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Algoritmización de la cultura

En la columna sobre TIC en Feria Franca, conversamos sobre el proceso de algoritmización de la cultura: el caso Netflix y Tinder

Es innegable que la presencia y expansión de las tecnologías digitales y en particular de los entornos virtuales que han modificado la vida de los sujetos y los modos de vinculación, como así también los gustos y preferencias o los estilos de consumo. En este sentido nos referiremos a aquello que Ted Striphas denomina “cultura algorítmica”, es decir que el principio de autoridad contemporánea ya no lo tiene el canon sino el algoritmo. Si el rol de la cultura fue ordenar, clasificar y jerarquizar ideas, lecturas del mundo, elecciones – música, arte, cine, estilos de vestimenta, de vivienda, de hábitos alimenticios, costumbres y tradiciones-  ahora también son los algoritmos emergentes de las máquinas los guardianes de aquello que siempre estuvo en manos de expertos.

Algunas de las plataformas que evidencia un ejemplo de algoritmización de la cultura lo constituyen Netflix y Tinder.

Netflix surgió originalmente como un videoclub on line, su éxito se basó no sólo en la introducción de criterios que clasifican el gusto de los usuarios, (género, año de estreno, director, actor/es), sino también por las preferencias de los usuarios. “El algoritmo de recomendación se va perfeccionando a medida que se van registrando más datos y se los va correlacionando con los datos generados por una base cada vez mayor de usuarios. En este punto se incorporan datos como la hora en la que se hace la búsqueda, la ubicación, la edad y otras categorías típicas de toda estadística”.

Este fenómeno viene de la mano del crecimiento del ancho de banda que permite desarrollar la tecnología del streaming, crea la capacidad de recolectar datos. ¿Qué tipo de información es empleada por Netflix? ¿Cómo obtienen la retroalimentación? Según Elizonodo Martinez y Villatoro Tello (2015) de la siguiente manera:

  • Conocer cuando se hacen las pausas, retrocesos y/o avances
  • Qué día de la semana se ha visto ese contenido
  • Las fechas en que se ha ingresado a la plataforma
  • Durante cuánto tiempo se ha visto el contenido
  • La geolocalización del usuario
  • El tipo de dispositivo (PC, celular, televisión)
  • Las calificaciones asignadas al contenido
  • La búsquedas/navegación en la interfaz ¿Cuánto tarda el usuario en encontrar contenido atractivo?

Por lo tanto será la propia interfaz que generará datos algoritmizables. Lo interesante aquí es que el big data ofrece a las empresas los criterios para decidir que producir y cómo hacerlo, de este hecho surgen las series y producciones propias de Netflix que no son televisadas.

El otro caso lo constituye la aplicación geosocial Tinder, que permite a los usuarios comunicarse con otras personas con base en sus preferencias para charlar y concretar citas o encuentros. Utiliza como base de datos todo aquello recuperado de las redes sociales desde donde crea un perfil de usuario y “candidato”. Al registrarse en el sitio, el usuario está realizando prácticamente sin saberlo una declaración, entendida esta como “el gradiente que lleva de las palabras a las cosas y de las cosas a las palabras”[1]. Si las palabras son interpretadas y decodificadas por los algoritmos en sustitución de cualquier recomendación que puedan hacer todo humano del entorno del usuario de Tinder,  el no humano (NH) agregado a la red, traducirán los gustos, preferencias que tienen los diversos usuarios de manera tal realizar un filtro de “potenciales candidatos’, como es posible esto? los algoritmos realizan el trabajo del big data, al reunir todo el caudal de información que produce cada humano en la web, es decir algoritmizar “el uso generalizado de los algoritmos en los motores de búsqueda como los que emplean Google, Facebook y Netflix están haciendo algo más que brindar un servicio. Estas compañías realizan una importante tarea que era exclusiva de la cultura: seleccionar, procesar y difundir la información pertinente para una comunidad de hablantes[2].

 

En este entramado sociotécnico es necesario determinar qué elemento es parte constitutiva de los usuarios de Tinder y cuál es por añadidura de toda aquella información que la aplicación a incorporado a su base de datos sobre cada usuario, es decir al anexionar al juego de la conquista a una software (el cual recaba información que no fue dada conscientemente por los usuarios); éste diseña un determinado tipo de perfil, inclusive aquel que se desconoce de sí mismo.  Si en cada like, búsqueda de información o servicios en la web, descargas de músicas y videos, los correos electrónicos, la participación en foros de discusión, la aprobación de los términos y condiciones en la descarga de un programa, mis amigos y contactos en las redes sociales, mis preferencias en lecturas en línea, los usuarios vamos dejando huellas sobre las preferencias y consumos, vamos abriendo la intimidad, y a su vez ese cumulo de información   digitalizada será fácil de capturar, procesar, almacenar, distribuir, y transmitir por los sitios que se ocupan de ello y a su vez comercializan dicha información. Pero a su vez las herramientas obtienen información personal tal como los gustos, los intereses y hasta las emociones, en esta línea podríamos afirmar que los entornos digitales saben más cosas de nosotros que nosotros sabemos de sí mismos

Tinder como otras redes sociales almacenan dicha información en pos de un servicio: darle la oportunidad al usuario de cumplir con objetivo.

Con este artículo solo intentamos poner en alerta a los usuarios, a fin de reconocer aquellas cosas que suceden derivadas de cada clic que hagamos en nuestros dispositivos móviles, como así también darle valor a la idea de autonomía de los individuos, en tanto no dejar al azar la potestad de los sujetos de realizar libres elecciones, nos referimos al ejercicio legítimo de defender el derecho del uso de nuestros datos. El gran negocio de comercialización del big data no dejara lugar para reclamos, ni resistencias. Pero debemos dejar en claro que existe cierta “complicidad” por parte de los propios usuarios al desconocer cuales son los límites. Mientras tanto nos presten un servicio conforme a nuestras necesidades dejaremos librado al mercado que, como a quien beneficiar con la información que proporcionemos.  

Para escuchar el programa de radio:


[1]  Latour, B. (1998), La tecnología es la sociedad hecha para que dure. En Sociología simétrica, Miguel Domenech y Francisco Tirado (Eds.), Barcelona, Gedisa

[2] Elizondo Martínez, Jesús Octavio y Villatoro Tello, Esaú (2015). “Cultura algorítmica y tecnologías del lenguaje humano”, En: Jesús Octavio Elizondo (ed.) Cultura visual y sistemas de significación: dando sentido a los algoritmos, los medios y la creatividad en el espacio de la comunicación.  México D.F.: Universidad Autónoma Metropolitana, DCC División Ciencias de la Comunicación y Diseño, Pp. 15-28

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