Los recovecos de la investigación moderna o la inteligencia humanamente artifical… Amazon MTurk

No fue hace mucho que un usuario me pregunto sobre “Mechanical Turk” de Amazon, un servicio acerca del cual él había escuchado mencionar por un amigo alemán para realizar encuestas, mi cara de desconcierto debió darle risa porque me dijo: “si quieres googlealo”.  El chico deseaba saber qué opiniones había desde la academia hacia el uso de ese servicio en las labores de investigación o si podían conocerse experiencias exitosas.

Aunque no es, como yo pensaba, un servicio nuevo (encontré artículos que desde 2008 hablaban de su uso en el desarrollo de investigaciones) y según el artículo de #Wikipedia sobre el Mechanical Turk (revíselo también para conocer la interesante historia sobre el nombre tan particular):

MTurk –como también se le conoce- consiste en una plataforma de crowdsourcing que requiere inteligencia humana… sirve para trabajos simples y de bajo precio unitario que requieren un cierto nivel de inteligencia que una máquina no puede hacer. La plataforma permite que los solicitantes ingresen al sistema unidades de trabajos (HIT, ‘Human Intelligence Tasks’ o ‘Tareas de Inteligencia Humana’) y los trabajadores (Turkers) pueden consultar dichos trabajos y finalizarlos. Éstos, a cambio, reciben una recompensa económica impuesta por el solicitante – y Amazon recibe un 10% del total que abonará el solicitante -. 

 

Un artículo de Alexandra Samuel en Jstor Daily me ayudo grandemente a clarificar un poco más sobre el uso de este servicio en la academia. En los últimos años, los investigadores han adoptado esta nueva herramienta para enfrentar preguntas que deben responderse a partir de una amplia recolección de datos, como ¿Es ético pagarle a la gente para que participe en experimentos médicos? O para obtener una respuesta rápida sobre tópicos candentes como lo que las personas realmente sienten sobre la separación por parte de niños migrantes y sus padres, e incluso para realizar tareas arduas y de alguna forma “mecánicas” o repetitivas que no requieren de gran experiencia por parte de quien las realiza, como la transcripción de entrevistas orales. Para esto existen ejércitos de subcontratación de encuestas en línea como el citado Mechanical Turk de Amazon o el Google Surveys, de entre una gama de servicios de encuestas por tarifa.

Según Lucia Caballero, empresas, universidades y centros de investigación recurren al MTurk en busca de mano de obra (barata) para que los usuarios registrados como trabajadores las realicen, siempre a través de un ordenador y facilitándoles las herramientas, mediante un servicio donde la inteligencia humana sustituye a la artificial. Así como por investigadores que continúan realizando éstas labores, pero ya no como parte de una institución y que de alguna forma pierden el acceso a opciones fáciles y confiables para obtener una muestra rápida y representativa que sustente su investigación.

Tomada del sitio: https://www.economist.com/babbage/2011/05/24/turks-of-the-world-unite

¿Cómo impacta su uso en las ciencias sociales?

Aunque los “turkers” (como se conoce a los trabajadores de MTurk) pueden recibir una paga tan baja como centavos por labor, parece extraño que haya tantas personas dispuestas y capaces de realizar dichas tareas. George Williams menciona que los Turkers son mayoritariamente jóvenes estadounidenses, más mujeres que hombres, y mayormente educados en la universidad ¿Por qué participan en el servicio? sobre todo para ganar dinero y encontrar algo interesante.  Por otra parte,  Alek Felstiner los identifica como Docentes y Jubilados en buscan ingresos extras; así como gente que busca trabajar desde casa, pero ambos coinciden en que la mayoría son residentes en Estados Unidos e India.  Estos “trabajadores” pueden elegir entre tareas como traducciones, transcripciones, etiquetado o categorización de elementos, pero también hay otras peores “las que contienen contenido moralmente perturbador, como la moderación de fotografías”, entre esas imágenes, los ‘turkers’ se encuentran a menudo con violencia gráfica o pornografía infantil.

