tecnologías que satisfagan sus necesidades.

A medida que COVID-19 atravesaba las comunidades, corrimos para adquirir el conocimiento médico necesario para tomar decisiones políticas sobre tratamiento y prevención. Aprendimos que abordar los problemas del mundo real es complicado. No tiene el mismo control que tiene en el proceso científico normal. Los datos están incompletos y evolucionan de manera constante, y la coordinación entre los diferentes grupos que necesitan acceso a los datos es compleja. Nos dimos cuenta de que un ecosistema de políticas basado en la ciencia requiere herramientas creadas para la velocidad y escala de una crisis, como plataformas de código abierto que defiendan la privacidad, accesibilidad, interoperabilidad y validez de los datos.

Política basada en evidencias

El equipo de Resiliencia Social crea infraestructura y herramientas de software destinadas a impulsar a expertos no técnicos, pero expertos en sus dominios y temas como la trata de personas, la medicina y las políticas. Estas herramientas permitirán a los expertos en la materia organizar sus datos y aprovechar la evidencia del mundo real para participar en análisis causales en tiempo real y compartir conocimientos con otros para la toma de decisiones basada en información real.

Por ejemplo, ShowWhy, otra herramienta de software de código abierto desarrollada por el equipo de Societal Resilience, utiliza una interfaz de visualización interactiva intuitiva para guiar a los usuarios a través del proceso de inferencia causal. Nuestro equipo lo utilizará para explorar los datos de calidad del aire recopilados como parte del Proyecto Eclipse, una colaboración innovadora en Chicago entre grupos comunitarios, empresas privadas, organizaciones de justicia ambiental y agencias gubernamentales locales para medir la calidad del aire a escala de vecindario con una red de sensores de bajo costo desplegados en marquesinas de autobuses en toda la ciudad. Esta colaboración muestra el poder del desarrollo y la implementación de tecnología comprometida con la comunidad para incorporar el conocimiento local y la experiencia en la materia para informar la ubicación de los sensores y la formación de hipótesis. Por ejemplo, los datos recopilados por los sensores se pueden analizar con ShowWhy para ilustrar cómo la contaminación de lugares específicos conduce a una calidad del aire degradada en vecindarios específicos.

Trabajador de servicios públicos que instala el dispositivo Project Eclipse en una marquesina de autobús para monitorear la calidad del aire.
Instalación del Proyecto Eclipse en marquesinas de autobuses en Chicago para monitorear la calidad del aire. Foto cortesía de Ben Ericson / MSR Media

Instalación del Proyecto Eclipse en marquesinas de autobuses en Chicago para monitorear la calidad del aire. Foto cortesía de Ben Ericson / MSR Media

Una de las mayores palancas que tenemos para lograr un impacto social a escala es la política, ya que la política puede determinar la asignación de dinero, personas y otros recursos. Creemos que las políticas basadas en evidencia tienen más probabilidades de tener un impacto beneficioso que las que se centran en supuestos. Por eso, además de crear tecnologías que ofrecen asistencia directa en tiempos de crisis (por ejemplo, el bot de Elegibilidad de Vacunas), el equipo de resiliencia social se centra en crear una clase de herramientas y tecnologías que operen a un nivel más alto de políticas basadas en evidencia.

Solo a través de la política podemos mejorar la condición de los más vulnerables en la sociedad, y es la condición de los más vulnerables lo que en realidad define la resiliencia social. Al asociarnos con organizaciones de primera línea para elevar la resiliencia de dichos grupos, tenemos un camino directo hacia la elevación de la resiliencia de la sociedad en su conjunto, ya sea a través de combatir delitos como el tráfico y la corrupción, o aprender a vivir en un mundo pospandémico, poscarbono.

Todos estos problemas requieren nuevos tipos de tecnología y un nuevo tipo de ciencia. Sin embargo, es poco probable que logremos un progreso significativo sin pensar a profundidad en lo que significa investigar y diseñar para la resiliencia social. La tecnología por sí sola nunca es la solución y muchos problemas de resiliencia social nunca podrán resolverse en realidad. En cambio, se trata de reunir el tipo correcto de experiencia en tecnología, experiencia en ciencias sociales y experiencia de primera línea que puede transformar de manera fundamental la práctica del mundo real para mejor, un día a la vez.

¿Por qué Microsoft Research?

Mi motivación personal siempre ha sido la resolución de problemas, el impulso y la habilitación de las voces de los demás. Es emocionante ser parte de una empresa y un laboratorio de investigación industrial que tiene la misma orientación en su misión. Con nuestra escala global y acceso a talento en ciencias de la computación, tenemos los recursos y la oportunidad de enfocarnos en resolver problemas que son relevantes para la sociedad a escala.

La sociedad que buscamos impulsar es global. Esta inversión no se trata de ingresos; se trata de la sustentabilidad social, los derechos humanos y las responsabilidades corporativas. No podemos crear y promover soluciones tecnológicas que solo sean asequibles para unas pocas personas, organizaciones o países seleccionados. La única forma en que podemos hacer esto es mediante la creación de herramientas que permitan un acceso asequible a capacidades que de otro modo serían inasequibles o inaccesibles.

El enfoque de software abierto también se alinea con el negocio de Microsoft. Cuando el mundo triunfa, Microsoft triunfa. Con nuestra escala, tecnología abierta y ecosistema colaborativo, podemos tener un impacto social real que promueva la misión de Microsoft de capacitar a todas las personas del planeta para lograr más. ¿Qué está más alineado con esto que ayudar a todas las personas del planeta a sobrevivir mejor a las crisis? Y qué mejor manera de prepararse para estas crisis del futuro que comenzar a desarrollar hoy la tecnología, la evidencia y la política que necesitaremos para marcar la diferencia.

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Imagen principal: Chris White, director gerente de proyectos especiales de Microsoft Research, dirige un equipo que desarrolla infraestructura y herramientas de software de código abierto que permiten a los expertos no técnicos abordar los desafíos que acompañan a las crisis. Foto cortesía de John Edwards / TriFilm