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GRIEGO ANTIGUO (FIL1F)
Universidad Tecnológica de Pereira
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El medio algorítmico*
Por Pierre Lévy**
En las ciencias, la economía o la política, las actividades humanas se basan cada vez más en la gestión y el análisis de grandes masas de datos digitales 1 . Aunque no seamos totalmente conscientes de esto, nuestra sociedad se está volviendo progresivamente data-céntrica. Paralelamente a esta evolución, nuestras comunicaciones - la transmisión y recepción de datos - se basan en una infraestructura cada vez más compleja de manip ulación automática de símbolos, que yo llamo el medio algorítmico . Pero tanto la sociedad data-céntrica como el medio algorítmico en el que se basa todavía están en sus tímidos inicios. La mayor parte de su crecimiento y desarrollo está aún por venir. Es más, los espíritus siguen fascinados por el poder de difusión de mensajes que ofrece Internet, un poder que no está lejos de llegar a su conclusión, de modo que un espacio inmenso - todavía inexplorado - está abierto a la transformación y análisis de la avalancha de datos que producimos cotidianamente. A la vanguardia de la revolución algorítmica, la iniciativa IEML 2 (o todo otro sistema con las mismas propiedades) democratizará la categorización y el análisis automático del océano de datos. Su utilización en los medios sociales creará un ambiente todavía más propicio que hoy al aprendizaje colaborativo y a la producción de conocimientos masivamente distribuidos. Haciendo esto, la IEML (o cualquier otro código semánticamente universal) contribuirá a hacer emerger el medio algorítmico del futuro y permitirá una reflexión sobre la inteligencia colectiva en la edificación de la sociedad data-céntrica por venir.
1 El agotamiento de la lógica de la difusión
1 El horizonte de la comunicación universal
Desde Gutenberg hasta mediados del siglo XX, el principal efecto técnico de los medios de comunicación fue registrar, multiplicar y transmitir mecánicamente los símbolos de la comunicación humana. Se pueden tomar como ejemplos, principalmente, la imprenta (diarios, revistas, libros), la industria disquera, el cine, la telefonía, la radio y la televisión. Desde luego, ya existían técnicas de cálculo, o de transformación automática de símbolos. Pero las calculadoras automáticas disponibles antes de las computadoras no eran muy poderosas y su uso , limitado.
Las primeras computadoras tuvieron poco impacto en la comunicación social debido a sus elevados precios, su complejidad de uso y el reducido número de propietarios (particularmente las grandes empresas, ciertos laboratorios científicos y las administraciones gubernamentales de países ricos). No fue hasta la década de 1980 que el desarrollo de la informática personal puso en manos de una creciente proporción de la población poderosas herramientas de producción de mensajes , ya sea de texto, de tablas, de figuras, de imágenes o de música. Desde esta época, la democratización de impresoras y el desarrollo de redes de comunicación entre computadoras, así como la multiplicación de cadenas de radio y televisión, comien za a replantear gradualmente el monopolio de la distribución masiva de mensajes, que tradicionalmente pertenecía a editores, periodistas profesionales y responsables de las principales cadenas de televisión 3 . Esta revolución de la difusión se aceleró con la llegada de la World Wide Web a
*Publicado en la revista “Societés”, París, 2013. **Profesor del Departamento de comunicación de la Universidad de Ottawa, titular de la Cátedra de Investigación de Canadá de Inteligencia Colectiva, miembro de la Sociedad Real de Canadá. 1 Traduzco “grandes masas de datos digitales” o “datos masivos” del término inglés “ big data” (P.) 2 IEML (Information Economy MetaLanguage) es un lenguaje que provee nuevos métodos para la inter operabilidad semántica, la navegación semántica, la categorización colectiva y la inteligencia colectiva autorreferencial. IELM se presenta como codificación de la significación lingüística para hacerla computable. Es utilizado en el Laboratorio de Inteligencia Colectiva (Universidad de Ottawa, Canadá), cuya misión principal es la investigación teórica, empírica y aplicada relacionada con IEML. Ver: http: ieml. [C. O] 3 Un monopolio a menudo también regulado o controlado por los gobiernos.
mediados de la década de 1990. Ésta desarrolló en la esfera pública mundial un nuevo tipo de multimedia que prevalece a principios del siglo XXI.
