Den måde, vi bruger data på, er et spørgsmål om liv eller død – lige fra flygtningekrisen til COVID-19

I kriseøjeblikke vender vi os ofte til data i et forsøg på både at forstå den situation, vi er i, og at lede efter svar på, hvordan man kan flygte.

Som reaktion på COVID-19, regeringer over hele verden har brugt algoritmer, brugte data fra apps installeret på vores telefoner, sammen med CCTV, ansigtsgenkendelse og andre dataindsamlingsværktøjer til at bekæmpe pandemien. Data bliver brugt til at drive milliarder af menneskers daglige bevægelser på en måde, som mange af os aldrig før har set. Folk bliver bedt om at blive hjemme, gå på arbejde, bære masker, eller sende deres børn i skole baseret på den usynlige hånd af data.

Alligevel har 2020 også fremhævet farerne ved dette. Fortolkningen og indsamlingen af ​​disse data er ikke uden problemer - læger og politikere, der ser på de samme data, kan drage vildt forskellige konklusioner om den rigtige fremgangsmåde.

Uden tvivl, vi bør udnytte alle de værktøjer, vi kan, i kampen for at redde liv, men pandemien har også bragt mange problemer med datakortlægning på banen. COVID-19 påvirker uforholdsmæssigt de fattigste mennesker i mange lande, samt sorte og asiatiske samfund. Dette er ikke en lille del på grund af datadrevne regler designet til at stoppe spredningen af ​​sygdommen; ofte baseret på antagelser lavet af de mennesker, der designer og driver dem.

Disse uligheder eksisterede allerede, men modeller, der bremser en spredning gennem lukning af kontorer, reduceret transport og hjemmeundervisning lægger et enormt pres på de fattigste og mest udsatte medlemmer af samfundet, som ikke er privilegerede nok til at ændre deres arbejds- eller levevilkår. Efterhånden som digitale teknologier introduceres yderligere, såsom mobil track and trace, disse samfund vil blive marginaliseret endnu mere. Selv i de rigeste lande, dem uden en smartphone vil blive savnet fra enhver digital sporingsapp, der er designet til at beskytte mennesker.

Mens disse praksisser for nylig er konfronteret med mange, sådanne teknologier – og deres fejl – har længe været brugt til at forme liv, og dødsfald, millioner rundt om i verden. I den digitale tidsalder, kortlægning og data fortsætter med at blive set som en fix-all. Flere mennesker end nogensinde er udsat for, at deres liv ikke bliver dikteret af folkevalgte, men ved hjælp af sorte boks-algoritmer, Kort, og datavisualiseringer. Mens vores forsøg på at holde pandemien på afstand fortsætter, vi skal se på erfaringer fra andre kriser og presse på for en mere retfærdig verden.

At gøre dette, det er afgørende, at folk forstår den glatte kvalitet af data. Statistikker virker solide for mange mennesker. Men data kan vildlede, og at forstå, hvordan dette sker, er et stort skridt i den rigtige retning for at bruge data til at forbedre livet for millioner af mennesker rundt om i verden, og til at tackle globale kriser såsom COVID-19.

Der er tre hovedproblemer med data.

1. Mørke data

Det første problem ser på overfladen ud til at være det nemmeste at løse. Mørke data refererer til data, der slet ikke er indsamlet. Mange mennesker tror, ​​at hvis vi indsamlede nok data om alt, så kunne vi løse ethvert problem. Alligevel er det umuligt at indsamle alt:Der vil altid være mørke data.

Vi gør ikke, for eksempel, indsamle data om eller fra børn på samme måde som voksne på grund af love omkring samtykke. Data indsamles ofte gennem værktøjer, der ikke er tilgængelige for alle – mobiltelefoner deler enorme mængder information, men ikke alle har en telefon.

De virkelige problemer kommer på grund af det, der er kendt som epistemiske og ideologiske antagelser. Disse antagelser betyder, at selv med de bedste hensigter, vi kan ikke indsamle data om ting, som vi antager, at vi ikke har brug for, eller som vi ikke ved, at vi har brug for data om. Markante eksempler omfatter, hvor ofte kvinder udelukkes fra forsøg og test, enten glemt, eller baseret på antagelser, at de er de samme som mænd. Dette kan have dødelige konsekvenser.

