Contribución del MSC a la consulta del GANESAN sobre datos

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Contribución del GT del MSC sobre datos a la consulta electrónica relativa al alcance del informe del GANESAN sobre herramientas de recopilación y análisis de datos para la seguridad alimentaria y la nutrición

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21 Marzo 2021

Consulta electronica del GANESAN disponible aquí

 

Introducción

Los objetivos y el alcance actual del informe del GANESAN sobre herramientas de recopilación y análisis de datos para la seguridad alimentaria y la nutrición son insuficientes porque carecen de una finalidad y una dimensión normativa. El informe debería ser claro en cuanto a la recopilación de datos para qué, cómo y en beneficio de quién. Proponemos, sobre la base del anclaje normativo del CSA, que este informe debería determinar cómo la recopilación y el uso de datos pueden contribuir a defender los derechos de los pueblos indígenas, las mujeres, los campesinos y los agricultores familiares, los trabajadores de los sistemas alimentarios, los pescadores artesanales, los pastoralistas y los consumidores, y cómo la recopilación y el uso de datos deberían estar gobernados y regulados con miras a respetar y proteger los derechos humanos y de los pueblos.

El alcance actual se refiere a los conceptos de datos estadísticos asumiendo que los datos son algo neutral, objetivo y libre de condiciones sociales, ambientales y políticas específicas. Para las y los campesinos, los productores de alimentos a pequeña escala y los trabajadores rurales, lo que se ha llamado datos no es algo ni abstracto ni neutral. La captura selectiva de datos de los campos y su posterior transformación en información se convierte en un poderoso producto básico económico. Este no es el enfoque que adoptan los agentes de los sistemas alimentarios mencionados a la hora de recopilar y analizar los datos.

Esta línea de trabajo brinda la oportunidad de abordar una amplia variedad de cuestiones relacionadas con la recopilación y el análisis de datos para la seguridad alimentaria y la nutrición que no se mencionan en la propuesta actual del alcance: la digitalización de los sistemas alimentarios, los usos no regulados de los macrodatos, la propiedad de las infraestructuras de datos y los supuestos metodológicos para la recopilación y el análisis. Al abordar estas cuestiones, el GANESAN ha de elaborar una definición clara de los datos de interés público que tenga en cuenta las inquietudes de los pueblos indígenas, las mujeres, los campesinos y los agricultores familiares, los trabajadores de los sistemas alimentarios, los pescadores artesanales, los pastoralistas y los consumidores.

La definición y el análisis de los datos del GANESAN deben guiarse y enmarcarse por medio del derecho humano a la alimentación y todo el marco internacional de derechos humanos, destacando, en particular, el Pacto Internacional de Derechos Económicos, Sociales y Culturales (PIDESC), la Convención sobre la Eliminación de Todas las Formas de Discriminación contra la Mujer (CEDAW), la Declaración de las Naciones Unidas sobre los Derechos de los Pueblos Indígenas (DNUDPI), la Declaración de las Naciones Unidas sobre los derechos de los campesinos y de otras personas que trabajan en las zonas rurales (DNUDC), el Pacto Internacional de Derechos Civiles y Políticos (PIDCP) y los convenios pertinentes de la Organización Internacional del Trabajo (OIT). Debería proporcionar un análisis claro de las responsabilidades y las obligaciones de los gobiernos, el sector privado y los titulares de derechos, así como de la forma en que deberían recopilarse, analizarse y gobernarse los datos.

Se da por sentado el vínculo entre la recopilación y el análisis de datos y la actual y agresiva digitalización de los sistemas alimentarios (desde la automatización hasta la robotización y el uso de la inteligencia artificial (IA) para el procesamiento y el análisis de datos). Los diversos aspectos de la digitalización en la alimentación y la agricultura están siendo cuestionados y ampliamente debatidos entre todo tipo de organizaciones de la sociedad civil. Los efectos medioambientales de la recopilación y el análisis de datos, la sostenibilidad y la digitalización de la alimentación y la agricultura también deberían considerarse como parte del alcance de este informe.

