Introducción

La recesión global que azota la economía mundial, con niveles de inflación altos y pronósticos de bajo crecimiento mundial, barruntan un futuro lúgubre². Ante el panorama desolador de una serie de crisis interrelacionadas, o bien de una "policrisis" (^{Tooze, 2021}) del sistema-mundo capitalista, el único sector dinámico de la economía es el de las empresas que dependen en gran medida de las tecnologías de la información. En este "capitalismo de plataformas" (^{Srnicek, 2018}), la plataforma emerge como el nuevo modelo de negocios, gracias a su capacidad para extraer y administrar una gran cantidad de datos digitales que pueden provenir de una diversidad de fuentes. ^{Zuboff (2015}) distingue cinco tipos: las transacciones económicas realizadas en línea; los sensores inteligentes que se reparten en objetos, personas y lugares que constituyen el "Internet de las cosas"; las bases de datos institucionales, estatales o privadas, como podrían ser los que tienen las agencias de ingresos públicos o los hospitales; los sistemas de vigilancia pública y privada; y, finalmente, las actividades cotidianas de los usuarios en sus interacciones con plataformas publicitarias, como podrían ser las redes sociales, los motores de búsqueda o los servicios para compartir producciones culturales. Todas estas fuentes generan lo que se conoce como big data, "un término que se aplica a un conjunto de datos cuyo tamaño excede la capacidad de las herramientas digitales comúnmente usadas para capturar, administrar, y procesar los datos dentro de una cantidad de tiempo tolerable" (^{Manovich, 2011}). Esta miríada de datos no seleccionados, los big data, son procesados por técnicas de data mining, que logran identificar relaciones entre los mismos a través de procesos automatizados de análisis. Si estas mismas técnicas son utilizadas para analizar específicamente el comportamiento de los seres humanos, a través de las huellas digitales que captan los sensores inteligentes gracias al "Internet de las cosas", se trata de reality mining. Gracias a estas metodologías, que consisten en el análisis estadístico en conjunto con los métodos de machine learning, se puede recabar cada vez mayor información sobre las vidas individuales y colectivas de las personas. Con base en esta información se pueden modelar y predecir patrones de comportamiento humano que permiten obtener una imagen en constante actualización sobre las interacciones sociales. Esto permitiría a los gobiernos y a las compañías privadas ofrecer progresivamente mejores servicios.

Tomemos como caso paradigmático la quinta fuente de datos, aquella que fluye de los usuarios en sus interacciones cotidianas digitales con plataformas publicitarias. Las plataformas digitales publicitarias, al darse cuenta de que era imposible realizar cercamientos clásicos alrededor de los bienes-saberes como si fueran bienes materiales, apuntaron a dar un acceso libre a sus servicios a cambio del manejo de datos que los usuarios dejaban tras de sí cada vez que recurrían a ellos. Es así como uno puede entrar libremente a Facebook y a Instagram, o usar los motores de búsqueda de Google gratis, a cambio de la visualización de publicidades cada vez más personalizadas, y al despojamiento de los datos que uno va generando cada vez que realiza una búsqueda o un posteo. La mayoría de estos datos son de propiedad exclusiva de un puñado de grandes compañías digitales. Estas últimas, gracias a los datos extraídos de sus usuarios, logran descubrir patrones comportamentales y sobre la base de ellos trazar distintos perfiles de consumidores predecibles y redituables. A través del uso de publicidad, limitan la profusión de ofertas disponibles para cada uno de ellos, conduciéndolos a consumir aquello que las compañías consideran que se ajusta a su perfil. Con la excusa de un mejor funcionamiento de los sistemas informáticos, los datos son cedidos para acceder a determinados servicios digitales. Con excepción del disfrute del servicio, el usuario no recibe como contrapartida ningún tipo de compensación monetaria y pierde en el intercambio su privacidad. Esta transferencia continua y masiva de datos ha permitido el ascenso y la consolidación en el mercado de cinco gigantes digitales, los GAMMA (acrónimo de Google, Apple, Meta, Microsoft y Amazon), que gozan de una posición monopólica respecto de la captura, el almacenamiento y el procesamiento de los datos.

