Desde que era niña y jugaba en las tierras de cultivo de su familia en Wisconsin, Bailey Flanigan se dejó guiar por su propia curiosidad selectiva, aunque amplia. Al describir su yo joven como enérgica y un poco rebelde, dirigió sus energías a todo, desde construir trampas explosivas hasta realizar proyectos de construcción experimentales, explorar un intenso interés en la medicina, escribir ficción y música y planificar organizaciones sin fines de lucro para ayudar a disminuir la desigualdad social.
En la escuela secundaria, Flanigan se sentía intensamente atraído por temas particulares.
“Me sentí desmotivado para tomar todos los exámenes AP. [advanced placement] clases por el simple hecho de hacerlo. Mi interés se centró en clases en las que podía ser creativa (donde podía usar las matemáticas para resolver problemas del mundo real, escribir creativamente, hacer música, conectar ideas distantes o explorar profundamente las humanidades) y trabajé en esas clases de manera obsesiva, como una oportunidad para explorar mis intuiciones e intereses”, dice. “En lugar de unirme a clubes, terminé pasando mucho tiempo pensando y creando por mi cuenta, y tratando de entender lo que disfrutaba”.
En la actualidad, Flanigan es miembro del cuerpo docente compartido entre la Facultad de Computación Schwarzman del MIT y los departamentos de Ciencias Políticas e Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT, e investigador principal en el Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión del MIT. Ha participado en investigaciones en la Universidad de Wisconsin, los Institutos Nacionales de Salud, Google y las universidades Carnegie Mellon, Drexel, Harvard, Princeton y Stanford. Su trabajo actual se centra en el uso de herramientas computacionales y matemáticas para crear nuevas vías para una participación democrática significativa.
Quizás no sea sorprendente que su camino haya atravesado enormes extensiones de temas y especialidades, desde medicina y bioingeniería hasta salud pública, y desde economía hasta su nombramiento conjunto en el MIT en informática y ciencias políticas, que comenzó en el otoño de 2025.
“Mi trayectoria a través de disciplinas fue simplemente el resultado de perseguir los problemas que sentía que eran más apremiantes o inspiradores en ese momento. En el camino, terminé en muchas situaciones en las que no estaba tan bien capacitado o calificado en la forma estándar. Si bien esto a veces era precario, también fue increíblemente divertido y cultivó mi capacidad para aprender los lenguajes de nuevas disciplinas con mayor facilidad, una habilidad bastante esencial para mi investigación y mi trabajo actual”.
En la Universidad de Wisconsin en Madison, Flanigan trabajó en un laboratorio húmedo en objetivos terapéuticos en el cáncer y computacionalmente en genética de tumores. Ella dice que la investigación le pareció interesante desde el punto de vista intelectual, pero finalmente comenzó a preguntarse si tendría el tipo de impacto que deseaba.
“En ese momento, comencé a preocuparme de que la ciencia que estaba desarrollando solo pudiera, en el mejor de los casos, ser utilizada por una fracción pequeña y relativamente rica del mundo, cuando había personas que padecían enfermedades mucho más prevenibles en cantidades mucho mayores”, dice.
Entonces Flanigan pasó a la salud pública, donde investigó dispositivos de microfluidos para la detección del VIH que podrían usarse en entornos de bajos recursos. Para empezar, todavía molesta por las circunstancias que impulsaban los recursos limitados de estos entornos, luego comenzó a incursionar en la economía.
Casi al mismo tiempo, los asesores académicos de Flanigan estaban derribando las ideas preconcebidas que ella tenía sobre sus propias habilidades.
Steven Wright, profesor de derecho y escritura creativa en UW-Madison, fue mentor informal de Flanigan durante toda la universidad y trabajaron juntos en un caso en el Wisconsin Innocence Project.
“Él me guió a través de mis intereses cambiantes en la ciencia, la desigualdad social y la economía”, dice. “Él fue una de las personas más responsables de convencerme de que podía aspirar más alto en mi carrera y que podía ir a lugares como el MIT o Harvard”.