Los Turkers, y el ecosistema de encuestas en línea más grande del cual forman parte, han ayudado a abordar varios problemas metodológicos que dificultan la tarea de los investigadores académicos.  En primer lugar, los encuestados en línea brindan a los investigadores académicos una alternativa frente a la práctica de asumir a estudiantes de pregrado como sus “conejillos de Indias”. En segundo lugar, los encuestados en línea son más representativos que otras fuentes de “muestras” comparables (por ejemplo, un grupo de encuestados). Según Erin C. Cassese: “[los] investigadores encuentran que, en relación con otras muestras de conveniencia, los participantes de MTurk son generalmente más diversos y parecen responder a estímulos experimentales de manera consistente con los resultados de investigaciones anteriores.”  Finalmente, los encuestados de Mechanical Turk generalmente hacen un trabajo bastante completo al responder a las encuestas, pues prestan más atención a los instrumentos experimentales y las preguntas de la encuesta que otras personas.

Hasta aquí es una maravilla ¿cierto?… Poca ética y mucha explotación. 

Si bien MTurk ha facilitado proyectos de investigación eclécticos y atractivos como el efecto de la devastación en los huracanes por nombre femenino o masculino; el efecto de la sofisticación política en el voto ideológico; las percepciones sobre “transacciones repugnantes” como el recibir un pago por ayudar a la donación de riñón, la prostitución y la participación remunerada en pruebas médicas; (puede leer a fondo sobre estudios singulares realizados por esta herramienta en el artículo de Jstor Dayli), no está exento de problemas.

Primero, aún hay preguntas importantes sobre la validez de los resultados obtenidos a través de las encuestas MTurk. Como señala John Bohannan en su artículo “Social Science for Pennies”, un tema en particular es con los llamados “super-Turkers”, personas que son esencialmente trabajadores profesionales en MTurk, algunos de ellos registrando más de 20 horas por semana. Muchos experimentos de ciencias sociales se basan en que los sujetos no conocen las intenciones de los investigadores, así que los super-Turkers podrían sesgar los experimentos si se esfuerzan demasiado para complacer a los investigadores. Hay un incentivo para hacerlo porque MTurk usa un sistema de reputación-mejor paga.

Otro problema es la forma en que MTurk puede cambiar la práctica de las ciencias sociales, pues a través de esta fuente remota de recopilación de datos, los científicos sociales se comprometen a filtrar todos los aspectos de su experimento y pierden todo el acceso “práctico” al objeto de su estudio.  Finalmente, pero quizás el más problemático, es el dilema ético de los académicos que explotan el trabajo de personas con muy bajos salarios, un trabajo que algunos estudiosos llaman “destajo cognitivo” recibiendo centavos por tarea y por el cual no obtienen ningún beneficio y no disfrutan de seguridad laboral.

Entonces claro, no hay una conclusión para este post, en todo caso lo que busca es advertirle sobre este servicio para que su usuario no lo “agarre en curva” como a mi, o para que evalúe esta opción si tiene algo de presupuesto y busca una forma de acelerar su investigación. Como bibliotecarios es necesario estar al tanto de esta nueva gama de proyectos académicos que están haciendo que la aplicación de la capacidad intelectual humana se pueda adquirir en la nube como un espacio de servidor adicional, así como informarnos para poder brindar una orientación que advierta las ventajas y los dilemas morales que enfrentan, pues no todo es bonito, por ejemplo, los altos costos para el usuario y la baja paga para su mano de obra, a fin de que nuestro usuario tome su decisión.  Finalmente, dele un vistazo a esta charla de Jonathan Zittrain, profesor de Derecho y cofundador del Berkman Center for Internet & Society en Harvard, quien se sumerge en la discusión sobre la ética y las cuestiones que le rodean al uso de esta herramienta desde la academia.

 

 

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