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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 formas que refuerzan la desigualdad preexistente . Fue seleccionado para el Premio Nacional del Libro de No Ficción de 2016 , pero no pasó de la lista de finalistas . [1] [2] [3] El libro ha sido ampliamente revisado, [4] y ganó el Premio Euler del Libro .

Descripción general

O'Neil, matemático, analiza cómo el uso de big data y algoritmos en una variedad de campos, incluidos los seguros, la publicidad, la educación y la policía, puede conducir a decisiones que perjudican a los pobres, refuerzan el racismo y amplifican la desigualdad. Según la National Book Foundation : [1]

Lo más preocupante es que refuerzan la discriminación: si un estudiante pobre no puede conseguir 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 apoyando 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 están reguladas y son difíciles de cuestionar. También son escalables, lo que amplifica cualquier sesgo inherente para afectar a poblaciones cada vez más grandes. Las ADM, o Armas de Destrucción Matemática, son algoritmos matemáticos que supuestamente toman rasgos humanos y los cuantifican, lo que resulta en efectos dañinos y la perpetuación del sesgo contra ciertos grupos de personas.

Recepción

El libro recibió elogios generalizados por explicar 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 un análisis "inusualmente lúcido y legible" de un tema técnico. [6]

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

Referencias

  1. ^ Lista larga del Premio Nacional del Libro 2016, No ficción, Fundación Nacional del Libro
  2. ^ "Lista larga de los National Book Awards: 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., "Reseña de Armas de Destrucción Matemática ", MathSciNet , MR  3561130
    • Braga, Filipe Meirelles Ferreira (junio de 2016), "Review of Weapons of Math Destruction ", Mural Internacional , 7 (1), doi : 10.12957/rmi.2016.25939
    • Lamb, Evelyn (agosto de 2016), "Reseña de Armas de destrucción matemática", Roots of Unity, Scientific American
    • Shankar, Kalpana (septiembre de 2016), "Un científico de datos revela cómo los algoritmos invisibles perpetúan la desigualdad (reseña 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), "'Armas de destrucción matemática' describe los peligros de confiar en el análisis de datos", All Things Considered , NPR
    • Hayden, Robert W. (enero de 2017), "Reseña de Armas de destrucción matemática", MAA Reviews
    • Varis, Piia (enero de 2017), "Reseña de Armas de destrucción matemática", Diggit
    • Omitola, Tope (enero de 2017), "Revisión de Weapons of Math Destruction", ACM Computing Reviews
    • Jain, Apurv (marzo de 2017), "Revisión de las armas de destrucción matemática ", Business Economics , 52 (2): 123–125, doi :10.1057/s11369-017-0027-3, S2CID  157914174
    • Schrag, Francis (marzo de 2017), "Revisión de Armas de destrucción matemática ", 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), "Revisión de Armas de destrucción matemática", Journal of Markets & Morality , 20 (1): 194
    • Roy, Michael (abril de 2017), "Revisión de Armas de destrucción matemática ", 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), "Revisión de armas de destrucción matemática ", Journal of Information Privacy and Security , 13 (3): 157–159, doi :10.1080/15536548.2017.1357388, S2CID  188383106
    • Poovey, Mary (septiembre de 2017), "Revisión de Armas de destrucción matemática ", Avisos de la American Mathematical Society , 64 (8): 933–935, doi : 10.1090/noti1561
    • Doyle, Tony (octubre de 2017), "Revisión de Armas de destrucción matemática ", The Information Society , 33 (5): 301–302, doi :10.1080/01972243.2017.1354593, S2CID  22283226
    • Mateen, Harris (2018), "Revisión de las armas de destrucción matemática", Berkeley Journal of Employment and Labor Law , 39 (1): 285–292
    • Tunstall, Samuel (enero de 2018), "Los modelos como armas (revisión de Armas de destrucción matemática ", Numeracy , 11 (1), doi : 10.5038/1936-4660.11.1.10
    • Woodson, Thomas (agosto de 2018), "Revisión de Armas de destrucción matemática ", Journal of Responsible Innovation , 5 (3): 361–363, doi : 10.1080/23299460.2018.1495027
    • Bansal, Gaurav (enero de 2019), "Revisión de armas de destrucción matemática ", 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), "Revisión de Armas de destrucción matemática ", Vikalpa: The Journal for Decision Makers , 44 (2): 97–98, doi : 10.1177/0256090919853933
    • Eusufzai, Zaki (septiembre de 2019), "Revisión de Armas de destrucción matemática ", 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", The New York Times Book Review
  6. ^ "Armas de destrucción matemática: cómo los macrodatos aumentan la desigualdad y amenazan la democracia", Kirkus Reviews , 19 de julio de 2016
  7. ^ "Premio Euler del Libro" (PDF) , Premios y distinciones , Reuniones conjuntas de matemáticas, págs. 3-4, enero de 2019 , consultado el 20 de julio de 2019 – a través de American Mathematical Society

Enlaces externos