A principios del siglo XX, WEB Du Bois escribió sobre las condiciones y la cultura de los negros en Filadelfia, documentando también las actitudes y creencias racistas que impregnaban la sociedad blanca que los rodeaba. Describió cómo los resultados desiguales en ámbitos como la salud podrían atribuirse no sólo a ideas racistas, sino también al racismo arraigado en las instituciones estadounidenses.
Casi 125 años después, el concepto de “racismo sistémico” es fundamental para el estudio de la raza. Siglos de recopilación y análisis de datos, como el trabajo de Du Bois, documentan los mecanismos de inequidad racial en las leyes y las instituciones e intentan medir su impacto.
«Existe una extensa investigación que muestra la discriminación racial y la desigualdad sistémica en prácticamente todos los sectores de la sociedad estadounidense», explica la profesora del MIT Fotini Christia, que dirige el Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad (IDSS) del MIT, donde también codirige la Iniciativa sobre Lucha contra el racismo sistémico (ICSR). “Investigaciones más recientes demuestran cómo las tecnologías computacionales, generalmente entrenadas o basadas en datos históricos, pueden afianzar aún más los prejuicios raciales. Pero estas mismas herramientas también pueden ayudar a identificar resultados racialmente desiguales, comprender sus causas e impactos e incluso contribuir a proponer soluciones”.
Además de coordinar la investigación sobre el racismo sistémico en todo el campus, la iniciativa IDSS tiene un nuevo proyecto destinado a potenciar y apoyar esta investigación más allá del MIT: el nuevo ICSR Data Hub, que sirve como un depósito web público y en evolución de conjuntos de datos recopilados por investigadores del ICSR.
Datos para la justicia
«Mi proyecto principal con ICSR implicó el uso de Amazon Web Services para construir el centro de datos para que otros investigadores lo utilicen en sus propios proyectos relacionados con la justicia penal», dice Ben Lewis SM ’24, un alumno reciente del Programa de Política y Tecnología (TPP) del MIT. y actual estudiante de doctorado en MIT Sloan School of Management. «Queremos que el centro de datos sea un lugar centralizado donde los investigadores puedan acceder a esta información a través de una sencilla interfaz web o Python».
Mientras obtenía su maestría en TPP, Lewis centró su investigación en la raza, las políticas de drogas y la vigilancia policial en los Estados Unidos, explorando el impacto de las políticas de despenalización de las drogas en las tasas de encarcelamiento y sobredosis. Trabajó como miembro del equipo de vigilancia policial de ICSR, un grupo de investigadores del MIT que examinan el papel que desempeñan los datos en el diseño de políticas y procedimientos policiales, y cómo los datos pueden resaltar o exacerbar los prejuicios raciales.
«La vertical de vigilancia comenzó con una pregunta fundamental realmente desafiante», dice el líder del equipo y profesor de ingeniería eléctrica e informática (EECS), Devavrat Shah. «¿Podemos utilizar datos para comprender mejor el papel que juega la raza en las diferentes decisiones tomadas en todo el sistema de justicia penal?»
Hasta ahora, el centro de datos ofrece información de despacho del 911 y datos de detenciones policiales, recopilados en 40 de las ciudades más grandes de los Estados Unidos por investigadores del ICSR. Lewis espera que el esfuerzo se expanda para incluir no solo otras ciudades, sino también otra información relevante y típicamente aislada, como datos de sentencias.
«Queremos unir los conjuntos de datos para tener una visión más completa y holística de los sistemas de aplicación de la ley», explica Jessy Xinyi Han, investigadora del ICSR y estudiante de posgrado en el programa de doctorado de Sistemas Sociales y de Ingeniería (SES) del IDSS. Los métodos estadísticos como la inferencia causal pueden ayudar a descubrir las causas fundamentales de las desigualdades, dice Han, para “desenredar una red de posibilidades” y comprender mejor el efecto causal de la raza en las diferentes etapas del proceso de justicia penal.
«Mi motivación para realizar este proyecto es personal», dice Lewis, quien se sintió atraído por el MIT en gran parte por la oportunidad de investigar el racismo sistémico. Como estudiante de TPP, también fundó la sucursal de Cambridge de End Overdose, una organización sin fines de lucro dedicada a detener las muertes por sobredosis de drogas. Su defensa llevó a capacitar a cientos de personas en intervenciones farmacológicas que salvan vidas y le valió la Medalla Collier 2024, una distinción del MIT por el servicio comunitario en honor a Sean Collier, quien dio su vida sirviendo como oficial de la policía del MIT.
“He tenido familiares encarcelados. He visto el impacto que ha tenido en mi familia y en mi comunidad, y me di cuenta de que el exceso de vigilancia y el encarcelamiento son una curita en temas como la pobreza y el uso de drogas que pueden atrapar a las personas en un ciclo de pobreza”.
Educación e impacto
Ahora que se ha construido la infraestructura para el centro de datos y el equipo de vigilancia policial del ICSR ha comenzado a compartir conjuntos de datos, el siguiente paso es que otros equipos del ICSR también comiencen a compartir datos. La iniciativa interdisciplinaria de investigación sobre el racismo sistémico incluye equipos que trabajan en ámbitos que incluyen vivienda, atención médica y redes sociales.
«Queremos aprovechar la abundancia de datos disponibles hoy para responder preguntas difíciles sobre cómo el racismo resulta de las interacciones de múltiples sistemas», dice Munther Dahleh, profesor de EECS, director fundador del IDSS y codirector del ICSR. «Nuestro interés es cómo varias instituciones perpetúan el racismo y cómo la tecnología puede exacerbarlo o combatirlo».
Para los creadores del centro de datos, la principal señal de éxito del proyecto es ver los datos utilizados en proyectos de investigación dentro y fuera del MIT. Sin embargo, como recurso, el centro puede respaldar esa investigación para usuarios con una variedad de experiencias y orígenes.
«El centro de datos también tiene que ver con la educación y el empoderamiento», dice Han. «Esta información se puede utilizar en proyectos diseñados para enseñar a los usuarios cómo utilizar big data, cómo realizar análisis de datos e incluso aprender herramientas de aprendizaje automático, todo específicamente para descubrir disparidades raciales en los datos».
«Defender la propagación de habilidades de datos ha sido parte de la misión del IDSS desde el día 1», dice Dahleh. «Estamos entusiasmados con las oportunidades que puede presentar la disponibilidad de estos datos en contextos educativos, incluido, entre otros, nuestro creciente conjunto de ofertas de cursos en línea IDSSx».
Este énfasis en el potencial educativo no hace más que aumentar las ambiciones de los investigadores del ICSR en todo el MIT, que aspiran a utilizar datos y herramientas informáticas para producir conocimientos prácticos para los responsables políticos que puedan conducir a un cambio real.
“El racismo sistémico es un desafío social ampliamente evidenciado con impactos de gran alcance en todos los ámbitos”, dice Christia. «En el IDSS, queremos garantizar que las tecnologías en desarrollo, combinadas con el acceso a cantidades cada vez mayores de datos, se aprovechen para combatir los resultados racistas en lugar de seguir implementándolos».
