En México hay mucha gente con amplísima capacidad para hacer desarrollos tecnológicos. Uno de estos ejemplos es Paola Villareal (@paw en Twitter), quien se inició en el mundo de la programación, de forma autodidacta, cuando tenía apenas 12 años, de forma autodidacta y ya a los 15 trabajaba haciendo el diseño de páginas web. En 2013/2014 fue la directora de Innovación Tecnológica en el Laboratorio de Innovación de la CDMX que es donde diseñó e implementó la idea del Data Lab, un portal de datos abiertos, el cual era accesible a través de un API. En el 2015 consiguió una beca e las Fundaciones de Ford y Mozilla, y formó parte entonces del American Civil Liberties Union de Massachussetts, que se dedica a la protección de los derechos civiles.
Precisamente para esta última organización, Paola desarrolló el proyecto “Data for Justice”, en donde se combina el análisis de datos del censo con los de las actividades que realiza la policía. Paola Villareal desarrolló un sistema que permite a cualquier usuario, sin necesidad de conocimientos de programación, realizar un análisis narrativo y visual de un conjunto de datos a través de ANT (Augmented Narrative Toolkit).
Con mucho orgullo les comparto que fui nombrada por @Innovators35 de @techreview como una de los Innovadores menores de 35 latinoamericanos del MIT por mi trabajo en Data for Justice.https://t.co/bOWl3Yroqf
— Paola Villarreal (@paw) November 15, 2018
Esto permite hacer un análisis visual sobre el mapa de Boston, en Estados Unidos, en donde Villareal mostró de manera objetiva la existencia de una fuerte correlación entre los lugares donde la policía realizaba arrestos por posesión o venta de marihuana y los barrios con mayor proporción de personas afroamericanas, latinas, y en general no caucásicas entre sus residentes, lo que alerta finalmente de un posible sesgo racial sistemático en la policía.
AMIGOS! Me dieron una Mención Honorífica como Visionaria del año 2018! No puedo estar más feliz! pic.twitter.com/EKd28fnk3h
— Paola Villarreal (@paw) November 15, 2018
Aparte de este resultado de por sí importante, Villareal identificó sesgos similares a través de su software en acusaciones fraudulentas de posesión de narcóticos. Por ejemplo, Annie Dookhan, una técnica laboratorista encargada de confirmar la naturaleza de las sustancias incautadas por la autoridad, fue hallada culpable de negligencia en el manejo de las muestras a su cargo. El análisis de los datos permitió determinar quiénes habían sido afectados y fue utilizado como prueba en el juicio que culminó en la reversión de más de 20.000 condenas, lo cual no es poca cosa.
Paola es un ejemplo de trabajo, perseverancia, inteligencia y del cómo se pueden crear sistemas para ayudar a las sociedades y la democracia. ¡Felicidades mil!
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