En términos de la estructura de la comunicación social, la característica esencial de la nueva esfera pública es permitir que cualquiera pueda producir mensajes, emitirlos a una comunidad sin fronteras y acceder a los mensajes generados por otros emisores. Esta libertad de comunicación es tanto más efectiva porque su ejercicio es casi gratuito y no necesita ningún conocimiento técnico previo. A pesar de las limitaciones que pronto voy a señalar, hay que dar la bienvenida al nuevo horizonte de la comunicación que está disponible para nosotros: al ritmo en que crecen el número de conexiones, casi todos los seres humanos de la próxima generación serán capaces de comunicar sus mensajes a todo el mundo de forma gratuita y sin esfuerzo.
Está claro que la manipulación - o transformación - automática de símbolos se practicaba en los años 1960 y 1970. También he observado que la mayor parte de la informática personal era utilizada para la producción de información y no solamente la difusión. Por último, las principales empresas de Internet como Google, Amazon, E-bay, Apple, Facebook o Twitter tratan cotidianamente con enormes cantidades de datos en verdaderas “fábricas informativas” completamente automatizadas. A pesar de esto, para la mayoría de la gente, el medio digital aún es concebido y utilizado como una herramienta de difusión y recepción de información, en continuidad con los medios de comunicación desde la imprenta pasando a través de la televisión. Es como si Internet distribuyera a cada individuo el poder de una editorial, de una cadena de televisión y de una red postal de multimedia en tiempo real, proporcionando, al mismo tiempo, acceso a una biblioteca y mediateca mundial omnipresente. Así como los primeros libros impresos - los incunables - copiaban la forma de los manuscritos, nosotros todavía usamos el medio digital para finalizar, o acercar a su fin, el poder de difusión de los medios de comunicación anteriores. Todo el mundo puede emitir universalmente. Cada uno puede recibir de cualquier lugar.
1 Los límites del medio algorítmico contemporáneo
Además de la censura y la maliciosa vigilancia de los regímenes dictatoriales, existen al menos tres limitaciones a este proceso de comunicación global.
1.2 Los límites cognitivos
La primera limitación es la capacidad cognitiva de los grupos sociales y los individuos: cuanto mayor es su nivel de formación (primario, secundario, universitario), más desarrollado está su pensamiento crítico 4 y más capaces son de girar a su favor el nuevo ambiente de comunicación. A medida que los puntos de acceso y los dispositivos móviles se multiplican, la famosa cuestión de la brecha digital 5 reduce cada vez más los problemas de alfabetización y de educación. Cabe señalar que la mera capacidad de leer y escribir ya ofrece acceso a una posibilidad de expresión y un sinfín de relaciones sociales e información que estaban fuera de alcance sin el medio digital 6 .
1.2 Los límites semánticos
La segunda limitación es semántica ya que, si bien la conexión técnica tiende a ser universal, la comunicación del significado todavía está fragmentada por los límites del lenguaje, sistemas de clasificación, disciplinas y otros
4 El pensamiento crítico designa aquí la capacidad de evaluar la transparencia de una fuente de información, de verificar su
exactitud para comprobación y de descifrar sus presupuestos y 5 sus teorías implícitas.
6 Digital divide en inglés Ver los trabajos de Manuel Castells (por ejemplo, Communication Power , Oxford University Press, 2009) y de Barry Wellman (por ejemplo, junto con Lee Rainie, Networked: The New Social Operating System , MIT press, 2012).
(categorizar, modelar, explicar, compartir, discutir) nuestras observaciones, sin olvidarnos de poner esta teoría en manos de la inteligencia colectiva.
2 Los comienzos de la sociedad data-céntrica
Ahora voy a describir los primeros pasos de la sociedad data-céntrica, tal como se concreta sobre la base de nuestra nueva capacidad - masivamente distribuida - de difusión universal.
