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Armas de destrucción matemática

Weapons of Math Destruction es un libro estadounidense de 2016 sobre el impacto social de los algoritmos , escrito por Cathy O'Neil . Explora cómo algunos algoritmos de big data se utilizan cada vez más de manera que refuerzan la desigualdad preexistente . Fue preseleccionado para el Premio Nacional del Libro de No Ficción de 2016 , pero no pasó de la lista corta . [1] [2] [3] El libro ha recibido numerosas críticas, [4] y ganó el Premio del Libro Euler .

Descripción general

O'Neil, un matemático, analiza cómo el uso de big data y algoritmos en una variedad de campos, incluidos los seguros, la publicidad, la educación y la vigilancia, puede conducir a decisiones que dañan a los pobres, refuerzan el racismo y amplifican la desigualdad. Según la Fundación Nacional del Libro : [1]

Lo más preocupante es que refuerzan la discriminación: si un estudiante pobre no puede obtener un préstamo porque un modelo de préstamo lo considera demasiado arriesgado (en virtud de su código postal), se le priva del tipo de educación que podría sacarlo de la pobreza. , y se produce una espiral viciosa. Los modelos están apuntalando a los afortunados y castigando a los oprimidos, creando un "cóctel tóxico para la democracia".

Ella postula que estas herramientas matemáticas problemáticas comparten tres características clave: son opacas, no reguladas y difíciles de cuestionar. También son escalables, lo que amplifica cualquier sesgo inherente para afectar a poblaciones cada vez más grandes. Las armas de destrucción masiva, o armas de destrucción matemática, son algoritmos matemáticos que supuestamente toman rasgos humanos y los cuantifican, lo que produce efectos dañinos y la perpetuación de prejuicios contra ciertos grupos de personas.

Recepción

El libro recibió amplios elogios por dilucidar las consecuencias de la dependencia de modelos de big data para estructurar los recursos socioeconómicos . Clay Shirky de The New York Times Book Review dijo que "O'Neil hace un trabajo magistral al explicar la omnipresencia y los riesgos de los algoritmos que regulan nuestras vidas", al tiempo que señaló que "la sección sobre soluciones es más débil que la ilustración del problema". . [5] Kirkus Reviews elogió el libro por ser "una discusión inusualmente lúcida y legible" sobre un tema técnico. [6]

En 2019, el libro ganó el Premio Euler del Libro de la Asociación Matemática de América . [7]

Referencias

  1. ^ ab Lista larga del Premio Nacional del Libro 2016, no ficción, Fundación Nacional del Libro
  2. ^ "Lista larga de los premios nacionales del libro: no ficción", The New Yorker , 14 de septiembre de 2016
  3. ^ Rawlins, Aimee (6 de septiembre de 2016), Las matemáticas son racistas: cómo los datos impulsan la desigualdad, CNN
  4. ^ Ver:
    • Lozano, Guadalupe I., "Revisión de armas de destrucción matemática ", MathSciNet , MR  3561130
    • Braga, Filipe Meirelles Ferreira (junio de 2016), "Revisión de Armas de Destrucción Matemática ", Mural Internacional , 7 (1), doi : 10.12957/rmi.2016.25939
    • Lamb, Evelyn (agosto de 2016), "Review of Weapons of Math Destruction", Roots of Unity, Scientific American
    • Shankar, Kalpana (septiembre de 2016), "Un científico de datos revela cómo los algoritmos invisibles perpetúan la desigualdad (revisión de Weapons of Math Destruction)", Science
    • Doctorow, Cory (septiembre de 2016), "Armas de destrucción matemática: algoritmos invisibles y ubicuos están arruinando millones de vidas", BoingBoing
    • McEvers, Kelly (septiembre de 2016), "'Weapons Of Math Destruction' describe los peligros de confiar en el análisis de datos", All Things Considered , NPR
    • Hayden, Robert W. (enero de 2017), "Revisión de armas de destrucción matemática", Reseñas de MAA
    • Varis, Piia (enero de 2017), "Revisión de armas de destrucción matemática", Diggit
    • Omitola, Tope (enero de 2017), "Revisión de armas de destrucción matemática", ACM Computing Reviews
    • Jain, Apurv (marzo de 2017), "Review of Weapons of Math Destruction ", Business Economics , 52 (2): 123–125, doi :10.1057/s11369-017-0027-3, S2CID  157914174
    • Schrag, Francis (marzo de 2017), "Review of Weapons of Math Destruction ", Education Review , 24 , doi : 10.14507/er.v24.2197
    • Bradley, James (marzo de 2017), "Revisión de armas de destrucción matemática", Perspectivas sobre la ciencia y la fe cristiana , 69 (1): 54
    • Maloney, Cory (primavera de 2017), "Review of Weapons of Math Destruction", Journal of Markets & Morality , 20 (1): 194
    • Roy, Michael (abril de 2017), "Review of Weapons of Math Destruction ", Bibliotecas universitarias y de investigación , 78 (3): 403, doi : 10.5860/crl.78.3.403
    • Case, James (mayo de 2017), "Cuando los algoritmos de big data discriminan (revisión de Weapons of Math Destruction", SIAM News , 50 (4)
    • Arslan, Faruk (julio de 2017), "Review of Weapons of Math Destruction ", Journal of Information Privacy and Security , 13 (3): 157–159, doi :10.1080/15536548.2017.1357388, S2CID  188383106
    • Poovey, Mary (septiembre de 2017), "Review of Weapons of Math Destruction ", Avisos de la Sociedad Estadounidense de Matemáticas , 64 (8): 933–935, doi : 10.1090/noti1561
    • Doyle, Tony (octubre de 2017), "Review of Weapons of Math Destruction ", La sociedad de la información , 33 (5): 301–302, doi :10.1080/01972243.2017.1354593, S2CID  22283226
    • Mateen, Harris (2018), "Revisión de armas de destrucción matemática", Berkeley Journal of Empleo y Derecho Laboral , 39 (1): 285–292
    • Tunstall, Samuel (enero de 2018), "Modelos como armas (revisión de Weapons of Math Destruction ", Aritmética , 11 (1), doi : 10.5038/1936-4660.11.1.10
    • Woodson, Thomas (agosto de 2018), "Review of Weapons of Math Destruction ", Journal of Responsible Innovation , 5 (3): 361–363, doi : 10.1080/23299460.2018.1495027
    • Bansal, Gaurav (enero de 2019), "Review of Weapons of Math Destruction ", Journal of Information Technology Case and Application Research , 21 (1): 60–63, doi :10.1080/15228053.2019.1587571, S2CID  189618193
    • Verma, Shikha (junio de 2019), "Review of Weapons of Math Destruction ", Vikalpa: The Journal for Decision Makers , 44 (2): 97–98, doi : 10.1177/0256090919853933
    • Eusufzai, Zaki (septiembre de 2019), "Review of Weapons of Math Destruction ", The Social Science Journal , 56 (3): 425–426, doi :10.1016/j.soscij.2019.04.002, S2CID  203099077
  5. ^ Shirky, Clay (3 de octubre de 2016), "Armas de destrucción matemática: cómo los macrodatos aumentan la desigualdad y amenazan la democracia", Reseña del libro del New York Times
  6. ^ "Armas de destrucción matemática: cómo los macrodatos aumentan la desigualdad y amenazan la democracia", Kirkus Reviews , 19 de julio de 2016
  7. ^ "Euler Book Prize" (PDF) , premios y reconocimientos , reuniones conjuntas de matemáticas, págs. 3-4, enero de 2019 , consultado el 20 de julio de 2019 , a través de la American Mathematical Society.

enlaces externos