Captura de pantalla del sitio web de código abierto China Dissent Monitor con datos de China.

Desde que Xi Jinping consolidara su poder en China en 2013, este ha llevado el concepto de «sociedad armoniosa» (和谐社会) al siguiente nivel: tolerancia cero ante la expresión pública de agravios de cualquier tipo y por parte de cualquier grupo social o étnico, y amplio uso de violencia estatal para aplastar a quien se atreva a alzar la voz. Para esto, se incluye todo, desde censura en línea asistida por inteligencia artificial, reconocimiento facial forzoso, arresto domiciliario, arrestos y amenazas a familias, desapariciones, palizas en espacios públicos, tortura, violaciones, encarcelamientos en campos, hambrunas y muertes. Esto último afecta especialmente a minorías étnicas, en su mayoría, uigures.

Sin embargo, a pesar del inmenso peligro de expresar su desacuerdo, ciudadanos chinos de diferentes orígenes sociales, edades y etnias continúan resistiendo. Un importante ejemplo reciente fueron las protestas del libro blanco que, en noviembre de 2022 provocaron que el pueblo protestara contra las inhumanas políticas de «COVID-cero» que causaron, entre otras cosas, hambruna o niños quemados hasta la muerte en edificios cerrados. Finalmente, Xi dio marcha atrás en las extremas medidas después de que los ciudadanos se manifestaron en toda China, inclusive en centros urbanos ricos y conservadores como Shanghái.

Para conseguir entender la escala y la naturaleza de las discrepancias en la China actual, Global Voices conversó con Kevin Slaten, director de programas para Asia del centro de estudios estadounidense Freedom House, radicado en Taiwán. Slaten, cuyos tuits podemos encontrar aquí, dirige China Dissent Monitor (CDM), organización que ha cartografiado más de 1500 instancias de disidencia en China con datos con inteligencia artificial (IA) y verificadores humanos para crear una muestra representativa de las protestas civiles en la China actual. Este mapa puede consultarse aquí.

La entrevista se realizó en inglés en una cafetería de Taipéi y ha sido editada por cuestiones de estilo y brevedad.

Filip Noubel (FN): ¿Podría describir la metodología del CDM y, en particular, cómo combina métodos de investigación y análisis de IA y humana para crear un trabajo tan completo, dado el tamaño de China?

Kevin Slaten (KS): The impetus for the CDM is an information gap which results from two factors: general censorship in China, which is constantly updated to prevent certain information from being shared widely. Indeed information about protest is not easy to find, thus there is no central repository. The second factor is that people who went through the trouble of finding this information in China have been arrested for doing so. The criminalization of recording and sharing images of protest has thus increased the information gap because Chinese people were in the best position to monitor dissent.

CDM addresses this gap, and we do it outside of China for safety reasons. We collect data into three streams: independent research (news reports mostly, and social media inside and outside of China), weibo scrapping and analysis through machine learning (in collaboration with the Taiwan-based DoubleThink Lab to catch the posts missed in the first stream due to the censorship that is built in Chinese search engines), and NGO partners who work with specific communities and can access what is not present online. In the end, we put the three streams together in a combination of AI and human work, and code them for comparability. We use AI to enhance what people are doing, which is the best way to use it: The computer gets rid of what we don't need as we train it. This is a good example showing AI can be used for pro-human rights purposes.

We also have three types of verification: the first tier has visually verifiable evidence (photo and videos), the second has more than one non-visual source per item, and the last tier has only one source.

Our public and coded database offers about 1,500 events for the past 12 months. We acknowledge that we are missing things, as for example, protests in the countryside: Years ago, the Chinese government would publish its own data and the figure would be of 100,000 «mass incidents» per year. So CDM is a piece of an entire universe, but currently it is the most comprehensive database available.