El secretismo de las empresas respecto del manejo de estos últimos impide saber cómo son utilizados y a quiénes son vendidos. La situación de desamparo en la que se encuentran los usuarios frente a estas prácticas predatorias conduce a algunos teóricos a hablar de "tecnofeudalismo" (^{Lanier, 2013}; ^{Durand, 2021}).

¿Cómo funciona el capitalismo de plataformas?

Las técnicas algorítmicas de procesamiento de datos de las plataformas publicitarias pueden ser replicadas por cualquier otra. El intercambio de datos por servicios, bienes o vínculos genera rizos de retroalimentación entre los usuarios y las plataformas. La plataforma, ya sea esta una red social, un motor de búsqueda o una compañía de comercio electrónico, mejora a medida que obtiene cada vez mayor cantidad de datos. Estos datos son procesados por algoritmos que permiten ofrecer progresivamente mejores servicios, lo que atrae a un mayor número de usuarios, que a su vez va a hacer que las plataformas funcionen aún mejor. Este círculo virtuoso se conoce como "efecto de red". Este efecto supone que el valor o utilidad de un producto o servicio es directamente proporcional a la cantidad de usuarios que tiene, según la Ley de Metcalfe. Los ejemplos clásicos son los teléfonos y el fax. Un solo teléfono no sirve para nada, pero cuantas más personas tengan teléfonos, más posibilidades uno va a tener de comunicarse con otros, y el valor de la red termina siendo igual al cuadrado de los números de sus nodos. Desde el punto de vista de los usuarios, a cambio de la cesión de los datos obtienen cada vez mejores servicios. Desde el punto de vista de las plataformas publicitarias, cuantas más personas usen los servicios gratuitos, mejores perfiles de consumidores podrán ofrecer a los anunciantes, quienes, a su vez, van a poder publicar anuncios cada vez más individualizados. Sin embargo, el beneficio no se limita a la cantidad o calidad de publicidad que publicarán. Los ciclos de retroalimentación del "efecto de red" logran que la red en cuestión se vuelva cada vez más importante y pueda ejercer paulatinamente mayor influencia sobre sus usuarios.

Desde una perspectiva clasista, podemos considerar junto a Lev ^{Manovich (2011}) que la sociedad tendería a fracturarse en tres clases desiguales: por un lado, una minoría que controla los vectores o nodos informáticos por donde fluyen los datos; por otro lado, la mayoría de la población mundial, productora de los datos despojados; en el medio, la clase de los técnicos con el conocimiento necesario para procesarlos. En cambio, si nos apoyamos en la obra de ^{Wark (2021}), en lugar de tres tendríamos frente a nuestros ojos dos clases nuevas: la dominante, bautizada como "vectorialista", que controla la infraestructura por donde pasan los flujos de datos, los vectores de computación y de comunicación; la dominada, la de los "hackers", compuesta por todos aquellos que producen nueva información, verbigracia, datos, sin poseer los medios de producción que los valorizan. Por más que algunos consideren que estas posturas tienden a ser reduccionistas, al no tener en cuenta la heterogeneidad de los actores involucrados, son indicadoras de las relaciones asimétricas de poder que la sociedad actual presenta entre los gigantes tecnológicos y el resto de la sociedad. ¿Cómo equilibrar esta desigualdad?

