La monetización del cotidiano Por Andreu Belsunces

From interfacemanifesto
Revision as of 13:09, 1 June 2015 by Andreu (Talk | contribs)

Jump to: navigation, search

Monitoreo / capitalización del comportamiento / configuración hábitos

"¿Por qué no considerar el rol irreductiblemente constitutivo de las máquinas, técnicas o tecnologías en la problemática axiología del poder?" Fuller y Goffey

"Hemos pasado de ser los agentes al cuidado de la acción de la máquina a convertirnos en partes constituyentes intrínsecas de ellas" Deleuze y Guattari

- Nota: los números entre paréntesis indican relación con los puntos del Interface Manifesto

Intro

El usuario es una de las figuras centrales en el ecosistema cultural de hoy en día. Internet, más allá de sus cables, satélites y protocolos, es sobre todo usuarios. Es en ellos (nosotros) en quienes se sustenta el poder de las empresas disruptivas, donde se inspira lo cutting-edge, y de donde las plataformas de todo tipo se nutren de contenido. Somos un (poroso) pozo sin fondo.

El nuevo siglo llegó con la Web 2.0 bajo el brazo, y como el pan que traen los niños, prometía un futuro lleno de buenos augurios. El usuario se convirtió en la energía del nuevo paradigma de la participación y la horizontalidad, y su motor, las compañías que crearon espacios para que eso sucediera. Lo que importaba era la información, el “contenido”.

A medida que los “espectadores” fueron convirtiéndose en “usuarios”, empezó a quedar claro que lo que daba dinero en medios de comunicación tradicionales podía hacerlo también en los entornos online. Si la televisión vendía a sus audiencias a las marcas, las plataformas y portales empezaron a hacerlo con los usuarios. Si la televisión segmentaba a sus públicos de acuerdo a un sistema de estudios de mercado y audiómetros, la web lo hacía con mucha más precisión aprovechando las cookies, los perfiles que se hacían los usuarios al registrarse en sus servicios y sus rastros de datos en general. Donde la televisión trataba de convencer a los espectadores a través de mensajes seductores, el entorno digital empezó a hacerlo a través de la performatividad.

El usuario datificado

Las características de lo que se entiende por usuario han ido mutando a medida que lo han hecho los ámbitos corporativos, técnicos, institucionales o sociales. Podría decirse que lo que hoy se entiende por usuario está marcado por dos tendencias. Por un lado, en la era del Big Data todo lo que nos rodea se convierte en potencial fuente de información, y muchos aspectos que eran competencia exclusiva del juicio humano se ven aumentados o sustituidos por sistemas computerizados. Por otro, la comunicación mobile, pone a nuestra disposición una miríada de dispositivos conectados a Internet, a través de los cuales nos relacionamos con nosotros mismos y con el mundo. Esto -como afirman Mayer-Scönberger y Cukier- ha modificado aspectos fundamentales de la vida, otorgándole una dimensión cuantitativa que nunca antes había tenido. Es así como se añade una nueva capa de significado a la idea de usuario participativo generalizada con la web 2.0.

En este contexto, las interfaces gráficas de usuario, presentes en prácticamente todos nuestros dispositivos, se constituyen -parafraseando a Lev Manovich-, en objetos culturales que impregnan todas las áreas de las sociedades contemporáneas, creando marcos para el control, la comunicación, la representación, la simulación, el análisis, la toma de decisiones, la memoria, la visión, la escritura o la interacción.

Estos procesos mediados por interfaces se inscriben en la llamada sociedad del algoritmo, donde la idea del machine learning impulsa un monitoreo constante (a través de la geolocalización, el uso de apps que requieren acceso a datos de contacto, uso de redes y servicios online, o la sensorización de las ciudades, etc.), que se presenta como un efecto colateral y un paso necesario para alcanzar el siguiente nivel de confort y eficiencia. Se da por sentado que las máquinas podrán servirnos mejor cuanto más sepan de nosotros.

