Data for Good: eliminando a disparidade de dados que aumenta a desigualdade global

A região conhecida como o Chifre da África vem enfrentando uma seca catastrófica. Cinco estações de chuva seguidas falharam e os especialistas preveem uma sexta. Milhões de pessoas desesperadas na Etiópia, Quênia e Somália abandonaram suas casas em busca de água e pastos para os seus animais. 

Essa crise representa um grande desafio para as organizações governamentais já sobrecarregadas. Onde os recursos limitados devem ser implantados? Dados climáticos em tempo real podem ajudar a prever áreas onde as condições serão mais severas e as rotas de migração mais prováveis. 

Esses problemas estão em toda parte. As disparidades de dados colaboram não somente para os desafios climáticos, mas também para as crises que enfrentamos na área de saúde pública e justiça social. A dupla revolução em tecnologia na nuvem e inteligência artificial estão produzindo mais dados e análises do que nunca. À medida que confiamos cada vez mais nos dados, devemos garantir que eles representem a todos. Só é possível que as pessoas tirem proveito da inovação baseada em dados se esses conjuntos de dados que lidam com os seus problemas mais urgentes forem acessíveis e inclusivos. 

O que é uma disparidade de dados? Pense na sub-representação sistemática das mulheres em testes clínicos, no acesso desigual à educação fundamental e nos modelos climáticos defeituosos. Esses são problemas reais com impactos reais que têm origem na forma como gerenciamos as informações. 

Resolver as disparidades de dados é uma das grandes oportunidades do nosso tempo. 

O Reino Unido enfrenta 32.000 mortes em excesso a cada inverno. Dessas mortes, 9.700 são atribuídas a residências sem ajuste de temperatura, o que é quase o mesmo número de pessoas que morrem de câncer de mama ou de próstata por ano, e 3.200 estão diretamente relacionadas a pessoas que não conseguem comprar combustível para ter uma casa aquecida. A insegurança energética não deve determinar a vida ou a morte. 

Em um mundo ideal, governos e organizações não governamentais poderiam combinar seus dados meteorológicos com métricas de uso de fornecedores de energia para prever que casas serão mais vulneráveis no inverno e oferecer ajuda. Por muito tempo, acessar e implementar esses dados tem sido quase impossível. Mas, isso está mudando. A EDF, empresa fornecedora de gás e eletricidade a residências na Grã-Bretanha, agora emprega aprendizado de máquina para identificar clientes vulneráveis financeiramente e intervir para fornecer assistência em momentos de necessidade. 

A disparidade de acesso aos dados agrava as desigualdades em todo o mundo. Agora, podemos contar com os dados para fundamentar as questões socioeconômicas mais urgentes e influenciar a criação de políticas. No entanto, precisamos de um trabalho mais colaborativo entre as entidades públicas e privadas para complementar esses dados. Isso significa quebrar silos de dados, reduzir as falhas na coleta de dados e compartilhar conhecimento com segurança. 

Apesar dos esforços bem-sucedidos, não estamos fazendo o suficiente. Globalmente, estamos conseguindo atingir apenas 15% dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (sustainable development goals, SDGs) da ONU, que visam garantir "paz e prosperidade para as pessoas e o planeta". Esses são apenas alguns exemplos mais relevantes do que devemos fazer para garantir uma boa qualidade de vida para todos. Muito mais ainda precisa ser feito. 

O SDG 17 tem como foco a criação de parcerias entre as organizações para um desenvolvimento mais sustentável. Esse objetivo reconhece que nenhuma empresa ou organização, sozinha, pode resolver nossos problemas globais. Em vez disso, é necessário ter um movimento global. 

Muitas desses agentes serão empresas privadas. Iniciativas incríveis têm surgido por meio do trabalho de "data for good" da Meta, Google e outros, que visam fornecer grandes conjuntos de dados para uso em pesquisa e estudos. Uma nova campanha End Data Disparity, que reúne empresas líderes de dados (como a Snowflake) e grupos de trabalho em campo (como a Organização Internacional para a Migração da ONU) promove essas iniciativas encorajando as empresas a compartilharem seus crescentes recursos de tecnologia com aquelas que tradicionalmente possuem menos recursos. 

Por exemplo, mesmo sendo uma empresa sem fins lucrativos líder de setor, o provável é que ela tenha apenas uma ou duas pessoas trabalhando em sua equipe de ciência de dados. Compare isso com centenas de cientistas de dados de uma empresa multinacional. As organizações sem fins lucrativos e as ONGs nem sempre possuem o conhecimento ou a capacidade para eliminar as falhas dos conjuntos de dados e realizar cálculos multifatoriais complexos. Mas isso pode mudar. 

Podemos nos basear nos recentes avanços da IA e do aprendizado de máquina clássico para informar como lidamos com os maiores problemas do mundo. Imagine ser possível ajustar, em tempo real, a alocação de médicos e socorristas com base em dados anônimos de chamadas telefônicas. Isso melhoraria o acesso aos serviços e, em última análise, salvaria vidas. Ao compartilhar conhecimento (ouvindo as pessoas que lidam diretamente com os problemas e empregando tecnologia), as organizações podem trabalhar para atingir os Objetivos Globais da ONU.

À medida que os líderes mundiais se reúnem para debates cruciais na Assembleia Geral da ONU, na COP29 e no Fórum Econômico Mundial de Davos, vamos garantir que os dados façam parte da agenda. 

Juntos, é hora de acabar com a disparidade de dados.