Castigo moral, ¿contra los pobres?

En La automatización de la desigualdad (Capitán Swing), Eubanks desgrana diferentes mecanismos, a partir de distintos casos en Estados Unidos, para señalar cómo con la apariencia de la neutralidad, con algoritmos supuestamente infalibles, se busca entorpecer la ayuda a los más necesitados. Se colocaba a los más pobres, a los que podían molestar a las incipientes clases medias, en asilos, y ahora, con los mismos prejuicios culturales, se les deja ante una carrera de obstáculos para que esas mismas clases medias crean que se hace todo lo posible para salvarlos, pero que ellos mismos cometen demasiados errores. Y que asuman, por tanto, las consecuencias.

Un hombre sin hogar durmiendo en un banco en Estados Unidos

Es la cultura que ha imperado en Estados Unidos, y en el mundo anglosajón, y que se mantiene ahora, pero con todo un arsenal de herramientas tecnológicas. La autora admite que las cosas son distintas en la vieja Europa, pero el proceso de globalización, dominado por ese mundo anglosajón, puede generalizar unas prácticas muy duras, en aras de la eficacia y de la necesidad de aprovechar cada dólar o cada euro públicos. La religión tiene un papel fundamental, porque el protestantismo, mayoritario entre las clases dirigentes que siempre han gobernado el país, parte de una máxima: podrás ser lo que quieras ser y lo que te ocurra será responsabilidad tuya. Una máxima ideada y aplicada por hombres protestantes, blancos y anglosajones. Las cosas han cambiado mucho desde que los pioneros migraron hacia el continente americano, pero el principio que culpa al que no sigue la carrera, por incapaz, se mantiene.

Riesgo de pobreza, para la mitad del país

“Hace cuarenta años, casi todas las grandes decisiones que dan forma a nuestras vidas –a saber: si se nos ofrece un empleo, una hipoteca, un seguro, un crédito o un servicio gubernamental– las tomaban seres humanos. Solían utilizar procesos actuariales que los hacían pensar más como ordenadores que como personas, pero el criterio humano seguía imperando. En la actualidad hemos cedido gran parte de ese poder de toma de decisiones a máquinas sofisticadas. Sistemas de elegibilidad automatizados, algoritmos de clasificación y modelos de predicción de riesgos controlan qué barrios se someten a vigilancia policial, qué familias reciben los recursos necesarios, a quién se preselecciona para un empleo y a quién se investiga por fraude”, señala Eubanks en el libro, que explica cómo ese sistema lo sufrió ella misma y su pareja, investigados porque acababan de cambiar de seguro médico cuando su compañero sufrió un robo y una paliza, necesitando una enorme ayuda que se suspendió.

La investigación parte de varios casos. El estado de Indiana (EEUU) niega un millón de solicitudes de atención médica, cupones de alimentos y beneficios en efectivo en tres años porque un nuevo sistema informático interpreta cualquier error –en un formulario, por ejemplo– como falta de cooperación. En Los Ángeles, un algoritmo calcula la vulnerabilidad comparativa de decenas de miles de personas sin hogar con el fin de priorizarlas para un grupo insuficiente de recursos de vivienda. En Pittsburgh, una agencia de bienestar infantil utiliza un modelo estadístico para tratar de predecir qué niños podrían ser víctimas futuras de abuso o negligencia, que siempre trata con registros anteriores pertenecientes a familias con muy bajos recursos económicos y que habían pedido, previamente, ayudas y se habían relacionado con esas agencias, dejando fuera del radar a familias de clase media-baja o media.

La investigación parte de varios casos.

La clase media respira

Lo que sugiere Virginia Eubanks es que esas herramientas tecnológicas cumplen un doble propósito: el de gestionar esas ayudas para los más pobres, culpabilizando a los ciudadanos de su situación, al dejarles sin cobertura a la más mínima ocasión, pero también permite a las clases medias que respiren con tranquilidad. Como aquellos asilos de principios del siglo XX –en el libro se describe con precisión cómo funcionaban, tras una generalizada construcción por todo el país– el seguimiento digital y la toma de decisiones automatizada ocultan la pobreza al público de clase media “y le dan a la nación la distancia ética que necesita para tomar decisiones inhumanas: qué familias obtienen alimentos y cuáles mueren de hambre; quién tiene vivienda y quién permanece sin hogar y qué familias son divididas por el Estado”. ¿Consecuencia? El proceso, que se intensifica porque, al mismo tiempo, se ha instalado –desde hace décadas– que no se puede perder ningún dólar en los servicios públicos, provoca un debilitamiento de la democracia y traiciona los valores que de forma retórica se han defendido como república. Es una experiencia, la que cuenta Eubanks, que se vive día a día en Estados Unidos, pero, ¿puede generalizarse, también en Europa?

¿Ayudas para beber alcohol?

La aportación de esta investigadora llevaría a la sorpresa, pero es lo que ella misma quiere rechazar. La tecnología no ha cambiado las cosas. Lo que ha hecho es intensificar procesos y lograr más eficacia a planteamientos anteriores, de carácter político. No es la tecnología la que cambia la política, sino la política –la que se haya establecido—la que se apuntala con la tecnología. Pero con el añadido de que se presenta como neutral, como limpia, lo que descarga de responsabilidad a los creadores de tan bellos algoritmos.

Hay muchos casos que se relatan en la investigación de Eubanks. Pero es ilustrativo el ejemplo del gobernador republicano de Maine, Paul LePage, en 2014. El gobernador atacó a las familias de su estado que recibían unas modestas ayudas en metálico de la Asistencia Temporal a Familias Necesitadas (TANF). Esas prestaciones se cargaban en tarjetas de transferencia electrónica de beneficios (TBE), que dejan un registro digital de dónde y cuándo se retira el dinero. El Gobierno estatal recogió los datos, recopilados por organismos estatales y federales y estableció una lista de 3.650 transacciones en las que los receptores de la TANF retiraron dinero en efectivo de cajeros automáticos en estancos, tiendas de venta de bebidas alcohólicas y puntos fuera del estado.

Ya lo tenía. LePage pudo obstaculizar las ayudas, porque esa recopilación de datos sugería que los beneficiarios utilizaban el dinero para comprar alcohol, boletos de lotería o cigarrillos. Señala Eubanks que tanto los legisladores como el público de clase media profesional dieron por buena aquella información tejida a partir de “un tenue hilo de datos”. Y de poco servía –aunque fuera cierto lo que se señalaba– que aquellas transacciones representaban solo el 0,03% del 1,3 millones de dólares retirados en efectivo durante el periodo analizado.

Pero el objetivo se había logrado: los culpables eran los pobres, que se gastan las ayudas en alcohol. Entonces, ¿para qué ayudarles?