Marcos conceptuales y supuestos metodológicos en que se basan la recopilación y el análisis de datos

Todos los sectores de la economía industrial, incluida la agricultura, acumulan datos e intentan hacer un uso comercial de ellos. Al mismo tiempo, muchos Estados carecen de recursos (humanos y estructurales) para llevar a cabo una recopilación de datos de alta calidad y actualizar sus estadísticas. Los sondeos, las encuestas y los censos oficiales generalmente necesitan cifras “significativas” para producir muestras, percentiles, promedios, probabilidades y marcos. La forma de proceder de las estadísticas puede descartar las variabilidades y diferencias que caracterizan los contextos en los que prosperan los agricultores a pequeña escala, los pueblos indígenas, los campesinos y las unidades agrícolas familiares.

No debería presuponerse la objetividad asumida por los procesos y herramientas que dependen de la IA y el aprendizaje automático. Detrás de la programación de las máquinas hay diseñadores y programadores de software humanos, con intereses, suposiciones y juicios normativos, que construyen los algoritmos y formatos a través de los que se recopilan y analizan los datos. Los algoritmos que “enseñan” a los sistemas de aprendizaje automático a ser “inteligentes” también incluyen suposiciones. La recopilación y el análisis de datos con nuevas herramientas digitales pueden traducirse en el descarte de la variabilidad, lo que a su vez puede repercutir en la apreciación de la diversidad. El informe debería considerar a las personas, los intereses y las herramientas en las que se basa toda iniciativa de recopilación de datos. Aparte de los intereses comerciales que pueden impregnar los procesos de digitalización y relacionados con los datos, su neutralidad imposible los convierte en una cuestión política.

Los lenguajes estadísticos podrían reemplazar el uso de metodologías que proceden de las personas más afectadas por la falta de seguridad alimentaria y nutrición. Paralelamente hay inquietudes crecientes acerca de la nueva legalidad que se está estableciendo por medio de herramientas digitales para registrar el uso de la tierra, la propiedad de la tierra, los cambios de uso de la tierra y el establecimiento de áreas protegidas, entre otros casos, donde los campesinos y las comunidades locales no tienen voz en estos procesos[1].

Gobernanza, propiedad y privatización de los datos. Obstáculos para la recopilación y el análisis de datos de calidad

Centrarse en las cuestiones relativas a la recopilación de datos tiene un alcance demasiado limitado. Los procesos de digitalización, que incluyen toda la infraestructura de recopilación de datos y sus efectos de red, deben ser abordados por el GANESAN. Debe abordarse la construcción de estas infraestructuras de datos, así como la gobernanza de los mismos, ya que los datos se entienden cada vez más como un producto básico y una unidad económica fundamentales en la “Cuarta Revolución Industrial”.

Las infraestructuras de datos privadas plantean cuestiones críticas acerca del poder y el control sobre los datos, quién los posee y quién tiene acceso a ellos. El informe del GANESAN debe considerar la economía política actual de la economía digital en su conjunto, que se caracteriza por el carácter privado de la mayor parte de la infraestructura digital, un sector de las tecnologías de la información y la comunicación altamente concentrado, así como cuestiones geopolíticas que equivalen a un nuevo colonialismo digital[2].

La digitalización de la agricultura puede provocar la pérdida de competencias y conocimientos locales, ya que se toman más decisiones sin contar con las personas más afectadas por la falta de seguridad alimentaria y nutrición. Las decisiones que toman los agricultores son complejas y están vinculadas a los contextos de cada lugar. Los datos a los que tienen acceso los agricultores no son los mismos que los de las grandes empresas de datos, ya que generalmente no participan en los protocolos o criterios de recopilación, ni tienen acceso a la gestión de las plataformas ni conocimientos especializados sobre esto. Por lo general, los agricultores a pequeña escala, las comunidades locales y los pueblos indígenas solo participan como informantes que renuncian a la propiedad de sus datos.