2 Una comunicación estigmérgica 10
Comencemos por analizar el tipo de comunicación dominante de aquí en adelante, iniciado en el siglo XXI y que se desarrolla en lo que se conoce como los “medios sociales “. Los medios sociales no designan aquí solamente los blogs y los servicios clásicos de redes como Facebook, Twitter o Linkedin. Incluyen también una variedad de servicios de publicación, de colaboración, de búsqueda, de aprendizaje o de transacción en línea que permiten a sus usuarios encontrar las informaciones, los productos o las personas que buscan gracias a la explotación de la inteligencia colectiva en línea. Por ejemplo, Wikipedia cuenta con la actividad auto-organizada de millones de autores y editores. Google utiliza los hipervínculos que recoge de millones de sitios web para clasificar sus respuestas a nuestras preguntas. Amazon nos sugiere libros basados en las elecciones de los usuarios que tienen perfiles de compra similares a los nuestros, etc. A fin de cuentas, la comunicación siempre tuvo lugar entre dos personas. Sin embargo, en el medio algorítmico, esta comunicación tiene lugar principalmente de modo estigmérgico, es decir que las personas se comunican entre ellas modificando su ambiente común: los datos digitales en línea. Cada vínculo que creamos, cada etiqueta que insertamos en una información, cada acto de evaluación o aprobación, cada “te amo “, cada pedido, cada compra, cada comentario, cada re-tweet, todas esas operaciones modifican sutilmente la memoria común, es decir, la intrincada masa de relaciones entre los datos. Nuestro comportamiento en línea emite un flujo continuo de mensajes e indicios que contribuye – algunas veces directamente pero en su mayoría indirectamente - a orientar y a informar a los otros internautas. Sin embargo, es así , evidentemente, porque la información que producimos individualmente es procesada por los algoritmos con el fin de transformarla en información útil para la colectividad.
2 El modelo data-céntrico de la comunicación
En el modelo data-céntrico de la comunicación, la interacción de los individuos con la masa de datos comunes - y realizada por dicho intermediario con otros participantes - puede dividirse en cuatro etapas lógicamente distintas pero prácticamente interdependientes: la producción, el enrutamiento, la búsqueda y el análisis.
10 Estigmergia significa colaboración a través del medio físico. En sistemas descentralizados, tales como las colonias
de hormigas, los diferentes componentes colaboran a través de pautas o hitos dejados en el medio: feromonas, acumulación de objetos o cualquier otro tipo de cambio físico, como la temperatura.
El concepto de estigmergia fue introducido por Pierre-Paul Grassé, un estudioso de las hormigas, para explicar cómo se lograban realizar las tareas entre insectos sociales sin necesidad de planificación ni de un poder central.
Actualmente, el concepto ha sido tomado y extendido a una serie de algoritmos que forman parte de la inteligencia artificial; en general, estos algoritmos se denominan ACO o de optimización por colonia de hormigas. es.wikipedia/wiki/Estigmergia [c]
2.2 La producción
Los datos en primer lugar deben ser producidos antes de ser introducidos en la memoria colectiva. Sea para la redacción y edición de texto, de tablas, de imágenes fijas o animadas, de sonido, de música, de programa o de paquetes multimedia, el productor de datos utilizar invariablemente uno o varios programas, es decir, en definitiva algoritmos. Es lo mismo para los datos generados por las transacciones económicas, los sensores biomédicos o para aquellos que permiten identificar, localizar y medir las acciones de objetos o máquinas.
2.2 El enrutamiento
Una vez producidos y emitidos sobre una base de datos en línea, los datos son procesados con el fin de ser encaminados hacia los destinatarios pertinentes. En función de nuestras actividades y de nuestra red, los algoritmos de servicios en línea nos envían selecciones de información, recomendaciones de personas para seguir, sugerencias de compras, publicidades, etc. El análisis de grandes masas de datos y el filtraje colaborativo alimentan así - normalmente de forma gratuita - nuestras demandas de información cotidiana y nuestros temas favoritos.
