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Novas Mídias e Cultura do Algoritmo

O que há de “novo” nas “novas mídias”?

O desenvolvimento das novas mídias – como ativadora de ambientes ou ambiências tecnologicamente mediadas – nos coloca diante de um tipo de meio de comunicação – se ainda podemos chama-lo assim – muito particular.

Trata-se de um “meio” que deve tornar-se inteligível para os seus usuários humanos, mas que, para fazê-lo, é obrigado a tornar-se, antes, “inteligível” para um agente não humano – na forma de um código, um programa (JOHNSON, 2001; LÉVY, 2006; MANOVICH, 2001, 2013).

Manovich (2001) observa que a mediação da experiência humana assume um novo lugar na configuração complexa entre a chamada camada cultural e a camada computacional.

Três elementos funcionais estão presentes nas novas mídias ou na comunicação mediada por computador: 1) um sistema binário de notação, 2) uma sintaxe algorítmica e 3) programas.

A capacidade de aproximar essa lógica computacional do entendimento humano fica a cargo das interfaces.

Quando Manovich (2001) anunciou que estamos vivendo, cada vez mais, em um mundo marcado pela convergência entre duas grandes áreas – a comunicação e a computação, que se desenvolveram paralelamente ao longo das transformações do mundo moderno ocidental – talvez não tenhamos notado o significado disso.

Quando ocorre a convergência entre dois tipos específicos de desenvolvimento sociotécnicos, fundamentais para o mundo moderno não se trata apenas de um encontro, mas de uma profunda reconfiguração – inclusive no que diz respeito às questões epistemológicas que ela traz.

Para Manovich (2001), estamos diante de um acontecimento histórico significativo relacionado ao desenvolvimento das tecnologias de comunicação (imprensa e broadcasting) e dos computadores – que, até então, vinham caminhando paralelamente. Ambas foram fundamentais para o desenvolvimento das chamadas “sociedades de massa” modernas (BENIGER, 1986). Mas, foi somente no final do século XX que essas duas áreas começaram a “convergir” de maneira significativa. É, justamente, nesse processo que surgem as chamadas novas mídias.

Para entendermos o significado dessa transformação nas formas de registro, processamento, distribuição, armazenamento da informação, ou seja, na sua materialidade, é preciso identificar cinco princípios que caracterizam o “novo” nessas novas mídias digitais.

Em primeiro lugar, as formas simbólicas e culturais humanas são convertidas em representação numérica e tornam-se computáveis – binárias. Os objetos das novas mídias são representados matematicamente e podem ser manipulados por algoritmos.

Sua sintaxe assume a forma de uma estrutura modular (que permite modificações por camadas ou blocos independentes de dados).

Graças a essas novas condições, ela funciona por processos automatizados ( que não dependem necessariamente de uma atividade humana, uma vez que são produzidos por algoritmos); assumindo diversas formas que caracterizam sua variabilidade (capacidade de ação responsiva, adaptável a múltiplas plataformas e a múltiplos tipos de escalas de aproximação).

A variabilidade ( e um de seus recursos que é a escalabilidade) permite que o conteúdo possa ser ajustado a diferentes formatos, atualizados e usados de diferentes formas, com diferentes graus de aproximação ou distanciamento (no caso dos mapas)

Todas essa possibilidades precisam lidar com processos de transcodificação (são as mudanças dos padrões culturais de representação a partir das condições particulares de representação numérica dos sistemas computacionais)

Manovich (2005, 2013) observa que o foco de seus estudos são os softwares culturais, a cola invisível que liga comunicação, escrita, representação, análise, simulação, memória, visão, interação, ou seja, esse conjunto de atividades associadas à Cultura.

Com as novas mídias, essas camadas de software permeiam todas as atividades do mundo contemporâneo. Na verdade, o software – como materialidade – estabelece a mediação entre duas camadas fundamentais da experiência contemporânea: a camada cultural e a camada computacional.

A Cultura do Algoritmo

Precisamos entender, então, que as novas mídias e a internet não compreende apenas os meios materiais de telecomunicação, mensagens e seres humanos; ele é povoado por “seres estranhos, meio textos, meio máquinas, meio atores, meio cenários: os programas” (LÉVY, 1999 p. 41). Muitos desses programas podem ser chamados também de agentes (JOHNSON, 2001) e todos baseiam-se em códigos, protocolos, algoritmos.

Há sempre algo de impenetrável nos algoritmos, uma vez que são programados para funcionar sem intervenção humana e para lidar com uma estrutura de dados que dificilmente possibilita controle por parte de seres humanos. A única forma de acompanhá-los é por meio de outras ferramentas algorítmicas (GILLESPIE, 2012).

Striphas (2015) observa, ainda, que os princípios de autoridade ou os critérios de relevância – que marcavam as relações sociais e que eram capazes de definir determinados tipos de ordem social, relações de autoridade, dominação e poder – está sendo lentamente transferido para os algoritmos sem que isso mereça uma maior análise e atenção por parte dos seus usuários.

Os algoritmos aparecem, então, como essa nova espécie de mediadores automatizados, capazes de escapar objetivamente da entropia-desordem do mundo contemporâneo. Sua presença quase nunca é evidente, o que faz com que Cheney-Lippold (2011) trate os softwares como objetos culturais incorporados e integrados aos sistemas sociais. Eles seriam os dispositivos agenciadores de uma soft biopolitic.

Como objetos culturais e como identificadores de critérios de relevância pública da informação, Gillespie (2012) identifica seis dimensões dos algoritmos que merecem nossa atenção.