El informe debería abordar la privatización total de las infraestructuras de datos. El extractivismo de datos y la brecha digital y tecnológica más amplia entre todos los agentes de los sistemas alimentarios solo pueden evitarse si las infraestructuras de datos son públicas. Hay una creciente integración y concentración vertical y horizontal en la gestión de datos en los sectores de la agricultura y las tecnologías de la información, lo que amenaza con una mayor concentración intersectorial para los beneficios corporativos.

Los pueblos indígenas, las mujeres, los campesinos y los agricultores familiares, los trabajadores de los sistemas alimentarios, los pescadores artesanales, los pastoralistas y los consumidores han de poder expresar sus opiniones en los procesos de digitalización y conservar el arbitrio respecto a sus datos. La pérdida de la propiedad y el control de los datos puede conducir a una pérdida de la capacidad de toma de decisiones, de conocimientos locales y de valor económico. Los sistemas de valores de los conocimientos locales y de la agroindustria son diferentes y, por lo tanto, requieren entendimientos distintos de la propiedad de los datos. Las redes de agricultor a agricultor construidas con aplicaciones digitales, como las que surgieron durante la COVID-19, sirven como ejemplo de usos alternativos de la recopilación de datos, la canalización y el uso de herramientas y aplicaciones digitales[3].

Sin procesos de toma de decisiones transparentes e inclusivos en torno a la recopilación y el análisis de datos, las desigualdades mundiales pueden intensificarse. La recopilación de datos es un elemento crucial de la digitalización en todas las etapas de la producción y el consumo de alimentos y, por lo que se ve, el creciente uso de la automatización y la robótica lleva a una pérdida de medios de vida, al tiempo que los beneficios de la propiedad de los datos recaen en los agronegocios.

Además de las cuestiones relacionadas con la falta de neutralidad, la falta de inclusividad y la pérdida del arbitrio de los agentes de los sistemas alimentarios sobre la información obtenida de sus contextos y entornos, el informe ha de reconocer que la recopilación de datos puede verse bloqueada por los conflictos políticos locales, las catástrofes naturales, la violencia, el analfabetismo y el aislamiento.

Uso de datos y procesos de digitalización dirigidos por las personas:

Qué tipo de datos se necesitan

La recopilación de datos y las herramientas digitales pueden ser potencialmente útiles para las comunidades locales, los pueblos indígenas y los agricultores a pequeña escala. Pero para que los agricultores lideren sus procesos relacionados con los datos y la digitalización, se necesita una capacitación particular, lo que añade otra capa de dificultad si realmente se quieren tener en cuenta las iniciativas lideradas por las personas.

Las posibilidades de utilizar los datos por medio de herramientas digitales en la agricultura pueden tener repercusiones positivas en los medios de vida y la calidad de vida de los productores de alimentos, a través de la oportunidad de “fortalecer la centralidad del conocimiento campesino en el proceso de producción y en el sistema organizativo y social”, como afirma Schola Campesina.

Cuando los pueblos indígenas, las mujeres, los campesinos y los agricultores familiares, los trabajadores de los sistemas alimentarios, los pescadores artesanales, los pastoralistas y los consumidores tienen acceso a la información derivada de los datos y están capacitados para interpretarla, se pueden reforzar los procesos de toma de decisiones para el desarrollo sostenible local. Como vimos en los momentos más duros de confinamiento de 2020, la comunicación digital dentro de las comunidades locales puede ser una valiosa herramienta para facilitar soluciones colectivas a problemas comunes.

Las alianzas entre productores de alimentos (incluidos los trabajadores), ingenieros de software de código abierto, abogados y expertos pueden ayudar a mantener la centralidad del conocimiento local en los usos de los datos. En cualquier caso, la recopilación y el análisis de la información deberían tener lugar siguiendo un principio de abajo a arriba (terreno) hasta llegar a la cima (poder público) con la legitimidad para tomar decisiones.