2.2 La búsqueda
Una petición explícita en un motor de búsqueda (es decir, hecha sobre una base de datos) activa una selección de información así como la clasificación y la presentación de datos seleccionados. En la actividad de búsqueda de datos, es en principio el usuario quien determina las informaciones que recibe. Pero los algoritmos de motores de búsqueda personalizan sus resultados en función de nuestro perfil (lengua, pedidos, precedentes, etc.). Además, sus algoritmos de selección y de orden tienen un impacto determinante sobre los resultados que nos reenvían, como uno puede darse cuenta fácilmente comparando los resultados de la misma consulta en diferentes motores de búsqueda.
2.2 El análisis
Finalmente, los datos reunidos a partir de diversas fuentes pueden ser analizados con el fin de extraer patrones, regularidades o tendencias de lo contrario indiscernibles. Los resultados de ese análisis de grandes masas de datos sirven para comprender mejor los complejos procesos, para prever el futuro (en lo posible) con más exactitud y para tomar mejores decisiones. Los datos que son objeto de este tipo de análisis pueden ser producidos “internamente” por los organismos que los tratan (gobiernos, laboratorios científicos, empresas...). Pero también pueden ser recuperados en la web, ser puestos a disposición del público por las administraciones gubernamentales de diversas escalas, o bien por las empresas que ofrecen sus datos por razones filantrópicas. Contrariamente a las tres fases anteriores (producción, enrutamiento y búsqueda), el análisis automático de grandes masas de datos raramente se encuentra en manos de usuarios finales de manera gratuita e intuitiva. En el 2013, estos análisis automáticos todavía están, en su mayoría, reservados a las instituciones ricas y dotadas de fuerte capacidad técnica.
2.2 El papel de los algoritmos en la comunicación data-céntrica
Los resultados del análisis de grandes masas de datos son en sí mismos datos, que pueden servir para producir documentos. Dichos documentos son, a su vez, enrutados, buscados y así sucesivamente. Se trata de un ciclo. Reexaminemos las etapas de ese ciclo: los individuos colaboran para producir los datos, reciben los datos pertinentes de otros grupos o en función de sus perfiles y sus actividades, cosechan los datos en respuesta a las consultas explícitas y analizan las masas de datos recibidos. En todos los casos, la relación de los usuarios con los datos está mediada por los algoritmos. Hemos visto que, en la sociedad data-céntrica, las personas se comunican de manera indirecta, modificando la estructura de relaciones entre los datos que constituyen su contexto en común. Pero nuestras interacciones con la masa de información almacenada en las “nubes” de internet es mediada por los algoritmos. Estos
estratégicos, etc.) en la gestión informatizada de datos digitales. Se pueden distinguir dos grandes tipos de datos respecto a esto.
En primer lugar, los datos “internos” representan las instituciones para sí mismas. Esto incluye sus archivos, sus habilidades o conocimientos clave, las operaciones en curso, así como la información sobre sus miembros, clientes o beneficiarios. Las instituciones son generalmente responsables de la producción y del mantenimiento de los datos sobre los cuales basan sus memorias y sus actividades cotidianas. Dichos datos son evidentemente producidos y gestionados en función del sentido que les atribuye la institución, sentido que se encuentra en sus finalidades y sus tradiciones.
En segundo lugar, los datos “externos “ son producidos por otras instituciones, y comprenden los medios de comunicación tradicionales. Estos datos externos representan el ambiente de la institución y a menudo son objeto de un trabajo de monitoreo científico, industrial, económico, político, estratégico y así sucesivamente. Para la institución en cuestión, el fin de esta actividad de información es comprender su entorno, prever lo antes posible su evolución y adaptarse a él - o de intervenir de manera proactiva. Como los datos externos son producidos y organizados en función de finalidades o de ángulos de interpretación que no son los suyos, la institución debe reintroducirlos - o re- categorizarlos - a su manera.
