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La teoría de Tecnologías Políticas está direccionada a la forma en que los artefactos diseñados para ser usados en la sociedad son planificados con intenciones de establecer cierto control u organización. P/ej. nuestro celular, o las redes sociales, no están diseñados con un fin político, sin embargo, al aprender de nuestra ubicación, o la situación actual de nuestro país, las redes terminan siendo otro medio de comunicación masivo. Además, el hecho de atraer nuestra atención con contenido atractivo tiene un fin capitalista, de potenciar el tráfico en redes/páginas web o de incentivarnos a adquirir distintos productos.

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https://www.argentina.gob.ar/jefatura/innovacion-publica/telecomunicaciones-y-conectividad/grupo-de-trabajo-de-servicios-de-6

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¿Qué es?

El Machine Learning es el proceso de un sitio web/motor de búsqueda/red social entre otros, de reconocimiento de patrones y predicciones que se produce cada vez que “alimentamos” al algoritmo con datos, los cuales son analizados para encontrar patrones emergentes.

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Por definición este proceso hace referencia a artefactos o partes de procesos en cuyo detalle interno no reparamos y solo tenemos en cuenta lo que entra o lo que sale, de manera poco transparente.

Un ejemplo de cajanegrización en Machine Learning es la herramienta de autocompletar que brinda el algoritmo de Google, se nutre tanto de nuestras búsquedas previas, como también de las búsquedas que han realizado otras personas de nuestra misma región e idioma, y de las tendencias de interés del momento. De esto se desprende que, nosotros, como usuarios, cada vez que realizamos una búsqueda, también contribuimos a alimentar ciertos recortes y aproximaciones particulares de aquello que buscamos.

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Video Redes Sociales - Black Mirror (subtitulado)

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Este concepto se ve explícitamente reflejado en el video de arriba, en la actualidad padecemos el modo en que las plataformas mercantilizan las necesidades más básicas como por ejemplo la interacción humana.

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Video Redes Sociales - Black Mirror (subtitulado)

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“Son los sesgos de quienes diseñan los algoritmos y los entrenan con datos para que aprendan a reconocer rostros los que permiten explicar un proceso que, además de discriminatorio, es opaco y se encuentra automatizado. Si, por ejemplo, para que un algoritmo aprenda a reconocer los rasgos faciales de las personas, lo alimentamos con una base de datos donde hay, de modo predominante, individuos de un determinado sexo, fisionomía y color, ese algoritmo tenderá a reconocer mejor a esos sujetos, dado que representan la “norma” en ese algoritmo, mientras que otros sujetos constituirán una “desviación” de esa norma. (Williamson, 2019).”