Kevin Slaten (KS): El estímulo del CDM es una brecha de información que resulta de dos factores. En primer lugar, la censura general en China, que se actualiza constantemente para evitar que cierta información se difunda ampliamente; está claro que la información sobre protestas no es fácil de encontrar, por lo que no existe un repositorio central. El segundo factor es que la población que se tomó la molestia de encontrar esta información en China ha sido arrestada. Consecuentemente, la criminalización de grabar y difundir imágenes de protesta ha incrementado esta brecha de información, pues la población china está en la mejor posición para vigilar la disidencia.

El CDM aborda esta brecha y lo hacemos desde fuera de China por cuestiones de seguridad. Recopilamos datos de tres fuentes: investigaciones independientes (reportes principalmente, así como redes sociales dentro y fuera de China), fragmentos de Weibo y análisis a través del aprendizaje automático (en colaboración con la empresa taiwanesa DoubleThink Lab para conseguir las publicaciones que se perdieron en la primera fuente por la censura incorporada en los motores de búsqueda chinos) y, por último, socios de ONG que trabajan con comunidades específicas y que pueden acceder a lo que no está presente en línea. Finalmente, unimos estas tres fuentes en una combinación del trabajo humano con IA y lo codificamos para que sean comparables. Empleamos IA para mejorar el trabajo humano, que es la mejor forma de usarla: la computadora se deshace de lo que no necesitamos según la entrenamos. Este es un buen ejemplo de cómo se puede usar IA a favor de los derechos humanos.

Además, contamos con tres tipos de verificación: el primero tiene evidencia verificable visualmente (fotos y videos), la segunda tiene más de una fuente no visual por elemento y, la tercera, solo tiene una fuente.

Nuestra base de datos pública y codificada ofrece alrededor de 1500 eventos en los últimos 12 meses. Somos conscientes de que nos faltan cosas, por ejemplo, protestas en el campo. Hace años, el Gobierno chino publicaba sus propios datos y la cifra era de 100 000 «incidentes de masas» al año. Así pues, CDM es una parte de un universo, pero no es la base de datos más completa disponible actualmente.

FN: Las protestas por la vivienda representan alrededor de un tercio de los datos, ¿podría explicar por qué es así?

KS: This includes three different groups: home owners, home buyers who face homes not being constructed or handed over, and shop buyers. They are all linked because they face the same problem: Real-estate companies do not have the cash flow to finish the construction because there are regulations that allow to take money from one project and inject it into another one. This national-scale pyramid scheme makes for a large part of China's GDP. There was a tightening of regulations a few years ago, but as constructions slowed down in part because of COVID, regulations have been loosened again and companies recapitalized by the state.

This being said, our data doesn't show any major decrease in housing-related protests. How long can this discontent go on before people start organizing themselves – something we witnesses last summer? We saw mortgage protests when people refused to pay mortgage because their homes were not being built, or not built entirely. Our research shows that the government cracks down violently on such protests, perhaps because they tend to be larger in numbers of participants compared to other protest so they might appear as more threatening. Besides, such protesters often blame the government for lack of oversight on companies, and also expect the government to fix the situation.

KS: Aquí se incluyen tres grupos: propietarios, compradores que enfrentan que sus hogares no se están construyendo o entregando, y compradores de tiendas. Los tres están vinculados porque enfrentan el mismo problema: las empresas inmobiliarias no cuentan con el flujo financiero para terminar la construcción porque existen regulaciones que permiten tomar capital para un proyecto e inyectarlo en otro. Este esquema piramidal a escala nacional es una gran parte del PIB de China. Hace algunos años se endurecieron las regulaciones, pero la construcción se desaceleró en parte por el COVID, por lo que las regulaciones se han vuelto a relajar y el Estado ha recapitalizado las empresas.