Dueños de nuestros propios datos

La primera respuesta es la "individualista posesiva". En el World Economic Forum de 2009, las élites globales trataban de encontrar una salida a la crisis capitalista financiera desatada el año anterior. Frente a la crisis de legitimación que sufría el neoliberalismo, consideraron discutir seriamente la propuesta realizada ese mismo año por Alex "Sandy" ^{Pentland (2009}), un profesor del MIT que argüía que la salvación del capitalismo se sostiene en una transformación de los derechos de propiedad de los datos generados por los usuarios de plataformas digitales y de internet. Este New Deal on data aseguraría entonces cierta transparencia en el tratamiento de esta información, al dar a los usuarios un control informado sobre sus rastros digitales, y despojar a las grandes compañías del monopolio que ejercen sobre la extracción, el almacenamiento y la venta de los datos que se apropian privadamente de sus usuarios. El primer paso consiste en otorgar a los usuarios la propiedad de sus datos, entendiendo por "propiedad" la restauración del derecho propietario clásico que prevé la aplicación de los tres derechos establecidos en el Common Law inglés de possession, use y disposal: los usuarios tendrían el derecho a poseer sus propios datos (possession). Las compañías digitales para usarlos funcionarían como bancos, donde quienquiera podría abrir una cuenta en la que es libre de depositar y remover sus datos; sobre ellos tendrían entonces un control completo que le permitiría removerlos en cuanto dejaran de estar satisfechos sobre el uso que le están dando (use); finalmente, podrían también destruirlos o cambiar de compañía sin ningún tipo de impedimento (disposal). Esto llevaría a una revisión de la categoría de propiedad comprendida por el llamado "individualismo posesivo" (^{Macpherson, 2005}), que pasaría entonces a cubrir no solamente los frutos del trabajo de cada sujeto y la de su propia persona, sino también la generación de datos, por la cual debería recibir una remuneración acorde.

Algo parecido sostiene Jaron ^{Lanier (2013}), pionero en la realidad virtual devenido en adalid de cierto tecnoutopismo neoliberal. Este exempleado de Microsoft mira con algún recelo el fluir del vasto torrente de información gratuita que circula por las redes hacia las manos de unas pocas granjas de servidores, a las que se refiere como Siren Servers. Estas pueden ser desde organismos de inteligencia como la NSA (National Security Agency), pasando por instituciones financieras que usan HFTM (high-frequency-trading-machines), hasta redes sociales o motores de búsqueda. Las Siren Servers, constituidas por unas supercomputadoras o por una serie de computadoras conectadas entre ellas en una red, se dedican a recolectar y analizar datos digitales sin tener que pagar por ellos ni divulgar sus resultados. Gracias a esta confidencialidad, logran detentar una asimetría informativa respecto del resto de la población, que les permite llevar a cabo una serie de estrategias manipulativas tendientes a modificar su comportamiento. El autor sostiene que las grandes compañías de esta forma se benefician de la valorización de este recurso, ya que utilizan este regalo para desarrollar inteligencias artificiales que tienden a automatizar los procesos productivos, e inauguran un futuro de hiperdesempleo³ (^{Lanier, 2013}; ^{Arrieta Ibarra et al., 2018}). La única manera de revertir esta tendencia, para el autor, es mediante una transformación de la propagación de información en la economía digital -que actualmente seguiría los preceptos de las economías del don que habían fascinado a Marcel ^{Mauss (2009}) y que, en los albores de la web, se habían convertido en el paradigma del compartir- en un sistema de micropagos, monetizando los datos de los usuarios. Lo que hay que evitar a toda costa es considerar los datos digitales como un recurso público. A ^{Lanier (2013)} le parece razonable, a priori, que a medida que cada vez más ciudadanos contribuyan voluntaria o involuntariamente a la generación de datos digitales, el Estado podría exigir a las compañías el pago de un impuesto por su uso y destinar lo recaudado a financiar políticas sociales. Sin embargo, para el autor esta alternativa tiene que ser descartada por dos razones: a medida que todo se vuelve cada vez más mediatizado por el software, se generarían cada vez más datos, que necesitarían de una agencia central de datos gigantesca, administrada por una burocracia colosal, dedicada a recolectar el dinero generado por la monetización de los datos. ¿Que evitaría que esta burocracia sea corrompida por un poder de tal magnitud? ¿Quién tendría la capacidad computacional para controlarlos, quis custodiet ipsos custodes? A su vez, si para usar la información digital hay que pagar necesariamente un impuesto, casos como Wikipedia, que dependen de un uso libre y gratuito de los datos, serían imposibles.

