Introducción a la telemática, informática y procesamiento de datos

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Un texto interesante para pensar este algoritmo en clave crítica es el de Carr Nicholas, Nuestros Algoritmos, nosotros mismos. Aquí el autor plantea la controversia generada por la construcción de algoritmos por las grandes empresas y su interés deliberado por la manipulación de las conductas de los usuarios, así como la capacidad de las mismas para influenciar a los usuarios y generar nuevos mecanismos de control. Los algoritmos sociales para este autor lejos están de ser visibles “se esconden de nosotros, estamos inhabilitados para discernir, mucho menos evaluar, los actos de manipulación. Nos encontramos dentro de una caja negra.”. Bajo esta perspectiva, no sólo los contenidos tenderían a homogeneizarse, sino que además los usuarios adoptarían los parámetros arrojados por el algoritmo convirtiéndolos en sus propios criterios estéticos a la hora de capturar y publicar una imagen, pero de manera “inconsciente” o, en términos de Manovich, de manera invisible y/o naturalizada.

La pregunta es, entonces, si la algoritmización de las prácticas sociales tiende a optimizar procesos y productos, ¿no conllevaría esto también a cierta universalización de los criterios de belleza o del gusto para crear y percibir lo creado?, ¿la sociedad no tenderá paulatinamente a funcionar de manera cuasi robótica en los modos de hacer, incluso cuando el ojo y la mano humana accionan el software?.

3) Propuesta de algoritmo para la carrera Ciencias de la Comunicación UBA.

Objetivo: entender la forma en que el promedio de alumnos transita el recorrido de la carrera.

Por qué constituye un algoritmo: Porque a partir del ingreso de una determinada cantidad de determinados datos, produce resultados, arroja estadísticas de desempeño y recorrido de los alumnos en la carrera. Estos resultados, a su vez, pueden dar cuenta de una serie de problemáticas a resolver con el uso de potenciales algoritmos optimizadores.

Audiencia/destinatario: Ingresantes a la carrera y alumnos en curso, Titulares de cátedras, Autoridades de la Dirección de la Carrera. Visualizar la forma en que los estudiantes de la carrera Ciencias de la Comunicación tienden a transitar la cursada de las materias del tronco común, detectando estadísticas de preferencias, entre otras.

Bases de datos a utilizar: A través de un mapeo de datos de todos los alumnos de la carrera de Comunicación que se encuentran cursando sólo materias de la orientación, es decir, que ya aprobaron el total de materias del tronco común de la carrera. Estos datos podrían generarse desde el propio sistema SIU a través de estadísticas individuales de los usuarios, sumado a los datos proporcionados en los censos de rematriculación anual. Los mismos podrían dividirse más o menos en función de:

- Sexo

- Año de ingreso a la carrera

- Edad del alumno al ingresar

- Cantidad de inscripciones a materias por cuatrimestre según año

- Cantidad de materias aprobadas

- Materias recursadas

- Materias restantes a cursar

- Cantidad de materias anuales y cuatrimestrales aprobadas por año

- Orientación elegida

- Listado histórico de horarios elegidos

- Cantidad de años cursados

- Trabajo: No/Sí → 1) Año de ingreso

2) Cantidad de horas semanales

El cruce de estas (y otras) variables arrojaría algo llamado “Historial de cursada” y se podría discriminar individualmente o por estadísticas promedio.

Como posible utilidad de este algoritmo, en función de estos datos se podría realizar a futuro una propuesta automática sobre posibles materias a cursar en el próximo cuatrimestre para aquellos que poseen historiales similares en lo que llevan de cursada. Se podrían crear perfiles de compatibilidad que no generan una obligación de juntarse sino una probabilidad o tendencia, y tal vez se genere una mayor cantidad de relaciones de estudio o complementariedad entre estudiantes, algo muchas veces imposibilitado al ser una carrera poco ordenada que ofrece muchas libertades en cuanto al recorrido. Por lo cual muchas veces concurren a una misma clase alumnos que están terminando la carrera y alumnos que recién empiezan.

Algoritmos semejantes: Siguiendo con esta suposición de utilidad del algoritmo, que recomienda materias a cursar según recorrido realizado, se asemeja al algoritmo de páginas como YouTube, que recomienda videos según estadísticas de lo ya visto.