Es claro que la frontera entre los dos tipos de datos, internos y externos, es altamente permeable. Además, las instituciones están cada vez más organizadas e interconectadas en redes a través de las cueles intercambian sus datos y realizan una gran cantidad de transacciones en línea. Las instituciones se vuelven data-céntricas a medida que se identifican cada vez menos con su infraestructura material (incluyendo también sus propias computadoras) y su ubicación física, identificándose entonces cada vez más con el núcleo duro de sus datos estratégicos así como con el modo de codificación y procesamiento de datos - i nternos y externos - que son necesarios en el mantenimiento de su integridad. Estos datos fundamentales - y los algoritmos que los tratan - pueden ser virtualizados en las nubes de internet, permitiendo así a los colaboradores de la institución acceder a ellos en todo momento y lugar.
2 Los conflictos data-céntricos
Los conflictos políticos o militares también giran cada vez más alrededor del control de datos digitales en línea. Las recientes campañas electorales sin duda son jugadas ampliamente en los medios de comunicación social, al modo clásico de agitación y propaganda. Pero también se ha visto aparecer una tendencia complementaria: los equipos ganadores han invertido en el análisis automático de grandes masas de datos sobre los electores y sus opiniones. Han sido más capaces de explotar en tiempo real sobre el terreno los resultados de estos análisis 13 .
Las revueltas árabes del 2011 han utilizado los teléfonos inteligentes y las redes sociales para su organización interna y la difusión de sus mensajes 14 . Simétricamente, las dictaduras afectadas han tratado de cortar o codificar las redes, han infiltrado las comunidades en línea para obtener información sobre los revolucionarios y se han dedicado a actividades de contra-propaganda en el medio digital. Ya no hay un movimiento social en el mundo que no utilice actualmente el poder de coordinación y difusión de las redes sociales. Tanto los gobiernos como los servicios de inteligencia y la policía utilizan las mismas herramientas de difusión, explotación, manipulación y análisis de datos.
Cualesquiera que sean los campos en presencia, siempre se trata de analizar e influenciar la memoria a corto plazo (la actualidad) y a largo plazo (la historia) de las comunidades concernientes, memoria que se encarna act ualmente en los flujos de provisión de datos digitales. Del lado del análisis, se intenta percibir las señales débiles y los patrones de evolución que anuncian el futuro a pesar de que no atraen la atención de la mayoría. Del lado de la influencia, se intenta hacer olvidar, pasar por alto o desacreditar ciertos datos, pretendiendo, en cambio, atraer la atención hacia los datos “favorables” (incluso, crearlos artificialmente) y otorgarles un máximo de credibilidad. Los
14 Ver como ejemplo: “ Beware the Smart Campaign “ de Zeynep Tufekci, en New York Times , 16 de Noviembre de 2012. Ver como ejemplo, de Reda Benkirane, The Alchemy of Revolution: The Role of Social Networks and New Media in the Arab Spring , Geneva Centre for Security Policy GCSP Policy Paper 2012/7.
medios de comunicación clásicos (los grandes diarios y la televisión) ya no son más que fuentes de datos como las otras. Estas fuentes mediáticas son particularmente poderosas debido a su medio y su credibilidad, pero sus efectos se miden actualmente en su capacidad diferencial para influenciar la conexión afectiva de la gente y de los grupos con la masa global de datos.
Hasta el siglo XIX, los ejércitos se dividían en ejército de tierra y de mar. El siglo XX ha visto el desarrollo de un tercer ejército mayor: la aviación. Desde la segunda década del siglo XXI, un cuarto ejército ha hecho su aparición en las fuerzas de defensa de la mayoría de las grandes y medianas potencias: el arma informática. La ciberguerra comprende obviamente el espionaje, la desinformación y los juegos de simulación. Pero no se limita a eso porque, en ese caso, hubiera podido permanecer confinada a la función de información, de propaganda y de reflexión estratégica de las otras armas. Además de las funciones clásicas que han sido nombradas, los ciber-ataques apuntan al bloqueo de las redes y la destrucción de los datos clave de la fuerza militar, el gobierno y la economía de las potencias enemigas, así como la toma de control de instalaciones e infraestructuras a distancia. Esta toma de control puede llegar incluso al sabotaje físico de las instalaciones y a la total interrupción de las infraestructuras. Del lado de la defensa, la nueva arma tiene por misión proteger las redes y los datos estratégicos de las instituciones militares, gubernamentales, industriales y económicas de un país. No hace falta decir que una de las habilidades más esperadas de los ciber-ninjas es la concepción y la programación de algoritmos. Cabe señalar, además, que todas las ramas de los ejércitos cuentan con capacidad de comunicación, coordinación e información (embarcadas, interactivas y en tiempo real) que reproducen – aumentadas - las funciones de los medios de comunicación social civiles.