En la misma línea podemos encontrar ^{Owning my personal data (2018)}, un reporte encargado por la Unión Europea (UE) que abreva en la obra de Lanier. El informe sostiene que los usuarios digitales viven en una época de servidumbre de tipo feudal, donde se ven obligados a ceder sus productos a las grandes plataformas digitales a cambio de servicios. Hasta ahora nuestros datos se encuentran desparramados por la red: cada vez que aceptamos las cookies de una página, o firmamos los términos y servicios de una aplicación, cedemos nuestros datos sin saber dónde terminarán ni por quién van a ser finalmente apropiados. Se podría suponer que la concesión es voluntaria porque firmamos documentos digitales que permiten su apropiación, pero es bastante ingenuo considerar que lo hacemos como consumidores conscientes de que conceden un consentimiento informado. En parte porque en su mayoría no son directamente leídos y no se prevén instancias de negociación de los mismos. Al mismo tiempo, en nuestra vida cotidiana dependemos cada vez más de las infraestructuras digitales en manos de las plataformas, ya sea para interactuar los unos con los otros o para realizar transacciones comerciales. Se vuelve entonces difícil defender la postura de que el acceso es realmente voluntario, cuando estas se vuelven necesarias para socializar, aunque técnicamente nadie esté obligado a firmar para usarlas.

La solución que propone el informe es establecer un mercado de datos, donde los usuarios pasarían a controlar estos últimos como si fueran "ideas", separadas de su persona, de la misma manera que los artistas o científicos controlan sus producciones intelectuales a través de la protección que concede el derecho de propiedad intelectual. Se superaría la etapa de servidumbre "tecnofeudalista" para pasar a la de un mercado de datos, donde se equilibraría la relación de poder desigual entre plataformas y usuarios, concediendo a los últimos un derecho propietario clásico que aseguraría un poder de negociación inédito. Los usuarios podrían consecuentemente: negociar los contratos de cesión de datos, monetizarlos si quisieran, y empezar a pagar el precio real de los servicios, que ya no serían más dados gratuitamente.

El informe tampoco considera viable una mayor intervención estatal para revertir la situación de desamparo de los usuarios digitales. Apoyándose en las revelaciones hechas por Snowden sobre las prácticas de la NSA, alerta sobre la oportunidad de incrementar la vigilancia sobre los ciudadanos que permitiría el uso del big data por parte del Estado. Una nacionalización de los datos, además, podría conducir a experimentos de ingeniería social, como los practicados, por ejemplo, en China, como es el caso de su propuesta de aplicación de un sistema de crédito social. Aun así, el informe reconoce los logros de la legislación europea sobre protección de datos, como, por ejemplo, el "Reglamento general de protección de datos" (RGPD), especialmente en el cambio de nomenclatura respecto de los GAMMA, que de propietarios de los datos pasaron a ser considerados sus guardianes. Sin embargo, señala que una excesiva judicialización, derivada de la implementación de nuevas obligaciones para las plataformas, podría conducir a un freno a las innovaciones.

La gestión estatal de los datos

¿Una gestión estatal de los datos inexorablemente conduce a panoramas distópicos? En esta sección vamos a considerar la respuesta "centralista". Pero, para hacerlo, primero hay que comprender cuáles son las características de los datos digitales. Estos no son recolectados y procesados principalmente por la información que revelan sobre los individuos aislados. El valor del dato de un individuo determinado radica justamente en la potencia que tiene para ser puesto en común con una miríada de otros datos extraídos de millares de otros sujetos. Las relaciones que se tejen entre los distintos datos son fundamentales por aquello que logran revelar sobre comportamientos grupales. Tal como sostiene Salome ^{Viljoen (2021}), la datificación es un proceso social, no personal. Las relaciones entre datos provenientes de distintos nodos se basan en un principio de horizontalidad. Las grandes compañías tecnológicas recolectan, almacenan y procesan los flujos de datos de los usuarios para relacionarlos entre ellos. Su objetivo es tratar de predecir y modificar los comportamientos de los consumidores, a través de la clasificación de los mismos en ciertos grupos determinados. Cada usuario es reconocido como miembro de algún grupo, con el que comparten rasgos comportamentales. La autora dice que los debates alrededor de la datificación descansan sobre dos tipos de crítica: la primera es la "dignitarian" (que podríamos traducir como dignitiaria, posible neologismo a falta de un término equivalente en español), que considera el problema de la dignidad y autonomía de los individuos, puesta en peligro por las técnicas de vigilancia utilizadas por las grandes compañías tecnológicas, que tratan de modificar el comportamiento de los consumidores subrepticiamente; la segunda crítica es de carácter "propietaria", que se lanza contra el carácter gratuito de la generación de datos. Monetizar los datos permitiría equilibrar la desigualdad entre grandes compañías y usuarios, corrigiendo una situación considerada injusta, tal como sostiene la postura "individualista posesiva".

