ARTEPORARTE

EL PODER DE LOS ALGORITMOS: COMO EL SOFTWARE FORMATEA LA CULTURA

Retrato de Ada Lovelace , primera programadora de la historia de los computadores. Autor: William Henry Mote, 1838. Fuente: The Ada Picture Gallery

El uso de Internet se ha extendido más allá de los ordenadores y de cualquier ámbito específico, y se ha infiltrado en la textura de nuestra realidad y en todos los aspectos de nuestra vida cotidiana.La manera en que nos relacionamos, nos informamos, tomamos decisiones ... en definitiva, conocemos y experimentamos nuestro entorno, está cada vez más mediatizada por los sistemas de información que conforman esta red. Esta interacción constante da lugar a una producción masiva de información que sólo puede ser gestionada de forma automatizada, mediante la aplicación de algoritmos. Entender cómo se ha formado y cómo interactuamos con este «medio algorítmico», desde un enfoque humanístico, es indispensable que tanto los ciudadanos como las instituciones mantengan un papel activo en la conformación de nuestra cultura.

Un joven magnate de la información y las finanzas atraviesa Manhattan en una limusina. Así comienzaCosmopolis , la última película de David Cronenberg, basada en la obra de Don DeLillo. Durante el trayecto, Eric Packer analiza el flujo de informaciones que le proporcionan unas pantallas, mientras nos lleva a la búsqueda de una nueva perspectiva. El encuentro con diferentes personajes, así como la irrupción de la ciudad y sus ruidos a través de las ventanillas, nos dejan ver los detalles, las consecuencias y los intersticios de lo que en el filme se llama cibercapitalisme . El viaje termina con el enfrentamiento del protagonista-arruinado a causa de un comportamiento errático del mercado que los bellos números de sus algoritmos no pueden prever con su personaje antitético, alguien que no encuentra su lugar en el sistema.

La interacción de tecnología y capital, es decir, el procesamiento automático de datos masivas para la previsión y el control de las fluctuaciones del mercado, es una constante de la especulación capitalista. En efecto, en Wall Street un 65% de las operaciones las llevan a cabo programas de « algo trading ». En un mercado global, donde se registran grandes masas de datos y donde una respuesta rápida supone una ventaja sobre la competencia, los algoritmos tienen un papel fundamental tanto en el análisis como en la toma de decisiones.

Ahora bien, los algoritmos se han ido infiltrando en todos los procesos que conforman nuestra cultura y vida cotidiana. Conforman el software que usamos para producir objetos culturales, programas que a menudo ofrecen de manera libre en la nube. Del mismo modo, operan en la distribución de estos objetos a través de la red y en la búsqueda y recuperación de éstos por parte de los usuarios. Finalmente, se han hecho necesarios para el análisis y el procesamiento de los datos masivas que produce la web social. Datos no sólo referidas al siempre creciente número de aportaciones, sino también obtenidos del seguimiento de las acciones de los usuarios, en una web que ofrece como plataforma para la participación y que crece y evoluciona con el uso.

«Nota G» de Ada Lovelace. Representación tabular del primer programa de ordenador. Fuente: Wikimedia Commons

Un algoritmo es una lista finita de instrucciones que se aplican a un input durante un número finito de estados para obtener un output , lo que permite hacer cálculos y procesar datos de manera automática.

La expresión algoritmo proviene del nombre del matemático persa del siglo IX al-Khal-Khwarizm y al principio hacía referencia al conjunto de reglas para desarrollar operaciones aritméticas con números árabes. Este término fue evolucionando hasta definir un conjunto de reglas para ejecutar una función. La relación de esta expresión con la automatización se debe a Babbage y su hipótesis según la cual el total de operaciones involucrado en el desarrollo de un análisis podía ser ejecutado por máquinas. Por ello, todo proceso debía dividirse en operaciones simples e independientes de la realidad a procesar. A pesar del desarrollo de su máquina diferencial y la propuesta por parte de Ada Lovelace del primer algoritmo para ser desarrollado en una máquina, fue Alan Turing quien, en 1937, propuso la formalización definitiva del algoritmo con su máquina universal . El constructo teórico de Turing consta de un aparato hipotético que manipula signos en una cinta de acuerdo con una tabla de reglas definidas, y puede ser aplicado al análisis de la lógica interna de cualquier ordenador. El advenimiento de Internet supondrá la salida de este esquema lógico del ordenador. El protocolo Internet (1969) y la invención de la web (1995) permitieron un contenedor universal, donde los datos podían ser almacenadas, accedidas y procesadas desde cualquier ordenador. Todo ello, junto con la convergencia vinculada al desarrollo en los años ochenta, llevaría a extender la computación, el cálculo numérico, en cualquier proceso digitalizado. Asimismo, los algoritmos, gracias a las URL, podían interactuar y conectarse entre ellos. Esto dará lugar a que Pierre Lévy llama « medio algorítmico ». Una estructura cada vez más compleja de manipulación automática de símbolos que pasará a constituir el medio donde las redes humanas construyen y modifican, de manera colaborativa, su memoria común.