3. El desarrollo del medio algorítmico
Sin duda hay que haber agotado las posibilidades lógicas de la difusión automática - a saber, la virtud mediática de los últimos cuatro siglos - con el fin de conocer y empezar a asimilar sobre un plano cultural el potencial aún casi inexplorado de la transformación automática: la virtud mediática de los siglos por venir. Es por eso que hablo aquí de medio algorítmico : a fin de subrayar la capacidad de transformación automática de la comunicación en el soporte digital. Por supuesto, el poder de transformación o de procesamiento del nuevo medio solo puede actualizarse en la base de la realización de la misión del medio anterior, es decir la difusión universal o la ubicuidad de la información. Siendo esta ubicuidad prácticamente alcanzada a principio del siglo XXI, las generaciones futuras harán progresivamente más sociable el procesamiento automático del oleaje oceánico de datos mundiales, junto con todas las consecuencias culturales no previstas que esto va a arrastrar.
Hoy en día, la mayor parte de los algoritmos que gestionan el enrutamiento de mensajes y la búsqueda de datos son opacos, puesto que son protegidos por el secreto comercial de las grandes compañías de internet. En cuanto a los algoritmos de análisis, en su mayoría, no solo son opacos sino que también están fuera del alcance de la mayoría de los internautas por razones a la vez técnicas y económicas. Pero es imposible producir información fiable mediante métodos secretos. Obviamente debe considerarse el estado contemporáneo del medio algorítmico como transitorio. Solo se podrá domesticar culturalmente el crecimiento exponencial de datos - y luego transformar esos datos en conocimiento reflexivo - mediante una mutación cualitativa del medio algorítmico. Pero para entender cómo llegamos allí, y sobre todo para prever la manera en que la sociedad data-céntrica y el medio algorítmico continuarán desarrollándose en el futuro, debemos previamente explorar la esencia arbitraria de la manipulación automática de símbolos.
3 La estructura algorítmica
Para comprender la naturaleza del nuevo medio, debemos imaginarnos lo más claramente posible qué es un algoritmo y cómo funciona.
3 Codificación
reglas – o instrucciones – solo tienen sentido en relación con el código, los operados y las direcciones de memoria. Quisiera resaltar aquí un punto bien conocido de los especialistas, pero cuya importancia es raramente apreciada por el público: el tipo de procesamiento, el alcance y el resultado de los algoritmos dependen estrictamente de la identidad de los operadores, así como de la codificación y el direccionamiento de los datos.
Me voy a apoyar ahora en el análisis que acabo de hacer de la estructura íntima de los algoritmos para analizar la evolución del medio algorítmico. Veremos que las grandes etapas de crecimiento de este medio se relacionan precisamente con la aparición de _nuevos sistemas de direccionamiento y codificación, _ tanto para los contenedores de datos como para los operadores.