Dicho esto, nuestros datos no muestran ninguna disminución apreciable en las protestas relacionadas con la vivienda. ¿Cuánto falta para que este descontento haga organizarse al pueblo, algo de lo que fuimos testigos a mediados de 2022? Observamos protestas contra las hipotecas cuando la población se negó a pagar la hipoteca porque sus casas no se estaban construyendo o no estaban terminadas. Nuestra investigación muestra que el Gobierno acaba violentamente con estas protestas, quizá porque el número de participantes suele ser mayor que en otras, por lo que parecen más amenazadoras. Además, estos manifestantes suelen culpar al Gobierno de la falta de supervisión de las compañías y esperan que este solucione la situación.

FN: ¿Puede explicar por qué el riesgo y la violencia contra los manifestantes de etnias diferentes a la han difieren de la mayoría de experiencias de los han?

KS: Information about those groups is even more of a snapshot because we mostly get data from NGOs, and their access is also limited. The risk is that we undercount protests as non-Hans are more likely not to post anything because of the risks to their security. There are now very sophisticated systems of off- and online control in China, and those used against non-Han groups are more severe: they include completely shutting the internet in entire cities, in-person surveillance, scanning of phones, and for the Uyghurs, imprisoning people to terrorize them. But I would add religious minorities here, and that also includes Han people.

KS: La información sobre estos grupos es incluso más escasa, pues la conseguimos principalmente de ONG, y su acceso es limitado. El problema es que contabilizamos a la baja las protestas de los no han pues no las publican por su propia seguridad. En la actualidad, existen en China sistemas muy sofisticados de control en línea y fuera de línea; estos sistemas son más serios para las comunidades que no son han: incluyen apagar internet en ciudades enteras, vigilancia personal, inspección de teléfonos y, para los uigures, encarcelamiento para aterrorizarlos. Agregaría también minorías religiosas que incluyen a la etnia han.

FN: En general, ¿cuáles diría que son los principales cambios en estrategia, herramientas e impacto de la disidencia de China hoy en día, tanto en el lado de los protestantes como en el del Gobierno?

KS: One of the new things we see is more automation on the side of repression: Algorithms are twisted to have «positive news» only, and to downplay news that the government doesn't want people to notice. On the dissent side, we notice the occurrence of non-centralized movements. Here symbolism plays a key role: people connect mostly simply by observing and modelling, without necessarily having direct communication. Borrowing slogans and expressing solidarity is often enough to inspire dissent. What our data shows is that there is definitely protest and dissent happening in China, despite the very high risks for the people involved.

The White Paper protest, which we see as an anti-lockdown protest, includes at least 200 related events opposing the ‘zero-Covid’ policy over several months. It is clear that people participating in those protests were aware of other groups and protests. The main question today is whether the memory of the protest will it have a shadow in the coming years. Chinese people saw that their government did listen and eventually amended its ‘zero-Covid’ policy. That's very empowering and came as the result of a totally decentralized movement.

KS: Una de las novedades que hemos encontrado es la automatización de parte del lado represivo: los algoritmos han cambiado para únicamente presentar «noticias positivas» y restar importancia a las noticias que el gobierno no quiere ofrecer a la población. En la parte disidente, observamos la repetición de movimientos no centralizados. El simbolismo juega un papel clave: las personas se conectan observando y modelando, sin tener necesariamente comunicación directa. Tomar prestados lemas y expresar solidaridad suelen ser suficientes para inspirar disidencia. Lo que nuestros datos muestran es que definitivamente hay protestas y disidencia en China, pese al alto riesgo para los implicados.

Las protestas del libro blanco, vistas como protestas contra el confinamiento, incluyen al menos 200 eventos relacionados que se oponen a las medidas de COVID cero a lo largo de varios meses. Está claro que los participantes de estas protestas conocían la existencia de otros grupos y protestas. La pregunta principal actualmente es si el recuerdo de la protesta tendrá alguna influencia en el futuro. Los chinos observaron que su Gobierno escuchó y finalmente modificó sus medidas de COVID cero. Es muy fortalecedor y es el resultado de un movimiento totalmente descentralizado.