El gobierno chino ha manifestado su intención de crear lo que han venido a llamar, eufemísticamente, el “Sistema de Crédito Social”. Esta expresión oculta realmente algo más parecido a un Gran Hermano en el que la supuesta bondad del rating gubernamental llevará a un control orweliano de las actividades y actitudes de los ciudadanos. Mediante este sistema y a través del uso del Big Data, el gobierno chino quiere establecer en pocos años un sistema que valore mediante un rating a sus ciudadanos para conocer si su comportamiento es el “deseable” según ciertos parámetros diseñados ad hoc. Sin embargo, nuestro subconsciente occidental nos lleva a tomarnos esto de China como una ocurrencia de unos asiáticos con esquemas sociales muy diferentes a los nuestros. Las alarmas saltan, no obstante, cuando ciertas tendencias similares parecen surgir en países occidentales, como es el caso de Alemania, donde Schufa, una empresa privada, genera ratings que empiezan a ser exigidos para, por ejemplo, pedir un crédito o alquilar un piso. Al parecer, vamos a un mundo donde, si queremos tener plena libertad de movimiento, deberemos someternos a un escrutinio total por terceros, ya sea el Estado o una empresa.
La explosión de las redes sociales y de las plataformas digitales, así como la ingente cantidad de información que transmitimos a diario en nuestra interacción con estas y con otras aplicaciones, nos exponen cada vez más al escrutinio de los miembros de la red. Los “gustas” de Facebook son una proyección de nuestras preferencias, ideologías o visión del mundo en las redes, diseñando con ellos un sistema de retribución basado en el comportamiento ajeno. Los ahora “influencers” ganan parte de su prestigio a través de la aprobación por terceros de sus vídeos, discursos, tuits o, simplemente, sus chistes. “Favear” es un verbo que surge de las redes para designar aquello que nos gusta, convirtiendo a quien lo recibe masivamente en el tipo “popular” de la red al que hay que escuchar o seguir.
El boca a boca como sistema de evaluación
Sin embargo, estos sistemas de ratings no son tan novedosos como pareciera. Han existido toda la vida en un mundo analógico que aún pervive. Por ejemplo, en pequeños pueblos o aldeas donde aún vive poca gente o, en términos históricos, en la lejanía de la Edad Antigua o Edad Media, por decir algunos de los muchos posibles ejemplos, la aprobación de la comunidad hacia tu persona no solo era importante, sino que podía facilitarte o complicarte la vida cotidiana. El prestigio, la reputación en las pequeñas comunidades eran versiones arcaicas de los “me gusta” de Facebook. Las plataformas no existían, todo se hacía con el “boca a boca”. Este sistema, además, se extendía a las relaciones económicas, ya que las relaciones mercantiles entre las personas necesitaban/necesitan de la confianza mutua. Cuando todos se conocen, la información sobre la confianza que genera alguien es completa. Sin embargo, cuando la población aumenta, la escala es mayor y la información es incompleta. En esta situación es cuando el Estado viene a echarnos una mano elaborando leyes que fuercen el cumplimiento de los compromisos o estandarizarlos mediante contratos generados por particulares pero aceptados por todos y fiscalizados para su cumplimiento. Pero no es suficiente. Los riesgos perviven.
Evaluar a trabajadores y empresas
En las relaciones laborales ocurre algo similar. De nuevo, en tiempos remotos, contratar a alguien en una comunidad de pocos habitantes se basaba en lo que sabíamos de esta persona a través de su reputación como buen o mal trabajador. La reputación laboral, las habilidades que esta persona pudiera tener eran conocidas por todos. Cuando alguien trabajaba para otro, generaba información sobre su compromiso, validez, habilidad e incluso productividad que rápidamente era transmitida por los miembros de la comunidad: “Pues el hijo de la Tomasa es un holgazán. Mira que le encargué que me hiciera una empalizada y tardó cinco días más de lo acordado”. Entiéndase este ejemplo como una traducción al castellano popular del “no me gusta” de las redes sociales actuales o una evaluación negativa en una plataforma digital de empleo. Entonces la asimetría de la información era menor, lo que facilitaba los acuerdos y las relaciones laborales. Sin embargo, hoy es muy complejo solventar esta cuestión. En general, los empresarios desconocen esta información a la hora de contratar, lo que puede suponer un problema añadido cuando de lo que se trata es de elegir a la mejor persona para un puesto. La información, al escasear, eleva los costes de búsqueda y los costes esperados de la contratación. Es aquí donde un buen sistema de ratings puede ser económicamente eficiente.
El gobierno chino quiere establecer un sistema que valore mediante un rating a sus ciudadanos para conocer si su comportamiento es el “deseable”"
Precisamente esto es lo que encuentra en un trabajo de 2014 Amanda Pallais. En este trabajo, que se centra en los sesgos de contratación entre trabajadores según su experiencia en las plataformas digitales, Pallais se pregunta qué ocurriría si las empresas tuvieran algo más de información a la hora de contratar. Para ello Pallais se va a una de las plataformas digitales con un mayor número de solicitantes, oDesk (hoy UpWork), y mira qué ocurre en un experimento cuando las empresas que quieren contratar escrudiñan entre candidatos jóvenes con información (han sido contratados y evaluados) frente a aquellos que o bien no han trabajado o habiéndolo hecho tienen escasas evaluaciones, ya sean a favor como en contra. Lo que encuentra Pallais es que contratar a un trabajador joven e inexperto y evaluar su tarea eleva la probabilidad de que este sea contratado en un futuro, así como la probabilidad de recibir un salario mayor. Lo que Pallais discute en su trabajo es que, sin información, el coste de oportunidad esperado de contratar a alguien con poca experiencia es mucho mayor que el posible beneficio esperado de hacerlo, lo que lleva a las empresas a sesgar la contratación a favor de trabajadores mayores, a pesar de que estos no necesariamente posean una mejor habilidad que trabajadores más jóvenes. Este sesgo por información incompleta supone, según en palabras de Pallais, una pérdida de eficiencia que un sistema de ratings podría reducir.
Por otro lado, lo mismo podríamos argumentar de un sistema de evaluación para empresas. Por ejemplo, en un trabajo de Alan Benson, Aaron Sojourner y Akhmed Umyarov muestran para Amazon Mechanical Turk que un sistema que valore la reputación de las empresas eleva la probabilidad de que aquellas que muestran un “buen comportamiento” recibirán mejores trabajadores y paguen mayores salarios.
Con esto no estoy afirmando que un sistema de ratings para ciudadanos deba ser necesariamente positivo. Existen multitud de razones que me hacen pensar con temor en esta posibilidad. Pero esto no es óbice para que pensemos que los sistemas de ratings en determinados ámbitos económicos puedan resultar socialmente positivos. Generan información y normalmente esta información, bien empleada, resuelve problemas.
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