El informe del GANESAN sobre los datos debería hablar de las condiciones necesarias para que las personas más afectadas por la falta de seguridad alimentaria y nutrición puedan hacer uso y beneficiarse de los procesos de recopilación y análisis de datos y de digitalización.

Pero no es suficiente con implicar mejor a los agricultores en el proceso de digitalización. Mantener la idea de que puede haber una digitalización buena y otra mala es un error. El hecho de que todos utilicemos Internet no es una razón para aceptarlo, es más bien una prueba de la fuerza de la obligación de utilizarlo para sobrevivir económica y socialmente. Como pueblos indígenas, mujeres, campesinos y agricultores familiares, trabajadores de los sistemas alimentarios, pescadores artesanales, pastoralistas y consumidores tenemos que defender con fuerza nuestra capacidad de percibir el mundo con una sensibilidad que no tiene nada en común con los datos.

Políticas necesarias para reforzar la capacidad de realizar una recopilación y análisis de datos apropiados

El proyecto de alcance señala acertadamente que existe un vacío en la calidad y la cantidad de datos en el plano nacional sobre la producción de alimentos y la seguridad alimentaria y la nutrición de los hogares. No obstante, si bien el respaldo a la recopilación pública de información estadística para las políticas públicas es esencial, el GANESAN debe tener en cuenta el contexto más amplio en el que se recopilan los datos. De hecho, los datos son información y conocimientos que se abstraen del contexto social. Las relaciones de poder y las desigualdades pueden reproducirse a menudo a través de los datos, en función de quién los recopila, de qué fuentes se recogen, mediante qué métodos y con qué finalidad. Al abordar la recopilación pública de datos para la toma de decisiones políticas relacionadas con la seguridad alimentaria y la nutrición, el GANESAN debería considerar los siguientes aspectos:

  1. En la actualidad, la disponibilidad y la accesibilidad de los datos son inadecuadas. La mayor parte de los datos sobre la seguridad alimentaria y la nutrición los proporciona la red alimentaria industrial, pero incluso el sector privado ha ofrecido menos datos a medida que los analistas de las empresas y la industria se vuelven más herméticos. Los datos desarrollados por los académicos también se publican a menudo con pagos para acceder a ellos que limitan el acceso público. La toma de decisiones públicas debería basarse en datos estadísticos disponibles y accesibles para el público.
  2. El marco conceptual sesgado contra los productores de alimentos a pequeña escala y los sistemas alimentarios territoriales también supone un problema importante. La recopilación de datos se limita a un pequeño número de cultivos y actividades de producción de alimentos que con frecuencia benefician al sistema alimentario industrial. Existen pocos datos precisos sobre la red alimentaria campesina. Los campesinos cultivan alrededor de 7 000 cultivos, pero la mayoría de los datos se centran en solo 150 cultivos. El mundo no dispone de información precisa sobre las contribuciones de los productores campesinos a la seguridad alimentaria y la nutrición. De manera similar, se descuida el registro de la diversidad. Por medio de la recopilación selectiva de datos, las políticas públicas sobre la importancia de ciertos cultivos y las decisiones relacionadas con la concentración de la tierra y el agua, la contaminación del agua o el acoso sexual en todo el sistema alimentario, estarán totalmente sesgadas.
  3. Se impone la recopilación de datos a distancia, sin una relación con los productores a pequeña escala y los trabajadores. En el caso de los datos relacionados con la propiedad de la tierra, la ordenación territorial y los registros forestales o pesqueros, el control a distancia de esta información siempre ha sido la norma[4]. Es fundamental asociarse con las comunidades, en especial las más marginadas, como las mujeres, las personas mayores, las minorías y las personas LGBTQ+, en la recopilación de datos.
  4. Los censos y las encuestas que supuestamente sirven para la formulación de políticas públicas no están libres de la manipulación en manos de quien decide sobre qué cuestiones realizar investigaciones y cómo.
  5. El informe debería considerar el valor de los datos cuantitativos y cualitativos para abordar la seguridad alimentaria y la nutrición. Una comprensión holística de los sistemas alimentarios y la nutrición requiere utilizar múltiples formas de conocimiento, lo que incluye datos cuantitativos y estadísticos, pero también datos etnográficos y testimonios individuales de las y los titulares de derechos. A menudo se ha dado mayor autoridad a los datos e indicadores cuantitativos en la toma de decisiones, pero en el contexto de la seguridad alimentaria y la nutrición no todas las formas de conocimiento pueden cuantificarse. Si el fin es la producción de datos para el bien público, es imperativo comprender qué significan los datos y el conocimiento para los productores a pequeña escala y los trabajadores. La traducción del conocimiento en información comercial o información para el bien público es un proceso político.
  6. La digitalización puede mejorar la recopilación de datos estadísticos públicos, pero es importante delimitar los distintos tipos de datos y evaluar la calidad de los mismos. Las diferentes formas de datos (datos públicos estadísticos, datos comerciales, microdatos y metadatos) tienen todas distintos usos y efectos.
  7. El uso de los macrodatos para las políticas públicas suscita importantes inquietudes sobre la propiedad de los datos, la transparencia de los algoritmos y la rendición de cuentas. Como señala el Grupo de las Naciones Unidas para el Desarrollo (GNUD), “los macrodatos a menudo contienen datos personales y sensibles. El uso de los datos personales debería basarse en una o varias de las siguientes bases legítimas y justas, con sujeción a la aplicación de los reglamentos, normas y políticas de las organizaciones miembros del GNUD (incluidas las políticas de privacidad y protección de datos): i) el consentimiento adecuado de la persona cuyos datos se utilizan, ii) la conformidad con la ley, iii) la promoción de los mandatos de organizaciones internacionales, iv) otras necesidades legítimas para proteger el interés vital o superior de una persona o grupo(s) de personas”[5]. No obstante, el uso de los macrodatos para las políticas públicas plantea otras inquietudes. Los macrodatos son el producto de tecnologías comerciales que configuran el tipo de datos que se extraen. Además, para que los macrodatos sean inteligibles, los científicos deben desarrollar algoritmos que, en casi todos los casos, no son transparentes. El informe del GANESAN debería tener en cuenta el marco del Relator Especial de las Naciones Unidas sobre el Derecho a la Privacidad.
  8. Los problemas de la extracción de datos por medio de tecnologías de vigilancia (satélites, GPS o radiofrecuencias) para las políticas públicas han de ser abordados por el GANESAN. La desmaterialización de las actividades y los objetos o las formas de vida crea valor en la información a partir de los datos digitalizados. Se trata de un nuevo recurso que puede utilizarse para generar beneficios de las actividades agrícolas, mejor que plantar patatas. El informe debería cuestionar el derecho de facto de las plataformas digitales comerciales a utilizar y obtener beneficios económicos de los datos no personales.
  9. Las desigualdades y las injusticias estructurales se reproducen con frecuencia en los procesos de recopilación y análisis de datos. La falta de datos sobre la seguridad alimentaria y la nutrición de las comunidades y poblaciones marginadas puede impedir respuestas de políticas públicas adecuadas. Además, la brecha digital y la falta de acceso a las infraestructuras digitales, así como el sesgo algorítmico en el análisis de los datos, afectan aún más a las poblaciones más marginadas.

