Predicting the pasta philosophical critique of predictive analytics

  1. Daniel Innerarity 1
  1. 1 Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
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    Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

    Lejona, España

    ROR https://ror.org/000xsnr85

Revista:
IDP: revista de Internet, derecho y política = revista d'Internet, dret i política

ISSN: 1699-8154

Año de publicación: 2023

Título del ejemplar: "Digitalització i algoritmització de la justícia"

Número: 39

Tipo: Artículo

DOI: 10.7238/IDP.V0I39.409672 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

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Resumen

Si abordamos este tema desde un punto de vista conceptual y crítico, tenemos que explicar tres tipos de asuntos: 1) por qué las predicciones son demasiado a menudo correctas, 2) por qué, al mismo tiempo, se equivocan tan a menudo y 3) qué consecuencias surgen del hecho de que nuestros instrumentos de predicción ignoran al menos cuatro realidades que deben ser correctas sobre las previsiones futuras, o al menos ser conscientes de sus límites: a) que las personas no pueden ser totalmente subsumidas en categorías, b) que su comportamiento futuro tiende a tener dimensiones impredecibles, c) que esa propensión no es lo mismo que la causalidad y d) que las sociedades democráticas deben hacer que el deseo de anticipar el futuro sea compatible con el respeto por la naturaleza abierta del mismo.

Referencias bibliográficas

  • ABEBE, R.; KASY, M. (2021). “The means of prediction”. In: Acemoglu, D. Redesigning AI. Work, democracy, and justice in the age of automation, pp. 87-91. Cambridge: Boston Review.
  • ACCOTO, C. (2019). Il mondo ex machina. Cinque brevi lezioni di filosofia dell’automazion. Milan: Egea.
  • ADAMS, V.; MURPHY, M.; CLARKE, A. (2009). “Anticipation: Technoscience, life, affect, temporality”. Subjectivity, vol. 28, n.º 1, pp. 246-265. DOI: https://doi.org/10.1057/sub.2009.18
  • AGRAWAL, A.; GANS, J.; Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines. The Simple Economics of Artificial Intelligence. Cambridge: Harvard University Press.
  • AMOORE, L.; PIOTUKH, V. (2015). “Life beyond big data: governing with little analytics”. Economy and Society, vol. 44, n.º 3, pp. 314-366. DOI: https://doi.org/10.1080/03085147.2015.1043793
  • ANDREJEVIC, M. (2013). Infoglut: How Too Much Information Is Changing the Way We Think and Know. New York: Routledge. DOI: https://doi.org/10.4324/9780203075319
  • ANGWIN, J.; LARSON, J. (2016, December). “Bias in Criminal Risk Scores is Mathematically Inevitable, Researches Say”. ProPublica [online]. Available at: https://www.propublica.org/article/bias-in-criminal-risk-scores-is-mathematical-inevitable-researches-say
  • ARENDT, H. (2017). Mensch und Politik. Stuttgart: Reclam.
  • BOELLSTORF, T. (2013). “Making big data, in theory”. First Monday, vol. 18, no. 10. DOI: https://doi.org/10.5210/fm.v18i10.4869
  • BRAMAN, S. (2009). Change of State: Information, Policy and Power. Cambridge: The MIT Press.
  • BRAYNE, S. (2020). Predict and Surveil: Data, Discretion, and the Future of Policing. Oxford University Press. DOI: https://doi.org/10.1093/oso/9780190684099.001.0001
  • BROUSSARD, M. (2018). Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World. Cambridge: The MIT Press. DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/11022.001.0001
  • DERRIDA, J. (1994). “Nietzsche and the Machine”. Journal of Nietzsche Studies, no. 7, pp. 7-65.
  • ESPOSITO, E. (2011). The Future of Futures: The Time of Money in Financing and Society. Edward Elgar. DOI: https://doi.org/10.4337/9781849809115
  • ESPOSITO, E. (2021). Artificial Communication: How Algorithms Produce Social Intelligence. Cambridge: The MIT Press. DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/14189.001.0001
  • EUROPEAN COMMISSION (EC) (2015). Evidence-Based Better Regulation. European Commission [online]. Available at: https://commission.europa.eu/law/law-making-process/planning-and-proposing-law/better-regulation/better-regulation-guidelines-and-toolbox_en
  • FEDERAL TRADE COMMISSION (2016, January). Big Data. A tool of Inclusion or Exclusion? Understanding the issues. United Sates of America: Federal Trade Commission [online]. Available at: https://www.ftc.gov/system/files/documents/reports/big-data-tool-inclusion-or-exclusion-understanding-issues/160106big-data-rpt.pdf
  • FOERSTER, H. Von (2003). Understanding Understanding: Essays on Cybernetics and Cognition. New York: Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/b97451
  • HILDEBRANDT, M. (2006). “Privacy and identity”. In: Claes, E., Duff, A., Gurtwith, S. (eds.). Privacy and the Criminal Law. Antwerpen/Oxford: Intersentia, pp. 43-57. DOI: https://doi.org/10.1007/s11572-006-9006-x
  • KAPOOR, S.; NARAYANAN, A. (2022). “Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science”. Patterns, vol. 4, no. 9. DOI: https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100804
  • MACKENZIE, A. (2015). “The production of prediction: What does machine learning want?”. European Journal of Cultural Studies, vol. 18, no. 4-5, pp. 429-445. DOI: https://doi.org/10.1177/1367549415577384
  • MASSUMI, B. (2007). “Potential politics and the primacy of preemption”. Theory & Event, vol. 10, no. 2. DOI: https://doi.org/10.1353/tae.2007.0066
  • MATZNER, T. (2018). “Grasping the ethics and politics of algorithms”. In: Sætnan, A. R., Schneider, I., Green, N. (2018). The Politics of Big Data. Big Data, Big Brother, pp. 30-45. Oxford, New York: Routledge.
  • MAYER-SCHOENBERGER, V.; CUKIER, K. (2013). Big Data. A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. New York: Houghton.
  • MERTON, R. (1948). “The self-fulfilling prophecy”. The Antioch Review, vol. 8, no. 2, pp. 193-210. DOI: https://doi.org/10.2307/4609267
  • NOWOTNY, H. (2021). In AI we trust. Power, illusion and control of predictive algorithms. Cambridge: Polity Press.
  • PORTER, T. M. (1995). Trust in Numbers. The Pursuit of Objectivity in Science and Public Life. Princeton University Press. DOI: https://doi.org/10.1515/9780691210544
  • SCHNEIDER, I. (2018). “Bringing the state back in. Big Data-based capitalism, disruption, and novel regulatory approaches in Europe”. In: Sætnan, A. R., Schneider, I., Green, N. The Politics of Big Data. Big Data, Big Brother, pp. 129-175. Oxford, New York: Routledge.
  • STRAUSS, S. (2015). “Datafication and the Seductive Power of Uncertainty-A Critical Exploration of Big Data”. Information, no. 6, pp. 836-847. DOI: https://doi.org/10.3390/info6040836
  • TYLER, I. (2015). “Classificatory Struggles: Class, Culture and Inequality in Neoliberal Times”. The Sociological Review, vol. 63, no. 2, pp. 493-511. DOI: https://doi.org/10.1111/1467-954X.12296