Til tider skubber vores fordomme os også i retning af ikke at indsamle data, som vi føler går imod vores egne interesser eller syn på verden. En overraskende kraftig trang til at bevare vores status quo lammer os fra at bryde igennem denne barriere.

2. Datapositivisme

Problemerne med mørke data er tæt forbundet med et andet problem, kendt som datapositivisme. Dette relaterer sig til, hvad vi gør med de data, vi har fanget.

Det er næsten umuligt at præsentere alle de data, vi finder. Det kan være fordi vi har for meget af det, eller fordi vi forsøger at fortælle en bestemt historie med vores data. Når vi omsætter dataene til kort og visualiseringer, vi skal træffe valg om, hvad der er og ikke er inkluderet, som ofte tager form af at prioritere én type viden frem for en anden.

Data, der passer godt med traditionel kortlægningspraksis, vil være mere tilbøjelige til at blive inkluderet på et kort end andre former for information. Dette kan gøre ekstremt komplekse og konkurrerende sæt ideer til alt for simple datasæt, som igen omdannes til en endnu yderligere forenklet datavisualisering. Disse visualiseringer stilles sjældent i tvivl, fordi den måde, de er lavet på, ligger uden for de flestes ekspertise. Skaberens ekspertise er betroet engros - de skaber en falsk følelse af sikkerhed, men en vi holder fast i, især hvis de styrker vores status quo.

3. Datavask

Så er der spørgsmålet om datavask. Lad os antage, at du har undgået problemerne med mørke data og samlet alt, inklusive de data, du ikke vidste, du havde brug for, og at du har navigeret i datapositivisme i rensningen og klargøringen af ​​dine data.

Så kommer du for at præsentere dine resultater. Måske viser de ikke rigtig den historie, du ønskede, eller vis det modsatte af, hvad du troede – hvad gør du? Tweaker du tingene, så de ser anderledes ud? Springer du over det diagram og flytter til et andet, der viser noget, der er tættere på din hypotese? Vælger du ikke at dele noget som helst?

Det virker som lette spørgsmål at besvare, let at holde sig på den rigtige side af etisk praksis. Men selv med de bedste intentioner kan vi afvise vores egne data, når de ikke er i overensstemmelse med forudholdte antagelser. Vi kan fortælle os selv, at vi må have lavet en fejl i dataindsamlingen, så skal ikke dele det. Eller vi tænker måske:det fortæller ikke en god historie, Jeg udelader det. Eller måske:dette burde være mere dramatisk, Jeg ændrer farver og design for at få det til at springe ud.

Disse er ikke altid uoprettelige, men disse tilsyneladende uskyldige beslutninger skjuler eller slører data og viden. De er svære at undgå selv med de bedste hensigter, og når det kommer til kontroversielle spørgsmål, de bedste hensigter bliver ofte efterladt.

Ved at omdanne mennesker til rene data, liv og død træffes beslutninger om mennesker uden deres samtykke. Disse er de dehumaniserende effekter af en algoritme-drevet verden.

Lektioner fra historien

Kortlægning og datavisualisering har længe været brugt i krisetider for at hjælpe os med at forstå, hvad der sker, og at finde veje frem, der kan bevare liv og skabe en bedre fremtid. Fremtrædende eksempler omfatter Thomas Shapters 1832-kort over kolera i Exeter, Storbritannien, efterfulgt af de mere berømte kort over koleradødsfald produceret af John Snow i London. Disse kort og deres forfattere blev krediteret for at bringe ny forståelse af vandbårne sygdomme og redde mange liv.

Florence nightingale, hvis navn blev givet over til de akuthospitaler, der blev bygget rundt om i Storbritannien i kølvandet på COVID-19, var også statistiker.

I 1861, som en del af hendes konsultation til den amerikanske hær om pleje af borgerkrigsofre, Nightingale lavede datavisualiseringer, og mange af dem. Hun lavede søjlediagrammer, stablede stænger, honeycomb tæthed plots, og 100 % arealgrunde.