En cuanto al análisis de los datos, el GANESAN debería tener en cuenta:

  1. La función de las instituciones públicas multilaterales en la recopilación y el análisis de datos relacionados con la seguridad alimentaria y la nutrición. Las fundaciones filantrópicas privadas han promovido la desinstitucionalización de la recopilación y el análisis de datos, trasladándolos a instituciones privadas y universidades en los centros de poder del Norte y el Sur global. Las instituciones multilaterales están arraigadas en los mandatos de derechos humanos. La desinstitucionalización puede generar desconfianza e inquietudes significativas. Los partenariados público-privados entre instituciones de gobernanza mundial y gigantes tecnológicos serían tan problemáticos como una privatización total de la recopilación de datos.
  2. La modelización de datos, los algoritmos de agregación de datos y los procesos de aprendizaje automático deberían ser abiertos y transparentes y rendir cuentas. El reciente uso de la IA a través de procesos como el aprendizaje automático para desarrollar resultados para la seguridad alimentaria y la nutrición (incluidos proyectos como Ceres 2030) puede provocar la manipulación de los resultados y desconfianza. La IA plantea importantes problemas para la formulación de políticas públicas en términos de transparencia y rendición de cuentas que deberían tenerse en cuenta[6].
  3. Se precisa más coherencia y transparencia en el recuento de las personas que padecen inseguridad alimentaria. El recuento de las personas sobrealimentadas, malnutridas y con inseguridad alimentaria ha sido incoherente en las últimas ediciones del informe SOFI. Estas cifras son fundamentales para lograr la seguridad alimentaria y la nutrición, pero la forma de contabilizarlas ha cambiado. Hay una proliferación de los “cuadros de indicadores” y parámetros que no desglosan los datos lo suficiente, ni de forma coherente.

Conclusión

Cada vez más, muchas de las herramientas, métodos y plataformas de recopilación y análisis de datos para la seguridad alimentaria y la nutrición y la formulación de políticas públicas en general están en manos del sector corporativo, incluidos los agronegocios. Los gobiernos, las instituciones públicas y las personas dependen de servicios en la nube y satélites desarrollados y gestionados por grandes empresas. Toda recopilación, almacenamiento y análisis de información para la seguridad alimentaria y la nutrición debería tener en cuenta este contexto.

Los pueblos indígenas, las mujeres, los campesinos y agricultores familiares, los trabajadores de los sistemas alimentarios, los pescadores artesanales, los pastoralistas y los consumidores defienden su capacidad de percibir el mundo con una sensibilidad que no tiene nada en común con los “datos”.

El problema de trasladar la fiabilidad total a sistemas de datos privados, de algo tan fundamental como la seguridad alimentaria, es algo que ha de discutirse con transparencia, o rechazarse desde el principio.

El alcance de los efectos de la recopilación de datos y la digitalización aún no se ha evaluado por completo, especialmente en los sistemas alimentarios y las comunidades locales. La regulación en el plano local, regional e internacional es imprescindible para evitar las asimetrías de poder, así como la extracción de conocimientos locales en beneficio de las cadenas de valor mundiales. La concentración de datos en entidades privadas tiene un impacto desconocido y potencialmente grave en los sistemas alimentarios y debería abordarse siguiendo el principio de precaución. Como se ha señalado anteriormente, la definición y el análisis de los datos por parte del GANESAN deberían guiarse y enmarcarse por medio del derecho humano a la alimentación y todo el marco internacional de derechos humanos, destacando, en particular, el PIDESC, la CEDAW, la DNUDPI, la DNUDC, el PIDCP y los convenios pertinentes de la OIT.

Si no se gestionan de esta forma, la recopilación y el análisis de datos son una forma de extractivismo. Para las comunidades y colectivos afectados supone perder el control del conocimiento y una amenaza para su soberanía alimentaria.

Además, incluso si la recopilación de datos fuera muy exhaustiva, los datos solo son una imagen estática de los hechos o realidades que queremos analizar. Las realidades y los hechos están en movimiento y se entrecruzan con una diversidad de problemas. Las estadísticas solo ofrecen una instantánea, incluso con un nivel de detalle muy preciso, de algo que está en constante cambio. Un ordenador nunca será “capaz” de decir al agricultor: Tengo la mejor solución para su problema. Por ello, la agroecología, que se basa en la centralidad del conocimiento de los productores de alimentos para garantizar su autonomía, debe fundamentar el análisis de la recopilación y el análisis de datos para la seguridad alimentaria y la nutrición.