Máquina de Turing. Fuente: Wikimedia Commons

Los algoritmos operan en todas nuestras interacciones cotidianas con la web social. La conocida red social Facebook, a la que se conectan 699 millones de usuarios cada día, se plantea el problema de cómo mostrar las actualizaciones de los múltiples amigos, grupos e intereses que la red permite seguir. La solución a esta cuestión es Edgerank . Este algoritmo analiza los datos recogidos sobre nuestros intereses-los «me gusta» pulsar-, el número de amigos que tenemos en común con el emisor de la historia, así como los comentarios hechos, para determinar qué post mostrar en nuestro « news feed "y ocultar las historias« aburridas ». De la misma manera, es un algoritmo el que rastrea el grafo de nuestros contactos para sugerirnos nuevos amigos.

Twitter actúa de manera similar cuando nos sugiere nuevas cuentas para seguir, elaborar el contenido de la pestaña «descubre» o la lista de los « trend topics ». En este último caso, trabaja un complejo algoritmo que no se limita a contabilizar la palabra más twittejada , sino que tiene en cuenta si un término se ha acelerado en su uso, si ha sido tendencia anteriormente, o si éste se utiliza en varias redes o sólo dentro de un clúster densamente conectado de usuarios. Con este fin, el algoritmo no sólo cuenta con el seguimiento de los «hastags », la etiqueta que permite linkar con todas las historias que la contienen-propuesta en 2007 por esta plataforma y que ha extendido su uso en toda la web social -, sino que cuenta también con la tecnología de los links abreviados. Los t.co (f.bo, en el caso de Facebook) se generan cada vez que compartimos una web a través de un botón social. Estos permiten no sólo economizar el número de caracteres, sino que convierten los links en estructuras ricas en datos, que permiten seguir como estas son compartidas a través de la plataforma y crear perfiles de sus usuarios.

La web social no está sólo constituido por las redes sociales, sino también para todas aquellas plataformas que nos permiten crear y compartir información. Entre éstas, los sistemas de publicación como los blogs, los sistemas de recomendación como Ding o Reddit y los dispositivos de búsqueda. Todas estas plataformas están dirigidas por algoritmos que responden a diferentes cuestiones. En el caso del buscador Google , en un medio que consta de más de sesenta trillones de páginas y en el que se realizan más de dos millones de búsquedas por minuto, este sirve parte de la premisa «tú quieres la respuesta, no trillones de páginas web ».Con este objetivo, la indexación basada en palabras clave resulta insuficiente, por lo que PageRank imita la conducta del usuario para asignar un valor a las páginas y poder ofrecer los resultados más pertinentes. Esto se lleva a cabo mediante el seguimiento de links efectuados ay desde cada página. Al mismo tiempo, este algoritmo es asistido por otros que tienen en cuenta nuestro historial de búsquedas, analizan nuestro lenguaje y determinan nuestra localización para personalizar los resultados.

También son algoritmos los que computan datos extraídos de nuestras acciones para sugerirnos qué libros comprar en Amazon, qué vídeos ver en Youtube o qué anuncios mostrarnos en todas estas plataformas. A estos algoritmos con los que interactuamos cada día, podemos añadir otros, como Eigenstaste , desarrollado en Berkeley, un sistema de filtrado colaborativo, para la computación rápida de recomendaciones, el recientemente desarrollado en la Universidad Cornell y la Carnegie , que permite construir nuestra biografía a través de nuestras publicaciones en Twitter, o el desarrollado en el Imperial College London para identificar las cuentas de Twitter que corresponden a boots , lo que permite reducir el spam. La algoritmia cada vez tiene más presencia en nuestra cultura, como muestran las entradas de # algopop , un tumblr dedicado a seguir las apariciones de algoritmos en la cultura popular y la vida cotidiana.

Estos ejemplos muestran cómo el acceso y la indexación de la información contenida en Internet se procesan automáticamente, a partir de datos extraídos de nuestro comportamiento en línea. Nuestras acciones crean un flujo de mensajes que modifican la masa inextricable de relaciones entre datos, lo que modifica de manera sutil la memoria común. Esto da lugar a que la comunicación en el «medio algorítmico" sea estigmèrgica , es decir, las personas se comunican modificando su medio común. Cada link que creamos y compartimos, cada tag que añadimos a una información, cada acto de aprobación, búsqueda, compra o retweet , es registrado en una estructura de datos, y posteriormente procesado para orientar e informar a otros usuarios. De esta manera, los algoritmos nos asisten en nuestra navegación a través del inmenso cúmulo de informaciones de la red, tratando la información producida individualmente, a fin de que pueda ser consumida por la colectividad. Pero, en gestionar la información, éstos también reconstruyen relaciones y organizaciones, forman gustos y encuentros, con lo que pasan a configurar nuestro entorno y nuestras identidades. Las plataformas se constituyen en entornos sociotécnicos automatizados.