3 El huevo (1940-1970)
¿Qué fecha podemos darle al advenimiento del medio algorítmico? Podríamos vernos tentados de decir que su nacimiento fue en 1937, ya que ese es el año en el que Alan Turing publicó su famoso artículo introduciendo por primera vez el concepto de máquina universal, o sea, el diagrama formal de una computadora. El artículo en cuestión representa las funciones computables por los programas de la máquina universal; es decir, en el fondo, por medio de algoritmos. Podríamos igualmente elegir 1945, ya que John von Neumann publicaba en el mes de Junio de ese año el “Primer borrador de un informe sobre el EDVAC “ donde presenta la arquitectura fundamental de la computadoras: 1) una memoria contenedora de los datos y los programas (estos últimos codifican los algoritmos), 2) una unidad de cálculo aritmético y lógico, 3) una unidad de verificación capaz de interpretar las instrucciones de los programas contenidos en la memoria. Ya que los textos seminales de Turing y von Neumann solo representan avances teóricos, podríamos datar la nueva era de la construcción y del uso efectivo de las primeras computadoras, en los años de 1950. Está claro que (a pesar de la presencia de algunos visionarios), hasta fines de los 1970, todavía difícilmente podía hablarse de un medio algorítmico. Una de las principales razones es que las computadoras, en esa época, aún eran grandes costosas y cerradas sobre sí mismas, cuyas interfaces de entrada y salida podían ser manejadas únicamente por especialistas. Aunque ya estaba en el huevo, el medio algorítmico todavía no tenía prevalencia social. Se notará que, entre 1950 y 1980, los flujos algorítmicos de datos circulan en su mayoría entre los contenedores y los operadores en direcciones locales , cercados en una sola máquina.
3 La eclosión (1970-1995)
Una nueva tendencia se manifiesta en la década de 1970, y toma la delantera durante la década de 1980: la interconexión de las computadoras. El protocolo de internet (inventado en 1969) se impone en relación a sus competidores para direccionar las máquinas a las redes de telecomunicación. Este es también el período durante el cual la informática se vuelve personal. Lo digital es, entonces, percibido como un vector de transformación y de comunicación de todos los símbolos, y no solamente de cifras. Las actividades de correo, de telecomunicaciones, de edición, de prensa y de difusión radio-televisada comienzan a converger.
En esta etapa, los datos procesados por los algoritmos siempre son arbitrados por los contenedores de las redes locales pero - además de esta dirección - los operadores tienen una dirección física universal en la red mundial. En consecuencia, los operadores algorítmicos pueden “colaborar“ y el abanico de tipos de procesamiento y aplicaciones se ensanchan considerablemente.
3 La maduración (1995-2020)
Sin embargo, internet no se volvió un soporte de comunicación mayoritario - al punto de cuestionar irreversiblemente el funcionamiento de los medios de comunicación tradicionales y el de la mayoría de las instituciones económicas, políticas y culturales - hasta la llegada de la Web, alrededor de 1995. La revolución de la Web se explica esencialmente por la creación de un sistema de direcciones físicas universales de los contenedores . Se trata, claro, de las URL. Notemos que - como en el caso del protocolo de internet por los operadores - este sistema universal se agrega a las direcciones locales de los contenedores de datos, no los suprime.
Por lo tanto, la potencia efectiva y la capacidad de colaboración - o de interoperación - de los algoritmos se incrementa y se diversifica prodigiosamente, ya que ahora son los operadores y los contenedores quienes poseen las direcciones universales. La máquina programable fundamental se vuelve la red misma, como demuestra la generalización del “cloud computing”.
La década 2010-2020 ve el comienzo de la transición hacia una sociedad data-céntrica. En efecto, a partir de esta fase del despliegue social del nuevo medio, las interacciones entre las personas usan, en su mayoría, el canal de internet, ya sea para la pura y simple sociabilidad o para la información, el trabajo, la búsqueda, el aprendizaje, el consumo, la acción política, el juego, y así sucesivamente. Paralelamente, los algoritmos interconectan de manera creciente las relaciones entre la gente, las relaciones entre los datos y las relaciones entre la gente y los datos. El aumento de conflictos sobre la propiedad y el libre acceso a los datos, así como en torno de la apertura y la transparencia de los algoritmos, son señales seguras de la transición hacia una sociedad data-céntrica. Sin embargo, como dije al comienzo de este capítulo, a pesar de su papel ya significativo, los algoritmos aún no son vistos en la consciencia colectiva como el nuevo medio de comunicación y del pensamiento humano.