A nivel territorial hay una amplia gama de experiencias en torno al uso de datos que fortalecen las agendas de lucha de los agricultores a pequeña escala, los campesinos, los trabajadores de la alimentación y los pueblos indígenas. Pero las restricciones de propiedad dificultan cada vez más el uso de los datos para las necesidades de los pueblos, debido a los derechos de propiedad y los sistemas de propiedad intelectual. Solo con la participación de las personas afectadas por la falta de seguridad alimentaria y nutrición cualquier recopilación y análisis de datos podrá arrojar un conocimiento veraz y productivo de la diversidad de situaciones y atreverse a formular recomendaciones, ya sea para la recopilación de nuevos datos o para mejorar las formas de analizar las recopilaciones de datos en las instituciones públicas.

El informe del GANESAN debería enfatizar la naturaleza colectiva, inclusiva y dialógica de la recopilación y el análisis de datos. Debería alejarse de la idea de que la recopilación y el análisis de datos son ejercicios técnicos objetivos de los que se puede extraer una fase sucesiva de toma de decisiones en materia de políticas.

En consecuencia, es importante ampliar todo lo posible el alcance de este informe, y que abarque cuestiones relacionadas con las metodologías, las definiciones de los datos, las debidas explicaciones sobre las cifras de la malnutrición, el énfasis limitado en variables no decididas colectivamente con los pueblos indígenas, las mujeres, los campesinos y agricultores familiares, los trabajadores de los sistemas alimentarios, los pescadores artesanales, los pastoralistas y los consumidores, la transparencia en la recopilación para evitar la vigilancia, la reproducción de injusticias y desigualdades en el análisis de los datos, la ausencia de enfoques en el uso de los datos que provienen de experiencias territoriales, la producción de relatos que traduzcan la sabiduría, otros tipos de conocimiento, las experiencias cualitativas, y la diversidad en el lenguaje codificado de los datos.

Debido a la propiedad de las herramientas (desde la nube hasta el satélite, pasando por aplicaciones y plataformas) y a los sesgados supuestos metodológicos que hay detrás de la recopilación y el análisis, los datos, tras su transformación en información para las políticas públicas, se han utilizado históricamente para iluminar de forma selectiva algunos aspectos de la realidad y dejar otros en la sombra. El informe del GANESAN debería encontrar formas de abordar esta cuestión.

[1] Véase, por ejemplo, GRAIN, 2020, “Cercas digitales: cercamiento financiero de las tierras agrícolas en América del Sur”, en https://grain.org/es/article/6530-cercas-digitales-cercamiento-financiero-de-las-tierras-agricolas-en-america-del-sur.

[2] Véase: Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo. (2019). Informe sobre la economía digital 2019. Creación y captura de valor: Repercusión para los países en desarrollo. https://unctad.org/system/files/official-document/der2019_es.pdf.

[3] Otros ejemplos de alternativas a la agricultura digital controlada por corporaciones son: FarmHack (una comunidad en línea gratuita y de código abierto para intercambiar herramientas e información, utilizando el modelo de producción entre pares basada en bienes comunes), así como empresas de tecnologías de la información que utilizan información de origen colectivo para aplicaciones como las técnicas de control de plagas.

[4] Véase FIAN, enero de 2021, “La tecnología digital recorta el acceso a la tierra” en https://www.fian.org/es/press-release/articulo/la-tecnologia-digital-recorta-el-acceso-a-la-tierra-2699.

[5] Grupo de las Naciones Unidas para el Desarrollo. “Data Privacy, Ethics and Protection: Guidance Note on Big Data for Achievement of the 2030 Agenda”. https://unsdg.un.org/sites/default/files/UNDG_BigData_final_web.pdf.

[6] Cannetaci, Joseph A. 2021. “La inteligencia artificial y la privacidad, así como la privacidad de los niños: Informe del Relator Especial sobre el derecho a la privacidad”. https://undocs.org/es/A/HRC/46/37.