Primeiro, encontramos os padrões de inclusão ou exclusão de dados que podem ser submetidos à forma algorítmica, pois, antes de serem analisados, os dados precisam ser coletados de uma certa forma e precisam assumir uma forma “legível” para os softwares.

Existem, ainda, os ciclos de antecipação, que permitem antecipar ou criar algum grau de previsão com relação aos padrões encontrados nas redes. O acesso total aos dados pode gerar um verdadeiro banco de identificação de condutas digitais (digital fingerprints) – ou o que pode ser chamado de uma identidade algorítmica.

No caso das avaliações de relevância, precisamos lembrar que a noção de relevância é quase sempre muito fluida e que os valores utilizados como referência para o funcionamento do algoritmo podem ser modificados facilmente, instantaneamente, radicalmente e de maneira, praticamente, invisível. (GILLESPIE, 2012).

Encontramos, também, a promessa de uma objetividade algorítmica: o modo pelo qual o algoritmo é identificado com uma pretensa garantia de imparcialidade. Sua relevância pública passa a ser construída a partir de sua função técnica, que o legitimaria como um poderoso estabilizador da confiança.

Uma outra dimensão dos algoritmos é o seu enredamento nas práticas sociais, ou seja, o modo pelo qual os usuários, consciente ou inconscientemente, adaptam suas condutas a partir da lógica algorítmica ou, por outro lado, a submetem a um questionamento político.

Temos, por fim, a produção de um público calculável, ou seja, os algoritmos criam um tipo de perfil de usuários baseado em pretensos comportamentos digitais comuns (networked publics).


TEXTO_BASE

MANOVICH, Lev. Novas mídias como tecnologia e ideia: dez definições. In: LEÃO, Lucia. O chip e o caleidoscópio: reflexões sobre as novas mídias. São Paulo: Ed. SENAC, 2005.

SALGADO, Thiago Barcelos Pereira. PÚBLICOS ALGORÍTMICOS: Relevância e recomendação no YouTube . In: HOMSSI, Aline Monteiro … et al (org). Tempos de rupturas: críticas dos processos comunicacionais,Ouro Preto: Universidade Federal de Ouro Preto, 2017

+ REFERÊNCIAS


The Algorithmic Justice LeagueUNMASKING BIAS – Joy BuolamwiniMIT Media Lab, 12/12/2016

An unseen force is rising—helping to determine who is hired, granted a loan, or even how long someone spends in prison. This force is called the coded gaze. However, many people are unaware of the growing impact of the coded gaze and the rising need for fairness, accountability, and transparency in coded systems. Without knowing discriminatory practices are at play, citizens are unable to affirm their rights or identify violations. The Algorithmic Justice League aims to:

  1. highlight algorithmic bias through provocative media and interactive exhibitions
  2. provide space for people to voice concerns and experiences with coded discrimination
  3. develop practices for accountability during the design, development, and deployment phases of coded systems.

Projeto de Joy Buolamwini (@jovialjoy) combate discriminação nos algoritmos – Blog do Tarcizio Silva, 09/03/2017

VIANNA, Hermano (blog). Inteligência Artificial Antropófaga – acessado em 30/10/2017

Critical Algorithm Studies: a Reading List -Social Media Collective (curadoria de temas relacionados aos algoritmos)

O algorítmo é mais embaixo – Tatiana Dias (texto) Sollen Robic, Marcelo Gerab (direção de arte) – TAB(UOL), 16/04/2018

Big Data Sociology: Preparing for the Brave New World- by Hamish Robertson and Joanne Travaglia. The Sociological Review (blog). Sunday 29th October, 2017

Como uma nova série em app pretende mudar a forma como se assiste televisão Rafael Iandoli – Nexo – 09 Nov 2017

Algoritmos e cosmopolíticas – Amanda Jurno e Carlos d’Andréa, Piseagrama, março de 2018

Beta , a robô feminista

A Distopia do Algoritmo: o streaming está matando a arte da música? -Drew Millard -Dez 5 2017, 8:00am (Os algoritmos não só estão mudando a maneira como escutamos música, mas também a maneira como compomos.)


A importância dos CODECs e PLUGINS.

“And Then There Was Salsa” Vimeo Experience from The Lovich’s on Vimeo.

EXPERIMENTS

Does Facebook Even Know How to Control Facebook? – Alexis C. Madrigal – The Atlantic, Oct 31, 2017 –“No one has ever seen a system like this because none has ever existed. It’s software and interfaces and tools. It’s a social network. It’s an advertising vehicle. It’s the key media distributor. But, like a city or a nation, it’s also human behaviors, habits, norms. Because much of it is built on machine learning, which transforms user behavior into new software adjustments, users and algorithms drive each other by design…If everyone stops clicking on something, soon the software will stop showing it to anyone. If Facebook pushes video into feeds, people will watch more video. These feedback loops are what Facebook is as an attention-gathering machine. “

Data-Mining 100 Million Instagram Photos Reveals Global Clothing Patterns – by Emerging Technology from the arXiv – June 15, 2017

Imagine a future anthropologist with access to trillions of photos of people—taken over centuries and across the world—and equipped with effective tools for analyzing these photos to derive insights. What kinds of new questions can be answered?”

Mapa de Tendências 2017 n0 Medium – Laboratório de Tendências Digitais da PUCPR

Clarity begins with Kumu. – Kumu is a powerful data visualization platform that helps you organize complex information into interactive relationship maps. (Visualização de dados)



Amor artificial – Tendências Digitais – Lucas Bressan – 23 apr.

Chobits é um manga que foi lançado em 2000 e teve sua adaptação para a anime em 2002. Sua história pode ser resumida pela primeira frase usada em sua sinopse: “Quando computadores começam a se parecer com humanos, será que o amor pode ser o mesmo?”.




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