Operacionalización de la "igualdad de opotunidades"

Tiene Google (o una parte de él) un vídeo en Youtube,

sobre el que me resulta imposible no comentar nada. Trata, esencialmente, de cómo operacionalizar a la hora de poner en marcha modelos esos principios de justicia, igualdad de oportunidades, etc. de los que tanto se habla últimamente.

La definición de igualdad de oportunidades que se postula en el vídeo, tal vez demasiado esquemática por su orientación didáctica, es la siguiente:

Supóngase que eres un banco que concede hipotecas, que construyes un modelo estadístico para determinar quién las merece y que la población objetivo está dividida en dos grupos, A y B. Dado un sujeto $x$, la hipoteca se concede si $m(x) = 1$ y se deniega si $m(x) = 0$, donde $m$ es el modelo.

La definición pues de igualdad de oportunidades es

$$P(m(x) = 1 | x \in A) = P(m(x) = 1 | x \in B).$$

Dicho de otra manera, si al 30% de los sujetos en A se les concede una hipoteca, en B habrá que concedérsela también al 30% de los sujetos. Eso y no otra cosa es igualdad de oportunidades.

Esto genera una serie de sinsentidos (que ya traté en su día aquí), siendo el primero de todos que el único modelo que podría ser justo sería el vacío, uno que no discriminase en absoluto.

En efecto, a la hora de construir el modelo, obviamente, no se podría usar la variable dummy $x\in A$. Pero sí cosas como el nivel de estudios. Ahora bien, si el nivel de estudios está correlacionado (en sentido amplio) con la pertenencia sea a $A$ o a $B$ de los sujetos, no podrá satisfacerse jamás la condición de igualdad de oportunidades especificada más arriba.

Una solución al problema sería, simplemente, no usar modelos (véase mi vídeo al respecto). Pero eso no sería satisfactorio para una empresa como Google, que vive de hacer y dejar hacer (en sus sistemas) modelos de esta naturaleza.

Así que el interés del vídeo reside precisamente en la peculiar manera de operacionalizar la definición de igualdad de oportunidades. En resumen, usando distintos puntos de corte. Efectivamente, el modelo, $m$ no proporciona directamente un valor 0 o 1 (como se ha dado a entender arriba, por simplificar), sino un scoring (que puede o no representar una probabilidad) $s(x)$ para cada sujeto $x$. Sin entrar en la manera convencional de determinar el punto de corte $\alpha$, la hipoteca se concede si $s(x) > \alpha$ y se deniega en el caso contrario.

Y lo que se propone en el vídeo es usar dos puntos de corte, $\alpha_A$ y $\alpha_B$ aplicables a los sujetos de cada grupo de manera que:

• se alcance la máxima rentabilidad pero
• condicionada a que se cumpla la condición de igualdad de oportunidades expresada más arriba.

Yo, que tengo una opinión al respecto que a nadie interesa pero que estoy en el mismo negocio que Google —crear modelos y cobrar por ellos—, aplaudo esta forma de entender el mundo y la justicia y me presto a ayudar —por un precio justo— a quienes quieran implementar modelos sujetos a la restricción de igualdad de oportunidades ya no solo dos grupos, $A$ y $B$, sino que haya que garantizar la no discriminación por varias variables entrecruzadas, algunas de las cuales sean continuas (p.e., edad) y toque estimar prácticamente un umbral $\alpha_x$ por individuo.