Resumen de Revolucionar las ciencias sociales

GEOFF MULGAN

• Las tecnologías basadas en datos están transformando las ciencias sociales al conectarlas mejor con los problemas de los ciudadanos. El resultado es mayor inteligencia colectiva y soluciones más precisas.

  Las ciencias sociales son el instrumento con el que las sociedades se entienden a sí mismas: por qué se cohesionan o disgregan, por qué algunas crecen y otras menguan, o de qué manera las grandes fuerzas estructurales explican hechos aparentemente particulares de nuestra biografía. La ciencia social observa, pero también influye en la acción, y después aprende de esas acciones.

  Partiendo de esta concepción de las ciencias sociales como autoconocimiento colectivo, los nuevos enfoques relacionados con toda clase de inteligencia pueden ayudar a revitalizarla. Este artículo empieza por los datos y la ciencia social computacional para después pasar a investigación y desarrollo social (I+D), así como la experimentación. Aborda las nuevas posibilidades de las universidades para enlazar con la práctica: parques científicos sociales, aceleradoras vinculadas a objetivos sociales, métodos basados en retos y laboratorios de toda clase. El objetivo es entender de qué modo las ciencias sociales pueden involucrarse en el campo del diseño inteligente.

  Ciencia social computacional basada en datos La computación basada en datos abre nuevas posibilidades a los especialistas en ciencias sociales. Todos hemos oído hablar de la explosión de nuevas modalidades de observación de fenómenos sociales, relacionadas con los cambios en la manera de formular y responder a preguntas. Cada uno de nosotros deja un rastro de con quién habla, qué come y dónde va. Es más fácil que nunca sondear a la gente, identificar patrones, escrutar la Red, recoger datos de sensores e interpretar estados de ánimo a partir de expresiones faciales. También lo es recopilar percepciones y emociones igual que se recogen hechos concretos, mediante el análisis de sentimientos en los debates públicos sobre asuntos como el Brexit, por ejemplo. Es más fácil que nunca que las empresas pongan en práctica la ciencia social, ya sea las compañías inversoras en sus análisis de tendencias del mercado, los departamentos de recursos humanos que utilizan las ciencias del comportamiento o las autoridades locales que emplean la etnografía.

  Estas herramientas no son monopolio de los profesionales de las ciencias sociales. En las ciudades, por ejemplo, las empresas de análisis de datos relacionan múltiples conjuntos y los gobiernos utilizan software como como Hart o Predpol, que emplean los datos y la Inteligencia Artificial para predecir comportamientos como ir al hospital o cometer un delito. Un ejemplo del impacto de la disponibilidad de datos administrativos es el programa LEO (Longitudinal Education Outcomes) en Reino Unido, que relaciona datos académicos de Reino Unido con registros fiscales, proporcionando información sobre nivel de empleabilidad de los graduados y los salarios que reciben. Esta información puede cambiar nuestra idea sobre la movilidad social. Cada vez que los datos se combinan de una forma nueva emergen patrones sorprendentes, como cuando la policía descubrió que el mejor predictor de un homicidio de violencia doméstica es el intento previo de suicidio por parte del agresor.

  En las universidades, la definición de ciencia social computacional es algo más restringida. En general, hace referencia al uso de la simulación social y el análisis del entorno y las redes sociales. Actualmente se recopilan gigantescos conjuntos de datos sobre cualquier cuestión, desde la historia de la humanidad y la arqueología hasta la creación de imágenes y literaturas basándose en la larga tradición de los estudios longitudinales. Entre los proyectos de ciencia social computacional a gran escala cabe destacar The Human Project y Social Science One, plataformas desarrolladas entre el sector público, el privado, los ciudadanos y la academia para buscar soluciones a grandes retos sociales a través de políticas públicas adecuadas. Las ideas de algunos defensores de las nuevas herramientas de investigación, como Matthew Salganik, comienzan a llegar al gran público…