Máquina analítica de Babbage mostrada en el Museo King George III, 1844. Fuente: Wikimedia Commons

La aplicación de la automatización en nuestra cultura tiene consecuencias epistemológicas, políticas y sociales que hay que tener en cuenta. Entre ellas, el registro constante de nuestras acciones supone un cambio respecto a lo que es la privacidad, y el hecho de que estos algoritmos nos enrolan en procesos de los que no somos conscientes. Finalmente, a pesar de que nos dan acceso a información que, por su dimensión, ha dejado de ser humanamente discernible, ampliando nuestra agencia y capacidad de elección, lejos de ser nuestros, estos algoritmos contienen capacidades de control.

La mayoría de usuarios percibe la web como un medio de difusión, en el sentido de los medios tradicionales, sin ser conscientes de cómo la información es filtrada y procesada por el medio. Los algoritmos no sólo son imperceptibles en su acción, y desconocidos, en muchos casos, por estar en manos de agencias comerciales y protegidos por las leyes de propiedad, sino que también se han hecho inescrutables. Esto es debido a la interrelación que existe entre complejos sistemas de software y su actualización constante.

Por otra parte, estos no sólo se aplican al análisis de datos, sino que, en un segundo momento, toman parte en el proceso de decisiones. Esto nos plantea si es lícito aceptar las decisiones tomadas de manera automática por algoritmos de los cuales no sabemos cómo operan y que no pueden estar sujetos a discusión pública. Como podemos discutir la neutralidad de unos procesos que son independientes de los datos a los que se aplican? Finalmente, los algoritmos, al analizar datos registrados de nuestras acciones anteriores, tienen una fuerte dependencia del pasado, lo que podría derivar en el mantenimiento de estructuras y una escasa movilidad social, dificultando las conexiones fuera de clusters definidos de intereses y contactos .

Teniendo en cuenta que arbitran como fluye la información para la esfera pública, se hace necesario plantear metáforas que hagan comprensibles estos procesos, más allá de los expertos en computación. De la misma manera, hay que extender la comprensión y el uso a la población a fin de que pueda participar en la discusión sobre qué problemas son susceptibles de una solución algorítmica y como plantearles. Hay que fomentar la participación para mantener la diversidad ecológica de este medio y su relación con la pragmática.

En cuanto a estas cuestiones, Mathew Fuller, uno de los iniciadores de los estudios sobre software (software studies ), hace notar que, aunque los algoritmos constituyen la estructura interna del medio donde hoy en día se lleva a cabo la mayor parte del trabajo intelectual, se abordan con poca frecuencia desde un punto de vista crítico y humanístico, con lo que quedan relegados a su estudio técnico. En su obra Behind the Blip: Essays on the Culture of Software , este autor propone varios métodos encaminados a esta crítica. Entre ellos, la ejecución de sistemas de información que pongan al descubierto el funcionamiento, la estructura y las condiciones de verdad, el mantenimiento de la poética de la conexión inherente al software social, o la promoción de un uso que siempre sobrepase las capacidades técnicas del sistema. Y la promoción de conexiones improbables que enriquezcan nuestro medio con nuevas posibilidades y perspectivas más amplias, dejando lugar a la invención.

En este sentido, podemos mencionar algunas iniciativas en torno al «medio algorítmico" que ya se llevan a cabo y que contribuyen al uso de la computación por parte de no expertos, ya la elaboración de este medio para comunidades de prácticas y usuarios. Entre éstas, el periodismo de datos, que elabora narrativas a partir del minado de datos, el software libre, que desarrolla sus productos en colaboración con sus usuarios, las iniciativas de crowdsourcing , que añaden a la ecología de la red datos obtenidos por los usuarios de manera consciente y colaborativa, y la creciente elaboración colaborativa de MOOC (cursos masivos en línea).

Por su parte, también se hace necesaria la presencia de las instituciones culturales en el medio virtual. La accesibilidad en línea a sus archivos, datos, formas de hacer y conocimientos, proyectos y colaboradores contribuye a promover nuevos intereses y relaciones, aprovechando la estigmergia para mantener la diversidad y la poética de este medio. Al mismo tiempo, la proposición de workshops , como los programados en Universo Internet , contribuye a la comprensión y conciencia de este medio, para una participación mayor y más efectiva.

En este momento, el medio algorítmico incrementa su capacidad y su alcance, gracias a la aplicación de la inteligencia artificial. Es el caso del nuevo algoritmo semántico de Google, Hummingbird -capaz de analizar el lenguaje natural-o del nuevo reto planteado por Mark Zukenberg « entender el mundo ", gracias al análisis del contenido de los posts compartidos en Facebook. La discusión crítica y pública de la participación de estos dispositivos en la conformación de nuestra cultura es una necesidad si queremos mantener la diversidad y accesibilidad de la red.

Noticia por http://blogs.cccb.org/