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En esta era de predicciones refinadas, continuamente hay una gran variedad de algoritmos en nuestro derredor para adivinar lo que podríamos comprar, con quién podríamos formar una pareja y por quién es más posible que votemos el día de elecciones. Ahora los sociólogos están aprovechando estas mismas herramientas para predecir cuándo tenemos posibilidades de hacerles cosas horribles a los demás.
Investigadores australianos anunciaron haber elaborado un modelo matemático para predecir el genocidio. Un sociólogo suizo examinó cuidadosamente un siglo de artículos noticiosos para predecir cuándo pude estallar una guerra, tanto interna como contra otros países. Un laboratorio de la Universidad Duke está creando un software que, según dice, puede usarlo para predecir levantamientos.
Un equipo congregado por el Museo del Holocausto está examinando las declaraciones de odio en Twitter como forma de prever los estallidos de violencia política. Será puesto en operación el próximo año con motivo de las elecciones en Nigeria, que con frecuencia han estado manchadas por la violencia.
Lo que hace impresionantes estos esfuerzos es que todos se basan en técnicas de cómputo -y en una elevada potencia de cómputo- para digerir todo tipo de información, desde el presupuesto de defensa de un país y la tasa de mortalidad infantil hasta las palabras usadas en artículos noticiosos y mensajes en Twitter.
Empero, ninguno de estos empeños ha producido una bola de cristal infalible para predecir la violencia masiva, y por buenas razones.
“Los eventos son raros; los datos que tenemos hacen mucho ruido”, explica Jay Ulfelder, politólogo que está elaborando un sistema de alerta basado en la Web para prever atrocidades masivas, “eso hace que las predicciones sean una tarea particularmente difícil.”
Pero los sociólogos están perfeccionando su capacidad de prever dónde pueden estallar los problemas o, como dice Ulfelder, para “evaluar riesgos”. Eso explica por qué la comunidad estadounidense de inteligencia ha estado explorando ese campo desde hace años. La Brigada de Inestabilidad Política del gobierno, que Ulfelder ayudó a manejar durante más de diez años, trata de predecir en qué países es probable que se vivan disturbios civiles en el corto plazo. Pero sus datos no son públicos como tampoco lo es la forma en que el gobierno ha usado sus previsiones.
Por ahora, claro, el rastreo de datos es algo incorporado en la vida cotidiana. Por ejemplo, Amazon trata de adivinar lo que el cliente estaría tentado a comprar basándose en sus compras anteriores así como en los artículos que ha mirado en el pasado. Google trata de adivinar qué palabras estamos buscando. Los partidos políticos diseñan herramientas para predecir quién votará por ellos. Y en todo el mundo, las agencias de policía recurren cada vez más a las herramientas analíticas para prever cuándo y dónde es probable que se cometa un delito.
Predecir la violencia masiva es una Francia aparte. Entre esos intentos está un proyecto de 2012 financiado por el gobierno australiano, en el que un equipo de la Universidad de Sidney examinó más de una docena de variables que pudieran indicar la posibilidad de atrocidades masivas: ¿Ha habido asesinatos políticos o golpes de Estado? ¿Conflictos en los países vecinos? ¿Un alto índice de mortalidad infantil? (la mortalidad infantil resultó ser un potente indicador de disturbios, pues es un indicio de que no están funcionando las instituciones del Estado.)
Mediante herramientas que extraen inferencias sobre los efectos de cada dato analizado, los investigadores recopilaron una lista de quince países enfrentados al mayor riesgo de genocidio entre 2011 y 2015. La República Centroafricana, que en ese tiempo no llamaba la atención, quedó en el primer lugar, seguida de la República Democrática del Congo y del Chad. En la lista también hubo países obvios con problemas continuos, como Somalia, Afganistán y Siria. Los resultados no fueron ciento por ciento precisos; por ejemplo, Sri Lanka apareció en la lista pero no ha vivido períodos de violencia masiva desde 2011. Al menos no hasta ahora.
Ben Goldsmith, profesor de administración pública en la Universidad de Sidney que dirigió el proyecto, reconoció que las predicciones de esta naturaleza tienen más posibilidades de equivocarse que de acertar, ya que “en promedio, estos terribles eventos han sucedido menos de una vez año desde los años cincuenta”.
En algunos casos, las previsiones han sido posibles gracias a la potencia de cómputo. Thomas Chadefaux, sociólogo de Zurich, se propuso predecir cuándo y dónde estallaría una guerra. Él analizó artículos noticiosos de 1902 a 2001 en la enorme base de datos de Google, buscando palabras y frases que significaran tensión, por ejemplo, crisis, choque, combate, mortero. Elaboró un modelo matemático que, asegura, puede predecir el estallido de una guerra entre países con un año de anticipación y una guerra civil con seis meses.
“Rara vez la guerra estalla sin causas”, concluyó Chadefaux.
Kalev H. Leetaru, computólogo de la Universidad George Washington, elaboró la enorme base de datos global de eventos, lenguaje y tono. Recorre Internet para catalogar los artículos noticiosos de los eventos más importantes de 1979 al presente. Sirve para estudiar lo que puede suceder en el futuro o para generar una instantánea de lo que está sucediendo en el momento, como fue el caso del mapa que elaboró Leetaru para mostrar los estallidos de violencia en Nigeria.
Si alguna de estas lecturas del futuro va a ayudar a impedir la violencia es otra cuestión. Eso, a fin de cuentas, tiene menos que ver con los modelos matemáticos que con los cálculos de poder.
Hay un puñado de proyectos para elaborar herramientas predictivas en tiempo real. Michael Best, profesor del Instituto de Tecnología de Georgia, colaboró en la elaboración de una herramientas para las elecciones de Kenia el año pasado, que analizó reportes de violencia política en Twitter y Facebook. Nigeria aceptó que haya investigadores en las oficinas centrales de seguridad electoral el año próximo, cuando los ciudadanos serán convocados a las urnas.
Examinarán los medios sociales en busca de mensajes de odio mediante herramientas automatizadas, y combinarán los resultados con los resultados de los monitores electorales en el terreno.
Los mensajes en los medios sociales no pueden detectar los estallidos de violencia, advierte Best, ni tampoco sería ético censurar lo que publican en línea los nigerianos. Pero las palabras son como las señales de humo, sostiene, y él espera que les ayudarán a las autoridades a estar en el lugar preciso en el momento oportuno.