Viljoen considera que ambas posturas son insuficientes para enfrentar la datificación, porque ambas descansan en un postulado individualista de la producción de datos. Se concentran exclusivamente en las relaciones de datos de tipo vertical que se establecen entre la compañía que extrae el dato y el usuario, descuidando aquellas horizontales entre los usuarios mismos. Una reforma legal que proteja la privacidad de los usuarios y les brinde herramientas para decidir con conocimiento cómo van a ser manejados sus datos, así como la implementación de un mercado de datos que permita su monetización, resolvería sus respectivos problemas pero concibiendo a los usuarios como átomos aislados. El problema es que las decisiones individuales que luego tomen sobre sus datos, ya sea permitiendo su uso consentido desde un punto de vista legal, o vendiéndolos al mejor postor en el marco de un intercambio mercantil, potencialmente afectarían a una miríada de otros individuos. Y no sería necesario consultarlos para estos compromisos, así como tampoco exigir su consentimiento.

Ni la postura "dignitaria" ni la "propietaria" tienen en cuenta los métodos con los que se realizan las clasificaciones en grupos. Estas se llevan a cabo mediante algoritmos, es decir, instrucciones dadas por un programador a una máquina para realizar una serie de tareas que le permita alcanzar un determinado objetivo. En este caso sería clasificar en grupos a determinada población. Los algoritmos luego son entrenados sucesivamente gracias a sistemas de aprendizaje maquínico, que requieren a su vez una progresiva cantidad de datos para mejorar su efectividad. A la base de todo este circuito, se encuentran los preconceptos del programador que escribió el algoritmo originalmente o de las series de datos disponibles para el entrenamiento. Las series de datos disponibles para entrenar a los algoritmos son esencialmente limitadas, y tienden a penalizar ciertos segmentos de la población y a beneficiar otros. El peligro es que si las clasificaciones en grupos y las series de datos disponibles presentan inevitablemente tipos de sesgos, utilizarlas para generar ganancias puede conducir a reproducirlas en un nivel automatizado y amplificarlas. Es entonces que tenemos casos como los de consultoras de recursos humanos que, al utilizar algoritmos para sus contrataciones, discriminan a mujeres, a gente mayor y a personas de universidad populares, mientras premian a segmentos más ricos (^{Neves, 2022}). Los algoritmos no son neutrales. ^{Silva (2022}), por ejemplo, habla directamente de "racismo algorítmico" para explicar el sesgo discriminatorio que generalmente tienen estas nuevas tecnologías. Lo define como:

el modo por el cuál la disposición de tecnologías e imaginarios sociotécnicos en un mundo moldeado por la supremacía blanca realiza la ordenación algorítmica racializada de la clasificación social, de los recursos y de la violencia en detrimento de las minorías (p. 66).

Desde una postura individualista, ya sea con un mercado de datos o con mejores contratos para su cesión, no se puede resolver la reproducción de desigualdades sociales que pueden llevar a cabo las nuevas tecnologías. Tratar de enfrentar el tema de la datificación desde una perspectiva que inquiere directamente por la lógica misma de la producción de los datos permitiría corregir los eventuales sesgos racistas, clasistas y machistas.

Si el proceso de datificación es de carácter social y colectivo, la única manera de encauzarlo para beneficio de la población entera es a través de un control democrático del mismo. Ahora bien, ¿cómo lograrlo?

