Position Paper: Ética, gobernanza y reproducidad en ciencia de datos para la salud: aproximaciones y propuestas transversales

91 capacidad de producir datos depende de infraestructura, recursos humanos, condiciones territoriales y condiciones políticas (entendidas como las “intenciones” con que se toman los datos). Para profundizar esta dependencia po- demos observar por ejemplo que en Chile las zonas rurales y comunas periféricas generan menos y peores datos debido a falta de conectividad y sobrecarga laboral, de manera similar ocurre con poblaciones vulnerables como pueblos originarios, migrantes o poblaciones en situación de calle, que aparecen sistemáticamente invisibilizados porque el sistema no es capaz de registrarlos adecuadamente. Esta exclusión sería potenciada por los mismos sistemas admi- nistrativos, los cuales tienden a excluir de forma inadvertida a quienes menos interactúan con las instituciones. De este modo, la epistemología crítica permite comprender que la desigualdad informacional no es netamente producto del azar, sino la manifestación estadística de la desigualdad social. El tercer elemento a considerar es que los datos secundarios presentan riesgos metodológicos que pueden amplificarse al ser reutilizados sin evaluación crítica. Aquí convergen tres ideas centrales, en primer lugar que la reutilización de datos administrativos puede arrastrar errores de origen, como por ejemplo el doble registro, método de captura y de procesa- miento; en segundo lugar que los modelos estadísticos por sí solos no discriminan en la presencia de sesgos de origen (idiomáticos, geográficos, de género, ideológicos entre otros), por lo que para la interpretación de sus resultados habría que atender tanto a los supuestos del modelo como a estos sesgos inherentes a la producción de datos que lo alimentan; y finalmente que la creciente dependencia de algoritmos introduce una sobreconfianza en patrones numéricos que muchas veces no reflejan comportamientos reales a la vez que van generando sesgos que se van trans- mitiendo. Cuando estos datos alimentan sistemas predicti-