Hackeo
Metodología
El siguiente proyecto seguirá una metodología etnográfica tanto para la investigación de la problemática como para el desarrollo de la propuesta. Donde el experimento se basara principalmente en la interacción de las personas con el prototipo, así como también de su reacción frente a este y experiencias similares que hayan tenido en cuanto al experimento realizado
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Identificar un problema: En base a la temática de la vigilancia y su control en la ciudad datificada. Se llega a la problemática de los sistemas de recomendación como medio de vigilancia a través del uso de data del usuario, deteniendo en cierta forma la construcción de identidad.
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Analizar el problema: Comprender como funciona en lo posible los algoritmos dentro de los sistemas de recomendación por ejemplo las aplicaciones Spotify y Netflix.
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Definir objetivo: El objetivo es poder doblarle la mano a estos sistemas de recomendación para que se puedan ver muchas más opciones de las que brindan, debido a que mantienen a las personas en una burbuja y no permiten ver más allá.
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Levantar información: Buscar información en textos relacionados con la problemática, así como también referentes.
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Realizar prototipo: Se realizará el prototipo en base a plataformas que utilicen sistemas de recomendación, en este caso se eligió spotify, ya que las personas suelen optar por canciones o artistas recomendados, en vez de probar nueva música. El propósito de este experimento será brindar a las personas una experiencia de un sistema de anti-recomendación, generando una atmósfera de reacción y reflexión en torno a la problemática, teniendo como propósito que los actores del experimento, relaten su propia experiencia de anti-recomendación o también de recomendación, y cuál es su reacción y opinión frente a este modo de vigilancia.
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Experimento: Constará de un quiz musical análogo llamado “no te va a gustar”, donde las personas deberán responder una cierta cantidad de preguntas en cuanto a su preferencia musical, con el fin de que ésta les arroje un estilo/artista o canción que no tenga ninguna relación con su gusto, pese a que este haya realizado el quiz pensando que obtendría una recomendación acorde a su preferencia musical.
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Experimento: Rompe la burbuja
Qué: Sistema de anti-recomendación por medio de un quiz musical análogo que consta de una cierta cantidad de preguntas, donde los actores esperaran una recomendación en base a sus preferencias, sin embargo el quiz les arrojará recomendaciones totalmente distintas a sus respuestas o “huellas” que dejaron.
Por qué: Hoy en día los algoritmos de recomendación son un arma de doble filo, dónde el uso de datos de los usuarios para fines de recomendación y publicidad pueden estar inmensamente influenciados por estrategias de marketing de las diversas plataformas que el usuario utiliza, y que por lo general no dejan que las personas vayan construyendo sus propios gustos o identidad, dejándolos estancados en burbujas predictivas.
Para qué: Visibilizar que la anti- recomendación de gustos personales, como en este caso la música, pueden lograr en las personas un grado de curiosidad y atracción por conocer un producto nuevo, a diferencia de un algoritmo de recomendación basado en gustos del pasado o de gente con intereses similares al usuario, sin poder desenvolverse de sus propias cáscaras digitales.
Propuesta
Referentes
Cuidese mucho
Es una exhibición de la artista Sophie Callie, realizada en el MAC. Esta consistió en la interpretación de una frase contenida en un correo, que la artista recibió por parte de su ex pareja, en la cual este daba término a la relación, finalizando el correo con un “cuidese mucho”. A partir de aquella frase, Callie le pidió a 107 mujeres seleccionadas por sus habilidades o profesión, que interpretaran esas palabras. La exhibición reúne los resultados: la carta fue analizada, comentada, bailada y cantada por las participantes. “Les pedí (…) que la entendieran por mí, que la respondieran por mí. Era una forma de darme tiempo para cortar. Una manera de cuidarme”, explica la artista
De este modo, esta exhibición responde de cierta forma a la narrativa perdida por la panóptica digital, donde las recomendaciones se basan en el funcionamiento de instrumentos como Big Data, dejando de lado las emociones de las personas, y cómo estas mediante la comunicación entre seres humanos pueden lograr resultados naturales y humanos, en vez de una serie de datos leídos por un sistema de recomendación, recomendaciones que siempre tienen un margen de error, y que en este caso las 107 interpretaciones de la frase “cuídese mucho”, más que errores tienen en su contenido emociones, tales como la intuición y la empatía, la conexión humana que el dadaísmo por más que se perfección seguirá añorando.