La solución que propone Viljoen es expandir aquellas prácticas de recolección pública de datos actualmente existentes, como aquella llevada adelante por el sistema nacional de salud del Reino Unido, la de la agencia fiscal de los Estados Unidos o la de sus sistemas de estadísticas. Los anteriores reflejan casos de recolección sistemática de información vital con miras a beneficios sociales, donde la información es entendida como un bien público que requiere a su vez de una supervisión pública para evitar desembocar en estados totalitarios. Entender a los datos como un "medio democrático" supone entonces expandir estas prácticas de recolección pública de datos para que alcancen otros campos. Disputar su control a las grandes corporaciones permite reformular las preguntas que hacemos a los datos y la información a la que tratamos de acceder para responderlas. El sigilo que rodea los algoritmos que están a la base de las prácticas extractivas impide comprender cómo se generan los datos que procesan y a dónde van a parar. La autora considera que posturas como la de ^{Andrea Nahles (2018)}, presidenta del Partido Socialdemócrata Alemán (SPD), siguen esta línea. Nahles propone una nueva ley de datos, que prevé que en cuanto una empresa digital supere una cuota de mercado específica para ocupar una posición monopólica, se vea obligada a compartir parte de sus datos almacenados. Con los datos comportamentales pasaría algo similar a lo que ocurre con las patentes en el sector farmacéutico. En este último, en cuanto vence la patente, los medicamentos se vuelven de dominio público para ser así replicados por los competidores y asegurar una justa competencia. Esta ley de datos permitiría generar una reserva nacional de datos (national data fund), que protegería aquellas personas cuyos datos fueron extraídos, a la vez que recalcaría el carácter social de la datificación:

La administración colectiva puede enfatizar el aspecto socialmente valioso de la información -no aquello que se conoce sobre una persona, sino aquello que revela sobre cómo las personas se parecen y están conectadas entre ellas. En lugar de concentrarse solamente sobre los derechos individuales, un fideicomiso público puede y debería también representar los intereses y los valores de todos los grupos afectados por el uso desde arriba hacia abajo de los datos (^{Sadowski et al.}, p. 171).

De esta forma, los datos pasan a ser concebidos como rastros digitales socialmente producidos que, lejos de ser objeto de un derecho individualista propietario clásico, deberían ser considerados recursos públicos, comunes digitales administrados por instituciones públicas en aras del bien común.

La alternativa comunitaria

La gestión estatal de los datos supone un rol más activo de parte del Estado que, ya sea con la expansión de prácticas actualmente existentes o con la promulgación de nuevas leyes que regulen a las grandes compañías tecnológicas, disputa directamente el monopolio de los mecanismos extractivos de datos. Por más encomiable que puedan parecer, se pueden detectar una serie de críticas. ^{Morozov (2018}) considera que la postura individualista y la estatalista hacen parte de una dinámica de data distributism (distribucionismo de datos) que se opone a aquella de data extractivism (extractivismo de datos) de las grandes compañías. La primera comprende dos vertientes: una de derecha, la de ^{Lanier (2013}), ^{Pentland (2009}) y el informe anteriormente analizado; y una de izquierda, que considera que es necesario cambiar la legislación alrededor de los datos, para obligar a las plataformas a compartir con el resto de la sociedad los datos que tienen sobre sus usuarios y crear un posible fondo nacional de datos (la propuesta de Nahles). La posición de izquierda tiene dos problemas según el autor: por un lado, una injerencia tal podría ser contraproducente, ya que llevaría a que el plexo normativo necesario para controlar el uso de los datos que hacen las compañías induzcan a estas últimas a no invertir tanto en investigación y desarrollo. Antes vimos que el informe de la UE sostenía algo parecido para alertar sobre los peligros de una intervención estatal. Es curioso que ambos utilicen esta excusa para desechar la opción estatista. Aún más curioso es que Morozov no contemple que una crítica parecida podría espetarse a una gestión comunitaria de los mismos, que implicaría necesariamente ciertos cambios legislativos; el otro problema aparejado que el autor detecta es que en Europa y en Estados Unidos se está en presencia cada vez más de una creciente desconfianza hacia el Estado y todas sus instituciones. ¿Quién asegura que la gestión gubernamental no pueda degenerar en un tipo de capitalismo de vigilancia estatal como en China? Acá nuevamente Morozov incurre en la petición de razones hechas por los adalides del mercado libre de datos, sin considerar otras intervenciones estatales que no conduzcan necesariamente a un leviatán digital. Si consideramos la propuesta estatista presentada previamente, la expansión de prácticas de recolección de datos por parte de instituciones estatales podría involucrar cierta centralización de estos, pero estas prácticas de recolección podrían ser siempre acompañadas por mecanismos democráticos de control de los procesos de extracción mismos que aseguren cierta transparencia.

