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sábado 28 de noviembre de 2020
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Big data y algoritmos para luchar contra la discriminación

Todos recordamos la escena. Vivian Ward, el personaje de Julia Roberts en Mujer Bonita, entra con su desenfado y aspecto extremo a una carísima tienda de Rodeo Drive, y cuando pregunta «¿cuánto cuesta este vestido?», recibe como respuesta un «no tenemos nada para usted, obviamente está en el lugar equivocado; por favor, retírese». Todos nos indignamos con la discriminación basada en apariencias y luego celebramos ver a la Roberts retornar vengativamente al negocio, ya transformada en una Cenicienta moderna, con Roy Orbison cantando «Pretty Woman» de fondo. Hollywood jamás decepciona.

Pero la realidad es más dura y pocas veces ofrece oportunidades como las que tuvo el personaje de Julia Roberts. A fines de estudiar estas lamentables prácticas, big data y algoritmos mediante, el joven economista argentino Ignacio Sarmiento Barbieri integró un equipo que, a su manera, creó algo así como «clones» de las distintas versiones de Julia Roberts (la rea, la refinada, la inocente, etcétera) para estudiar las actitudes discriminatorias en la sociedad, en particular en contra de los negros y los latinos en Estados Unidos. Estas cuestiones ocupan un lugar central en la discusión política del país del norte, máxime con las tensiones raciales que atraviesan toda su historia.

El estudio que llevaron a cabo Sarmiento Barbieri junto a Peter Christensen (de la Universidad de Illinois) y Christopher Timmins (de Duke) se focalizó en la situación que enfrentan la comunidades afroamericanas y latinas en el mercado inmobiliario. La situación real es la siguiente: un latino o afroamericano va a una inmobiliaria a alquilar una vivienda, y solo por su aspecto físico es abiertamente discriminado, en forma no muy distinta de la narrada en el episodio de Mujer Bonita.

lanacion.com.ar  (www.lanacion.com.ar)