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Art I don't Like
El prototipo actual de Art I Don’t Like está diseñado para ser utilizado en una computadora personal, con un conjunto de arte de 52,000 pinturas de pintores europeos del siglo XVIII-XX. El sistema podrá recomendar piezas de arte en las colecciones con las que el usuario no esté familiarizado y luego dirigirlas a la ubicación de esas piezas. Este proyecto tiene dos aportaciones. Primero, están desarrollando un nuevo sistema de "anti-recomendación" que apunta a prevenir burbujas de filtro. En segundo lugar, aplican tecnologías de recomendación a las artes visuales, lo que puede aumentar la personalización de las experiencias de los museos y exponer a los clientes de los museos a arte desconocido.
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It Finde
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Es una plataforma web que recomienda principalmente panoramas, eventos, comidas, bares, música, cine, teatro, panoramas infantiles, entre otros eventos de entretención, con el objetivo de que los habitantes de Santiago tenga un medio para facilitar la búsqueda de actividades durante los fin de semanas, más aún de extranjeros que lleven poco tiempo viviendo en la ciudad. En su plataforma, estos eventos son divididos en las categorías mencionadas, facilitando la búsqueda de las recomendaciones, así también cuenta con un calendario que ordena los eventos según las fechas.
Finde, funciona como un sistema de recomendación más cercano, dando al usuario una opción variada de eventos, no necesariamente ligados a sus datos, aunque no cabe duda que esta plataforma si exhibe sus eventos de acuerdo a los datos que obtiene de sus seguidores en las distintas plataformas web. De todas maneras, el usuario tiene un control mayor de su uso, no se ve atormentado por recomendaciones mediante avisos publicitarios, cuando requiera de ésta la utilizara. Sin embargo no es del todo humanizada, carece de comentarios de los usuarios en cuanto a si recomiendan o no los eventos exhibidos, por lo que no se diferencia del todo del dataísmo, sigue sin un narrativa.
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Yahoo Respuestas
Es un sitio web de preguntas y respuestas que permite a sus usuarios tanto formular preguntas, como responderlas. Las preguntas son ordenadas mediante categorías que agilizan el tiempo de respuesta por parte de los usuarios. Cuando algunas preguntas logran un nivel particular pueden ser difundidas en la página principal en la pestaña descubrir. Este sistema actualmente ya no funciona, pero tiene como característica principal la comunicación directa entre usuarios, basados en comentarios, recomendaciones o respuestas de seres humanos, las cuales se pueden filtrar a gusto de quien pregunta, según su intuición o conocimientos personales, e incluso dependiendo de cuál esté más apta a su gusto. De este modo, los mismos usuarios actúan como un algoritmo de recomendación, no siempre tomando en cuenta el perfil del usuario, pero intentando dar la mejor respuesta en base a sus conocimientos, lo cual lleva a una interacción sin control ni tampoco de extrema transparencia, se genera confianza a medida que los usuarios van obteniendo lo que realmente desean.
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La gente anda leyendo
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Es una cuenta para quienes quieran saber de libros. Cuenta con más de 50 mil seguidores, y principalmente funciona como un recomendador de lectura "random" en el que todos pueden participar. La esencia de la cuenta, es que los seguidores comiencen a unirse a las conversaciones por donde sea, cuando sea, cualquier experiencia de lectura es válida, ninguna persona tiene que habilitar al seguidor para que comparta sus recomendaciones o comentarios. Los post se basan en recomendaciones de novedades literarias propias, pero también de actores y autores que comentan sus libros favoritos en video. En stories, se puede compartir los libros que "la gente anda leyendo", como una forma de democratizar las lecturas. La #fotolocadelosviernes destaca en el feed como una forma distinta de mostrar los libros. El último sábado de cada mes, mediante un IG Live se comenta un libro con lectores.
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Last FM
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De las primeras redes sociales de música (la cual ha perdido un poco de fuerza) Last.Fm es una plataforma que guarda toda tu información sonora, armando listas y organizando tu música de acuerdo a los artistas que más escuchas y las canciones que reproduces en tu día a día. Luego de usarlo por un buen tiempo, tanto su app como su sitio para web cuenta con una sección en la que te va a empezar a recomendar artistas que nunca has escuchado. Súper recomendada.