Innovación social y pública: experiencias y aproximaciones a la complejidad contemporánea

CAPÍTULO VIII. Innovación socio-tecnológica 745 Experiencias y aproximaciones a la complejidad contemporánea INNOVACIÓN SOCIAL y PÚBLICA construir un modelo basado en datos para incorporarlo en la planificación de transporte, primero identificamos las contribuciones de cada disciplina al modelo. Por un lado, el dominio de transporte aporta fuentes de datos tradicio- nales, conocimiento del dominio, lenguaje del dominio, prioridades del domi- nio y pistas de interpretabilidad, es decir, aspectos del problema y su posible solución que no pueden ocultarse en un método de caja negra. Por otro lado, la ciencia de datos contribuye a nuevas fuentes de datos que contienen infor- mación proxy para resolver el problema, así como con modelos de aprendizaje automático para encontrar patrones y realizar predicciones. A diferencia de las fuentes tradicionales, la información proxy puede no referirse explícitamente al fenómeno analizado. Por ejemplo, un viaje y sus atributos (como el propósito y el modo de transporte) pueden no ser directa- mente identificables en una trayectoria derivada de datos de telefonía móvil. La dificultad aquí es la falta de consenso sobre cuál es la definición de interpretabilidad. Algunas son: a. El grado en que un observador puede entender la causa de una deci- sión (Miller, 2019). b. Un método es interpretable si un usuario puede predecir correcta y eficientemente el resultado del método (Kim et al., 2016). En esta metodología proponemos llegar a un acuerdo sobre su signifi- cado de manera colaborativa entre las interesadas del proyecto. Proponemos ejecutar varias instancias de ideación mientras se desarrolla el modelo. Aunque no definimos cómo llevar a cabo estas instancias de co-diseño, un enfoque interesante es el método dialogue-labs , que tiene como objetivo específico suscitar el diálogo entre las partes interesadas (Lucero et al., 2012), de modo que la definición de interpretabilidad puede ser elegida entre las alternativas, o incluso cocreada. » Evaluación basada en datos Una vez acordados los componentes del modelo o algoritmo, una evaluación habitual en los proyectos basados en datos consiste en comparar su rendimiento con un conjunto de datos de referencia. Esto es difícil porque