Nightingales datavisualiseringer handlede ikke kun om at vise, hvad der skete, de var designet til at kalde på forandring; for at angive nødvendig reform. Hun opfandt også en ny type diagram for at hjælpe hendes argumenter:et sammenlignende polar-områdediagram kendt i dag som Nattergal-rosen (hun kaldte dem "kiler"). Hendes mest berømte diagrammer viste ændringerne i overlevelsesrater for patienter efter sanitære forbedringer, som at vaske hænder regelmæssigt, og understregede effektiviteten af ​​disse forbedringer ved forskel i størrelse.

Nattergal, Shapter, Sne, og mange andre har brugt diagrammer og diagrammer til at bygge grafiske argumenter og letforståelige sammenligninger, der reddede mange liv. Men når man ser tilbage på dem, vi overvejer ofte kun det endelige produkt (kort eller diagram), snarere end processen med deres skabelse. Alligevel på det tidspunkt, disse værker blev bredt afvist, og ofte misfortolket som støttende for periodens fremherskende tanker.

Der var mange, der ikke ønskede at gennemføre de reformer, som Nightingale havde foreslået, selvom de nu ses som transformerende i, hvordan hospitaler drives. Og Snows kort blev mere berømte end Shapters, ikke kun fordi de var fra London, men på grund af den stemningsfulde historie om ham, der skrider ind på Broad Street og river håndtaget af samfundets vandpumpe. Det, der er glemt, er, at denne handling var påkrævet, netop fordi hans data og kortlægninger oprindeligt blev fejlfortolket af dem, der valgte at se Snows kort som støtte for deres egne teorier – et eksempel på bekræftelsesbias, hvor vi læser data på en måde, der passer til vores egne synspunkter.

Både Snow og Nightingale reddede utallige liv gennem deres dataarbejde, men selv de stødte på mange af problemerne med mørke data, datapositivisme og fejlfortolkning.

I den digitale tidsalder, hvor data indsamles i massiv skala, ofte uden samtykke, og bliver mere og mere organiseret, sorteret og fortolket af computere og algoritmer, data er blevet set som både en løsning på alting, og en farlig vare. Brugen af ​​data til at spore mennesker og diktere deres handlinger kan betyde forskellen mellem liv og død i en meget reel og nærværende forstand. Selvom det er blevet gjort klart for mange af os i forhold til COVID-19, der er mange flere historier om data, krise og kampen for overlevelse.

I vores nye bog, Kortlægning af krise, vi ser på erfaringerne fra dem, der er blevet kortlagt eller har fået deres komplekse liv reduceret til data, luftfotos eller -rapporter. Ud fra dette er vi i stand til at tegne bedre måder at arbejde på, og bedre forståelser af de forskellige effekter, den hemmelige verden af ​​data har på vores hverdag.

Et af vores eksempler er tilfældet med migrantkrisen i Middelhavet.

Liv, død og data

Middelhavet er et sted, der for mange fremmaner billeder af solbeskinnede strande, fine spisesteder ved vandet og turkisblåt hav. Men denne vandstrækning er også en af ​​de hårdest overvågede i verden. Alle bevægelser i regionen, uanset om det anses for lovligt eller ej, er omfattende kortlagt og overvåget af EU.

Mens enkelte lande ved Middelhavet længe har befæstet deres grænser, dannelsen af ​​EU skabte reelt en enkelt grænse langs de nordlige kyster. Siden da, Europæiske stater er fortsat med at indføre en stadig mere omfattende, og kompleks, system til overvågning og udveksling af information om irregulære migranter, der forsøger at nå kontinentet.

Kører under mærket EUROSUR, systemet kombinerer højopløselige satellitbilleder, langtidsholdbare droner, automatiserede fartøjsidentifikationssystemer og søbårne militærradarer, der muliggør situationsrapporter og risikoanalyser i næsten realtid. Disse rapporter giver daglige opdateringer om "med succes" opsnappede migrantfartøjer.