Al no disponer de una solución definitiva, ^{Morozov (2015}) sopesa como alternativa un régimen legal de protección de datos que asegure que no puedan ser directamente vendidos. La pregunta clave es ¿quién va a ser el encargado de gestionar la infraestructura por la que fluyen los datos? Podría pensarse en cierto control de los datos en manos de comunidades políticas más pequeñas, no directamente nacionales, como las ciudades, las comunas o los barrios quizás. La propuesta que ^{Morozov (2018)} y ^{Viljoen (2021}) consideran como ideal es aquella llevada a cabo por Barcelona, cuyo ayuntamiento dispone de un servicio de datos abiertos, donde la información en manos de los organismos públicos puede ser accedida por quienquiera y reutilizada para el bien común. Hoy en día, la infraestructura digital, así como los datos y los algoritmos que utilizan muchas ciudades para gestionar los recursos públicos, están en manos de un puñado de empresas privadas. Frente a este despojo, Morozov, junto a Francesca Bria, quien otrora fue comisionada de Tecnología e Innovación Digital en el Ayuntamiento de Barcelona, auguran que las ciudades en el mundo traten de luchar y de alcanzar la "soberanía tecnológica": "una más bien simple idea que denota la capacidad de los ciudadanos para tener una voz y participar en el modo en el que la infraestructura tecnológica alrededor suyo opera y los fines a los que apunta" (^{Morozov y Bria, 2018}, p. 22). La clave es pensar una administración de los datos que apunte al aprovechamiento de las posibilidades tecnológicas en lo que respecta a mejores maneras de planificar la vida comunitariamente.

Actualmente, movimientos como el nuevo municipalismo luchan por la gestión local de los bienes públicos. Si en la respuesta estatista se pasa a concebir los datos como bienes públicos, desde una perspectiva comunitaria podemos pensar en nuevas formas de poner a los mismos en manos de los ciudadanos. Cambiar el régimen de propiedad de los datos digitales permitiría, por ejemplo, experimentar con nuevos mecanismos participativos de toma de decisiones. Barcelona nuevamente surge como caso paradigmático de este movimiento, donde la planificación democrática pasa cada vez más en manos de los ciudadanos del ayuntamiento a través de plataformas de participación digital y democrática. El ayuntamiento de la ciudad creó la plataforma digital Decidim (https://decidim.org/es/), un software libre y de código abierto que permite a sus ciudadanos, por ejemplo, decidir en qué se invierten parte de los recursos públicos en lo que se conoce como "presupuestos participativos". Algo parecido llevan a cabo numerosos municipios en América Latina, tales como el de Mérida en México, que utiliza también Decidim, o el Municipio de Morón en Argentina (https://moronpp.cdssoftware.com.ar/), por mencionar tan solo algunos ejemplos.

Las nuevas tecnologías digitales permiten un mayor involucramiento de parte de los ciudadanos. Gracias al acceso cada vez mayor a los datos digitales producidos en la misma ciudad, ellos pueden participar de una manera más informada en los debates sobre la administración local. ¿Por qué no utilizar por ejemplo aquellas infraestructuras de retroalimentación de datos (feedback infrastructures) a la base de una plataforma como Airbnb para coordinar ofertas de alquileres o como Uber para detectar congestiones y gestionar el transporte? Gracias a esa información podríamos optimizar la oferta de alquileres en una determinada ciudad para garantizar el acceso a la vivienda o mejorar el sistema de transporte público.

Conclusión

El presente ensayo pretende señalar los límites y posibilidades inscriptos en los distintos regímenes, así como tratar de avanzar en una propuesta alternativa que trate de conjugar las virtudes y potencialidades de cada uno. Siguiendo lo señalado hasta el momento y desde una perspectiva dialéctica, la gestión comunitaria logra conservar las virtudes de los otros dos regímenes, pero esto no la vuelve exenta de críticas. Habría que considerar sus falencias para avanzar en una indagación crítica que finalmente permita elaborar una propuesta alternativa emancipatoria.

