La construcción de políticas públicas con ayuda de Big Data, fue el tema de discusión en el que el doctor Ignacio Ibarra López, director de la Carrera de Economía del Tec de Monterrey campus Puebla propuso para crear de una agenda pública con bienestar social.
“En 2018 y de acuerdo con Latinobarómetro, más del 80% de los mexicanos no confían en el gobierno, ante esto se espera que las políticas publicas cambien en favor de la población” cita Ibarra.
Lo anterior, tras celebrar el pasado 9 de diciembre un Webinar con invitación abierta a funcionarias y funcionarios de todos los niveles de gobierno, donde se observaron métodos de análisis, visualización, modelación y simulación que predicen recesiones económicas.
“El reto que trajo consigo el año 2020 fue la repentina transición a un modelo digital en el que los gobiernos tuvieron que innovar para anticiparse a efectos negativos de la pandemia”.
Ibarra explicó que anteriormente se estudiaban datos recopilados mediante la observación de sujetos, sin tener en cuenta las diferencias en el tiempo, por lo que no se podía dar seguimiento a la muestra.
Alertó que los peligros para esta práctica recaen en “una delgada línea” para el uso de datos, al respetar la privacidad de la información y los sesgos cognitivos, cómo el machismo o las conductas del ser humano.
Para eliminar los sesgos, Ibarra detalla que es necesario “tratar de entender qué genera estos patrones de comportamiento, no solamente describirlos”.
“El uso de inteligencia artificial permite predecir las crisis para desarrollar sistemas que aprenden de los datos y hacen estimaciones para ser usadas en el acompañamiento del juicio humano para la toma de decisiones”.
A través de este análisis, el doctor Ibarra asegura que es posible a través del diseño de intervenciones gubernamentales guiar a la población para la buena toma de decisiones.
El experto recordó que en México no existe la información histórica necesaria para realizar un modelo; propone una alternativa de análisis con base en entender el comportamiento humano a través de datos, lo que permitiría generar información para deducir el pasado.
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