Smith, Aaron. «Public Attitudes Toward Computer Algorithms«. Whasingthon: Pew Research Center, 2018

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Los estadounidenses expresan una amplia preocupación por la imparcialidad y efectividad de los programas de computación al tomar decisiones importantes en la vida de las personas.

Los algoritmos están a nuestro alrededor, utilizando almacenes masivos de datos y análisis complejos para tomar decisiones que a menudo tienen un impacto significativo en los seres humanos. Nos recomiendan libros y películas para que los leamos y los veamos, publican noticias que creen que pueden ser relevantes, estiman la probabilidad de que un tumor sea canceroso y predicen si alguien puede ser un criminal o un riesgo de crédito vale la pena. Pero a pesar de la creciente presencia de algoritmos en muchos aspectos de la vida diaria, una encuesta del Pew Research Center a adultos de EE. UU. encuentra que la gente es escéptica con estas herramientas cuando se usan en varias situaciones de la vida real.

Este escepticismo abarca varias dimensiones. A un nivel más amplio, el 58% de los estadounidenses piensa que los programas siempre reflejarán algún nivel de sesgo humano – aunque el 40% piensa que estos programas pueden ser diseñados de una manera libre de sesgos. Y en varios contextos, a la gente le preocupa que estas herramientas puedan violar la privacidad, no captar los matices de situaciones complejas, o simplemente poner a las personas que están evaluando en una situación injusta. Las percepciones del público sobre la toma de decisiones algorítmicas también suelen ser muy contextuales. La encuesta muestra que, de lo contrario, tecnologías similares pueden ser vistas con apoyo o sospecha, dependiendo de las circunstancias o de las tareas que se les asignen.

Para medir las opiniones de los estadounidenses de a pie sobre este tema relativamente complejo y técnico, la encuesta presentó a los encuestados cuatro escenarios diferentes en los que las computadoras toman decisiones mediante la recolección y el análisis de grandes cantidades de datos públicos y privados. Cada uno de estos escenarios se basó en ejemplos del mundo real de la toma de decisiones algorítmicas e incluyó: un puntaje para ofrecer a los consumidores tratos o descuentos; una evaluación de riesgo criminal de las personas en libertad condicional; un programa automatizado de selección de currículum vitae para los solicitantes de empleo; y un análisis computarizado de las entrevistas de trabajo. La encuesta también incluyó preguntas sobre el contenido al que los usuarios están expuestos en las plataformas de medios sociales como una forma de medir las opiniones de los algoritmos más orientados al consumidor.