El no tan nuevo espíritu del predictivismo: de la estadística moderna al big data

  1. Igor Sádaba Rodríguez 1
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
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    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Revista:
Crítica penal y poder: una publicación del Observatorio del Sistema Penal y los Derechos Humanos

ISSN: 2014-3753

Año de publicación: 2020

Número: 19

Páginas: 56-77

Tipo: Artículo

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Resumen

El mundo moderno se funda en una serie de marcos epistemológicos e ideas-fuerza sobre los que destaca el control de la incertidumbre desde la ciencia y la posibilidad de anticipar el futuro a través de la predicción. La racionalidad que va tomando cuerpo a partir del pensamiento científico moderno hace un especial hincapié en la gestión de lo azaroso e indeterminado (la administración de la “ambivalencia” dirá Bauman como elemento constitutivo de lo moderno) cuya materialización concreta son dispositivos para calcular, estimar o predecir. Más en concreto, disciplinas como la Estadística moderna van a permitir realizar estas operaciones sobre grandes poblaciones. Es el caso de algunos autores sugerentes: prevenir el delito, Quetelet o prevenir el suicidio, Durkheim. Para estos teóricos, la novedad es que la realidad (natural, social, etc.) y su evolución puede ser apropiada desde estos dispositivos matemáticos facilitando su manejo político (biopolítica). Desde la “Política de los grandes números” (Desrosières) de la Estadística moderna hasta la supercomputación global subyace invisible el mismo vector predictivo y la ilusión de anticipar los comportamientos. El Big Data actual conlleva igualmente una promesa neopositivista de estimación extrema sobre un magma de datos naturales o sociales. En este caso, no será la precisión o el cómputo nítido sino el enorme volumen de bits lo que garantizará, por puro cuantitativismo apabullante, anticiparse a los futuros sociales y sus comportamientos desviados. En este artículo planteamos que el paralelismo es más que evidente entre una época y otra.

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Fuente de los datos: Dialnet