3 El desarrollo (2020-...)
Aquello que todavía no existe es notoriamente difícil de observar o reconocer, y, más aún, la ausencia de lo que aún no existe. Pero lo que detiene hoy el desarrollo de un legítimo medio algorítmico - y a la vez el advenimiento de una nueva civilización - es precisamente la ausencia de un sistema universal y computable de metadatos semánticos. Recuerdo que la esfera semántica fundada sobre la base del lenguaje IEML es la primera y (en mi conocimiento) la única candidata para este papel de sistema de coordenadas semánticas de datos.
Disponemos ya de un sistema de direccionamiento físico universal de datos (la Web) y de un sistema de direccionamiento físico universal de operadores (Internet). En esta fase de pleno despliegue, el medio algorítmico comprenderá además _un código semántico universal: IEML. _ Este sistema de metadatos - concebidos desde el origen para optimizar la computabilidad del sentido, al tiempo que aumenta su diferenciación al infinito - abrirá el medio algorítmico a la interoperabilidad semántica y dará pie a nuevos tipos de manipulación simbólica.
Si los datos de hoy corresponden a fenómenos de la ciencia clásica, entonces necesitamos de metadatos computables e interoperables que hagan lo mismo con las teorías y los modelos explicativos de la ciencia clásica. IEML se presenta justamente como una herramienta algorítmica de teorización y categorización capaz de explotar la potencia de cálculo de la “nube“ y de aportar un indispensable complemento a las recientes herramientas algorítmicas de observación de patrones.
IEML propone un método automatizado de definición de conceptos y de relación entre conceptos. Los datos categorizados en IEML podrían ser tratados de manera mucho más eficaz que hoy en día, ya que las categorías y las relaciones semánticas entre categorías entonces se volverían no solamente computables sino automáticamente traducibles de un lenguaje a otro 15 . Además, IEML permitirá comparar los resultados proporcionados para el análisis del mismo conjunto de datos según reglas de categorización (¡de teorías!) diferentes.
Cuando este sistema simbólico de análisis y síntesis conceptual esté, democráticamente, en manos de todos, se traducirá automáticamente en todas las lenguas y se manipulará fácilmente a partir de una simple tableta, y entonces el océano de datos podrá ser domesticado y el medio algorítmico será directamente experimentado como una herramienta de aumento cognitivo - personal y social - y no solamente como un instrumento de difusión. Sobre la base de este metalenguaje abierto de generación y reconocimiento de redes semánticas, un ciclo auto-generador de experimentación colectiva y de creación de herramientas llevará al despegue del medio algorítmico del futuro.
nullPara ser más preciso, las redes semánticas hipertextuales podrían ser traducidas automáticamente para todas las lenguasfiguradas en el diccionario multilingüe de IEML.
El horizonte de la comunicación universal
Los límites del medio algorítmico 1.2. Los límites cognitivos 1.2. Los límites semánticos 1.2. Los límites del positivismo estadístico
Los comienzos de la sociedad datacéntrica
- Una comunicación estigmérgica
- El modelo datacéntrico de la comunicación 2.2. La producción 2.2. El enrutamiento 2.2. La búsqueda 2.2. El análisis 2.2. El papel de los algoritmos en la comunicación data-céntrica
- Los avances multiformes de una cultura data-céntrica
- Las instituciones data-céntricas
- Los conflictos data-céntricos
El desarrollo del medio algorítmico
- La estructura algorítmica
3.1. Codificación
3.1. Operadores
3.1. Contenedores
3.1. Instrucciones
3.1. Las instrucciones dependen de la codificación y el direccionamiento de los datos
El huevo ((1940-1970)La eclosión (1970-1995)La maduración (1995-2020)El desarrollo (2020...)
- La estructura algorítmica
3.1. Codificación
3.1. Operadores
3.1. Contenedores
3.1. Instrucciones
3.1. Las instrucciones dependen de la codificación y el direccionamiento de los datos
La revolución no ha terminado
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