Men dette meget sofistikerede værktøj til kortlægning af migranters bevægelser er kun interesseret i dem, der bliver stoppet. EU-landenes omfattende databaser rummer næsten ingen oplysninger om dem, der dør eller forsvinder, mens de forsøger at søge tilflugt. Dem, der når til europæiske kyster, derimod er nøje screenet for biometriske data, herunder elektroniske fingeraftryk, irisscanninger og lægetjek, og også for personlige oplysninger om deres liv for at bekræfte deres identitet.

Ifølge Den Internationale Organisation for Migration (IOM) mere end 19, 000 mennesker er druknet eller forsvundet på vej til Europa i løbet af det sidste årti. Disse tal er kun skøn:der er ikke noget omfattende system på plads til at dokumentere migrantdødsfald på tværs af EU-medlemsstater. Europæiske regeringer betragter ikke migrantdødsfald som en del af deres juridiske ansvar og fører derfor ikke en regelmæssig track record af dem. Dette efterlader humanitære agenturer som IOM afhængige af øjenvidneberetninger og rapporter fra eftersøgnings- og rednings-ngo'er, retsmedicinere eller medierne.

Manglen på viden om migrantdødsfald afslører, hvor usammenhængende realtidssporing af bevægelser på tværs af grænser i virkeligheden er. Det tjener også politiske dagsordener, hvor data om "risikoen" for Europa fra migration let kan findes, men data om de sande risici for liv og død ved at krydse Middelhavet er udelukket fra offentlig viden. Dette gør det lettere at præsentere migranter som en trussel, frem for som flygtninge, der sætter alt på spil for at søge sikkerhed.

Og for Frontex, det europæiske grænse- og kystvagtagentur, dette giver en bekvem baggrund for at legitimere den stigende militarisering af Europas grænser under påskud af at forhindre yderligere dødsfald og menneskelig lidelse.

Langs grænsen, digitale kort og statistiske diagrammer arbejder for at styrke de politiske og sociale mål for de organisationer og regeringer, der samler dem. Data er selektivt indsamlet, og selektivt præsenteret af EU's og europæiske regeringer, udvidelse af Europas migrationspolitik for afskrækkelse og indeslutning dybt ind i det digitale domæne.

I den specifikke kontekst af Middelhavet, denne selektive læsning af data minimerer ikke kun chancerne for at få godkendt asylansøgninger for dem, der dvæler i modtagecentrene i Grækenland og Tyrkiet, det giver også regeringer og EU som helhed mulighed for at unddrage sig ethvert juridisk og politisk ansvar for de menneskelige omkostninger ved grænsepoliti. Ved ikke at indsamle data om dem, der drukner, EU kan skjule det faktum, at for alle sine sofistikerede kortlægnings- og sporingsteknologier, de har ingen interesse i at bruge dataene til at redde liv, eller for at redde mænd, kvinder og børn tabt på havet.

Ingen registreringer af dødsfald betyder ingen registreringer af, hvor mange europæiske regeringer, der så drukne.

Radikal datakortlægning

Det sagt, Europas bevidste "ikke-seende" af migranter er ikke forblevet ubestridt. Talrige civilsamfundsinitiativer og humanitære aktivister har gjort det til et punkt at føre en regelmæssig oversigt over dem, der dør eller forsvinder, og at holde Europa til ansvar.

Initiativer som Listen over Dødsfald, udarbejdet af organisationer som UNITED og FORTRESS Europe, omhyggeligt dokumentere hver eneste rapporterede hændelse, bruge disse tal til at gå ind for en radikal revision af den europæiske asylpolitik. Selvom disse modkortlægninger bestemt formår at forstyrre muren af ​​tavshed omkring de menneskelige omkostninger ved grænsepoliti, dødslisterne har ikke gjort meget for at forstyrre eller omdirigere statens prioriteter.