Además, mientras estaba en la universidad, los dos jefes de la oficina de becas de UW-Madison, Debbie Berger y Julie Stubbs, enviaron a Flanigan repetidos correos electrónicos, animándola a solicitar una beca Goldwater.
“Seguí borrando sus correos electrónicos, pensando que eran spam; no pensé que fuera el tipo de persona que postularía para algo así. Su persistencia me convenció de postularme y, en el proceso, los horizontes que percibía para mí comenzaron a cambiar”, dice.
Después de graduarse de UW-Madison, Flanigan trabajó como asistente de investigación predoctoral en economía en Princeton. Allí, la profesora Evita Nestoridi, ahora profesora asociada en la Universidad de Stony Brook, también brindó un momento fundamental de apoyo, permitiendo que Flanigan auditara su clase de análisis real.
“La clase de Evita fue mi primer contacto real con las matemáticas formales y las pruebas, y me encantó tanto que cambió por completo mi trayectoria profesional”, dice Flanigan. “A pesar de mis dudas iniciales, ella me convenció de que podía hacer matemáticas a nivel de posgrado; gracias a su apoyo, postulé a programas de doctorado en informática el otoño siguiente”.
Al elegir a Carnegie Mellon para su doctorado, Flanigan comenzó a investigar sobre la elección social y la toma de decisiones democrática, sirviendo a su doble pasión por la investigación técnica y la cuestión de “quién obtiene qué y por qué”, dice, citando al economista ganador del Premio Nobel Al Roth.
Flanigan ha desarrollado algoritmos que eligen aleatoriamente a los participantes de las asambleas ciudadanas, diseñados para el caso común en el que los participantes voluntarios se autoseleccionan de maneras que no reflejan a la población en general. En un informe de políticas, Flanigan dio un ejemplo hipotético de una asamblea sobre inteligencia artificial, cuyos participantes dispuestos podrían inclinarse hacia ciudadanos más jóvenes y más educados con interés en la tecnología, dejando a otros grupos subrepresentados a pesar de su interés en el tema. Las herramientas que Flanigan ha desarrollado ayudan a equilibrar la representación con características del proceso de selección como la igualdad entre las posibilidades de los individuos de participar, la resistencia a la manipulación del proceso y la transparencia, todo lo cual puede afectar la percepción general de la legitimidad de un grupo que toma decisiones.
El trabajo de Flanigan ahora se implementa en panelot.org, un sitio web de acceso abierto ampliamente utilizado que alberga algoritmos para seleccionar aleatoriamente a los participantes de la asamblea ciudadana.
“Básicamente, el sitio guía a los profesionales a través de una serie de compensaciones que, de otro modo, serían muy técnicas, haciéndolas legibles y luego optimizándolas de acuerdo con las prioridades que dictan los profesionales”, dice.
Flanigan dice que está motivada por mejorar la forma en que el público toma decisiones políticas, “porque si cualquier solución política va a ser viable, el público necesita sentir que se llegó a ella a través de un proceso político legítimo, al menos bajo las formas de gobierno que considero más atractivas”.
Más allá de su trabajo sobre asambleas ciudadanas, la investigación de Flanigan está explorando nuevas vías relacionadas con cómo obtener de manera más sistemática la opinión del público sobre decisiones complejas y cómo el formato de las preguntas que hacemos a las personas en contextos de obtención de preferencias puede afectar la esencia de nuestras conclusiones.
“Me siento muy afortunada de estudiar estas cuestiones tanto desde la ciencia política como desde la EECS, porque tengo la libertad de explorar la sustancia tanto política como técnica de las herramientas para una gobernanza más directa tan profundamente como quiera”, dice.
El viaje impulsado por la curiosidad de Flanigan a través de terrenos muy variados se siente bien en el entorno del MIT, dice.
“Desde el principio, tuve este sentido de pertenencia al MIT, como si mis formas de pensar y resolver problemas, que habían parecido peculiares en muchas situaciones, en realidad me hicieran pertenecer más”, dice. “Fue una sensación súper refrescante y se ha confirmado al 100 por ciento desde que llegué”.