Una forma de vigilancia –en cierta forma “intrínseca” y omnipresente –que los ciudadanos están viviendo hoy en día es el llamado “sistema de recomendaciones” basado en algoritmos que rescatan datos del usuario desde distintas plataformas, con el fin de facilitar la búsqueda de un producto o servicio, generando mayor satisfacción y agrado por parte de éstos, así como también ofreciendo un servicio rápido y preciso, considerando que hoy en día existe una oferta muy amplia ya sea al momento de comprar un computador o elegir una película en netflix. Si bien esto puede resultar favorecedor para poder encontrar el producto que más este acorde al gusto del usuario, los algoritmos de recomendación también puede actuar como una arma de doble filo, donde el usuario está en una constante burbuja de avisos, sugerencias e información que no necesariamente responden a su perfil real o que no lo deja ampliar su espectro de gustos o conocimientos, generando así una des-humanización en los usuarios, donde prácticamente están siendo reconstruidos o manipulados por un sistema de recomendación, llegando a punto incluso de pérdida de identidad.
VIGILANCIA
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por medio de los sistemas de recomendación
¿Qué son los sistemas de recomendación?
Los sistemas de recomendaciones (SR) son herramientas cuyo objetivo es asistir a los usuarios en sus procesos de búsqueda de información, ayudando a filtrar los ítems de información recuperados, usando recomendaciones propuestas sobre esos ítems. Dichas recomendaciones se generan a partir de las opiniones proporcionadas por otros usuarios sobre esos ítems en búsquedas previas o bien a partir de las preferencias del usuario objeto de la recomendación, dando lugar a tres grupos de SR:
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Sistema basado en contenido: El usuario recibirá información similar a la que ha mostrado interés en el pasado.
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Sistema de filtrado colaborativo: Las sugerencias serán de elementos que le han gustado a gente con intereses similares al usuario.
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Sistema hibrido: Puede combinar sistemas de recomendación basados ​​en contenido y colaborativos de varias maneras. Puede aplicar ambos métodos por separado y combinar las predicciones de ambos sistemas, o incorporar algunas características de un enfoque en el otro. Esta combinación se utiliza para evitar algunas de las limitaciones de los sistemas de recomendación basados ​​en contenido y de colaboración.
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​¿Hasta qué punto los algoritmos de recomendación condicionan al ser humano en sus decisiones cotidianas? ¿Será que la sociedad hoy tiene un nivel de confianza mayor en un sistema algorítmico que en su propio poder de elección? ¿Está el ser humano eligiendo no elegir por falta de tiempo, o más bien está siendo manipulado por la economía capitalista? ¿Puede la sociedad revelarse ante éste sistema, considerando que éste funciona, en ciertos casos, sin un límite ético ni tampoco humano? ¿Qué pasaría si los usuarios pudieran crear un sistema anti-recomendatorio, optando por no elegir necesariamente lo que está acorde a sus gustos o intereses de sus pares? ¿Habría alguna repercusión en las plataformas web que utilizan estos usuarios?