Det transnationale netværk Alarm Phone er en sjælden undtagelse i denne henseende. Alarm Phone tilbyder en 24/7 hotline for migranter i nød. Organisationen sikrer deres redning ved at underrette de nationale kystvagter og havnemyndigheder om udfoldede nødsituationer på havet. Ved at bruge en kombination af mobiltelefoner og onlinemeddelelsesapps såsom Facebook, Viber, WhatsApp og Skype, sideløbende med logistiske platforme som AIS (det globale automatiske identifikationssystem, der bruges til fartøjssporing) og opkaldsstyringssoftware, de forsøger at forebygge dødsfald, og hurtig handling for at redde folk med risiko for at drukne.

Organisationen har hjulpet tusindvis af mennesker i nød. Sommeren 2020 var en særlig svær en. Med Europas grænser lukket strammere end nogensinde, Alarmtelefonen blev oversvømmet med opkald. I de syv dage efter den 13. august næsten 900 mennesker på 14 både kaldet Alarm Phone med bønner om hjælp. Alarmtelefonen rejste alarmen, og mens nogle blev hjulpet i sikkerhed, enten i Europa eller Libyen, mere end 260 mennesker omkom eller forbliver savnet.

Ved at samle teknologi, netværkskapacitet, og gennem solidaritet og medfølelse er det frivillige netværk i stand til både at hjælpe migranter i vanskeligheder, og hjælpe dem med at passere mere effektivt under EU's radar. Hotlinen er mere end blot et nødopkald:den samler migranters viden i effektive "kort", der hjælper med logistikken ved at krydse med. Ved at gøre det fremhæver det også det forsætlige misbrug, og sporadiske dataindsamlinger fra EU-medlemslandene.

En advarsel

Der kan læres meget af datakortlægningen af ​​migrantkrisen. Kort og data kan kun være delvise repræsentationer af virkeligheden, men efterhånden som vi indsamler flere og flere data, kan vi lokkes til at tro, at disse repræsentationer er ufejlbarlige.

Endnu, det er tydeligt fra eksemplet ovenfor, at processerne på plads ikke bevarer liv:de er kontrolværktøjer snarere end støtte. Der er glimt af håb i de modkortlægningsprojekter, der er opstået for at give stemme til dem, der er dømt til tavshed, når de søger et nyt liv. Men selv de mest velmenende projekter kan falde i stykker af misforståede data. Data har en tendens til at have sit eget liv.

COVID-19 har bragt verden af ​​datadrevet krisestyring til dørtrinnet til hele verden, men det er ikke nye oplevelser. Mange mennesker er allerede blevet reduceret til datapunkter. Fra Middelhavet til skoleklasser, liv er i stigende grad dikteret af algoritmer, beregning, og de forudsætninger, der er indbygget i disse teknologier. Måden vi bruger data på er stærkt påvirket af politik, et ønske om at opretholde status quo og ved bevidste og ubevidste beslutninger, der træffes på hvert trin af processen.

Så vi bør stille spørgsmålstegn ved data:hvordan de indsamles, og hvordan det implementeres. Men data er også vigtigt, og vi må ikke afvise det hele direkte. Verden har set et tilbagestød mod videnskaben og en vækst i "alternative fakta". Stigningen i antimasker, anti-vaxxers, 5G-konspirationsteoretikere og coronavirus-benægtere har vist, hvor farligt dette kan være. Sådanne argumenter skubber baglæns, ikke fremad. De søger ikke at forstå mere, men opretholder status quo.

Mens nogle måske forsøger at fordreje de argumenter, vi har præsenteret her, for at afvise videnskab, vi siger i stedet, at vi skal stille spørgsmål, der bringer vores forståelse videre. Det er næsten umuligt at eliminere problemer forårsaget af mørke data, datavask, og datapositivisme. Dette kan være målrettet, eller tilfældigt, men virkningerne kan være vidtrækkende.

Så, næste gang du ser på et kort og/eller datavisualisering, spørg:hvem er det til? Hvis magt øger eller konsoliderer den? Hvem mangler i dataene? Hvem blev aldrig spurgt, glemt eller udelukket? Hvem taber? Og hvordan kan vi gøre det bedre?

Denne artikel er genudgivet fra The Conversation under en Creative Commons -licens. Læs den originale artikel.