La perspectiva comunitaria logra conjugar las ventajas de las posiciones anteriores: de la propuesta "individualista-posesiva" de implementar un mercado de datos digitales, recupera el énfasis puesto en un mayor control por parte de los usuarios digitales; de la propuesta estatal, en cambio, retoma el reconocimiento del carácter relacional de los datos digitales, superando así la visión atomista de la primera postura.

La perspectiva comunitaria supone, por lo tanto, una descentralización de la gestión de los datos, al impulsar un mayor control sobre esta. Los usuarios obtendrían de esta forma un reconocimiento de sus derechos digitales, así como una mayor protección de su privacidad⁴. A su vez, a través de nuevas plataformas de democracia digital se permitiría una mayor participación activa de parte de la ciudadanía.

Pero esta propuesta tampoco carece de falencias. La principal es quizás su cortedad de miras debido a la falta de una perspectiva general. El movimiento de los nuevos municipalismos puede derivar en una excesiva provincialización del problema de los datos, cuya infraestructura digital se encuentra en manos de grandes corporaciones transnacionales que exceden los límites geográficos de las ciudades. Gracias a los efectos de red, el monopolio de la digitalización cae en las manos de unas pocas compañías que poseen un tipo de infraestructura digital que ningún país, mucho menos una ciudad, pueden replicar por el momento. La centralización del Internet que llevaron a cabo las grandes compañías digitales nulifica la agencia de los usuarios digitales, así como coarta la de los Estados, que se ven obligados a utilizar un software ejecutado en las computadoras de un puñado de compañías del norte global. Esta dependencia cibernética del público en general reedita los mismos mecanismos del colonialismo clásico bajo una forma digital. Los poderosos algoritmos que se encuentran a la base del dominio de los GAMMA, sin embargo, dependen para su correcto funcionamiento de la extracción de los datos digitales. Proponer nuevas formas de protegerlos es un primer paso para romper con el monopolio que detentan, pero no el último.

La diferenciación entre una gestión nacional y una comunitaria de los datos digitales podría considerarse como parte del debate actual sobre el "escalamiento". Si en algo coinciden los geógrafos que actualmente debaten alrededor del concepto de "escala", es sobre el carácter socialmente construido y no ontológicamente determinado de los espacios geográficos (^{Marston, 2000}). Si otrora se daba preeminencia al territorio nacional frente a lo regional y a lo local, desde la intensificación del proceso de globalización en los años 70 se vuelve difícil sostener una supremacía del Estado-nación frente a los flujos desterritorializantes del capital internacional. Cualquier debate sobre la administración de los datos digitales requiere una "política de escala que permita entender la interdependencia entre los distintos niveles de la realidad social sin darle prelación a ninguno de ellos" (^{Arboleda, 2021}, p. 145). Es innegable que el carácter global de las infraestructuras digitales vuelve necesaria una mayor presencia estatal para enfrentar los nuevos tipos de "colonialismo digital" (^{Kwet, 2021}). Sería ingenuo pensar que a nivel municipal (aún en una red internacional de municipios) se pueda librar una batalla de tal calibre, que supone la diagramación de estrategias políticas a nivel supranacional. Pero el carácter en última instancia comunitario de la administración digital de los datos sería solamente un frente dentro de una estrategia bifronte, donde se articula una descentralización administrativa con una centralización política de la batalla contra los gigantes digitales. El reposicionamiento de las comunidades locales delimitaría el rol del estado nacional, evitaría una excesiva centralización de la gestión de los datos y al mismo tiempo implementaría mecanismos de control ciudadanos a nivel local sobre los mismos. El desenlace de esta articulación entre escalas va a depender de la habilidad de los actores políticos de poder escalar de una a otra, aprovechándose de la misma infraestructura comunicacional global digital en disputa, desplazándose desde lo local hacia lo internacional, pasando por lo nacional.