Optimización + operatibilidad

Es así como las omnipresentes interfaces se han convertido en espacios de potencial interacción datificada (2). Sus algoritmos, cuya función es recopilar, clasificar, predecir y gestionar información, ejercen la atenta vigilancia pasiva del uso que hacemos de las interfaces. Respondiendo a los intereses del sistema en el que se inscriben, los algoritmos, entendidos en el contexto del capitalismo hiperacelerado, buscan optimizar un servicio que tiende a ser cada vez más sencillo y operativo para los usuarios, y más provechoso para las empresas que los impulsan (7).

Para ello los entornos digitales, en una versión Beta permanente, adoptan el funcionamiento de lo que Fuller y Goffey han llamado un experimento pavloviano a gran escala y altamente distribuido, adaptándose constantemente al uso que se les da en función de lo que los datos recogidos indican.

Ejemplo de ello es AppPulse Mobile, un software nativo online orientado a diseñadores y desarrolladores. Su función es monitorear el uso que se hace de los servicios donde se implementa, controlando en tiempo real -desde el primer desliz del dedo hasta el momento que se abandona la interfaz- su correcto funcionamiento. De este modo, es posible identificar los problemas que afectan a los usuarios o a la funcionalidad de la aplicación, y averiguar qué falla dependiendo del dispositivo, el sistema operativo o la versión de la app, arreglando los errores antes de que afecten la “experiencia del usuario final” (y antes de que se entere la empresa que ha encargado estos servicios).

En este sentido, y volviendo de nuevo a Fuller y Goffey, estas técnicas de testeo apoyan, amplifican y confirman la producción del usuario como una unidad que provee datos cuantificables provenientes de los tests, poniéndolo en una involuntaria e inconsciente situación de agencia respecto a la interfaz y los servicios que habilita (14).

Vigilancia

Paralelamente al monitoreo orientado a la optimización performativa de la interfaz, la datificación del usuario se aplica también a construir perfiles de consumidores. Mediante los algoritmos, la recogida y procesamiento constante de información agregada puede, por un lado, servir para conocer patrones generales sobre el tipo de usuarios de un producto y así adaptar los contenidos o tratar de atraer otro tipo de perfil. Asimismo, los rasgos generales de los grupos de usuarios pueden venderse a estudios de mercado u opinión.

Cuando los datos de los usuarios están agregados, los rasgos individuales se desdibujan. Es por ello que la vigilancia que ejercen las interfaces a nivel individual tiene otras aplicaciones. Una de ellas, y dependendiendo de las condiciones de privacidad, podría ser, como mostraron las filtraciones de Edward Snowden en junio de 2013, ejercer de punto de recogida de información para servicios de vigilancia masiva llevada a cabo por Estados.

Otra aplicación más evidente de los datos producidos individualmente es la de la publicidad personalizada según perfil, y otra, quizás más significativa, es la que se utiliza para el incipiente mercado de los asistentes personales. Este es un caso especialmente interesante, que da cuenta de cómo los algoritmos tratan de aprender y predecir el comportamiento de los usuarios.

Google Now, un asistente personal desarrollado para dispositivos móviles, registra la información extraída del uso que hacemos de los distintos servicios de Google (Gmail, Google+, Google Maps, Chrome, Google Calendar, etc.), para, combinando los distintos datos, reconocer nuestros patrones y preferencias. A partir de ellos, trata de hacernos recomendaciones de eventos, productos, rutas, o incluso avisarnos, sin previa solicitud, de a qué hora debemos salir de casa para tomar un vuelo o ir a trabajar.

Este hecho concreto da cuenta de en qué medida el usuario alimenta sistemas de datos a través de las interfaces, proveyendo información detallada sobre su vida cotidiana.

La interfaz como infraestructura

Las interfaces son puntos de recogida de datos donde varios actores toman partido, y sin embargo, los mecanismos mediante los cuales esto sucede no se hacen evidentes. En su mediación y simplificación de operaciones técnicas, estos dispositivos construyen cajas negras, cuya conveniente opacidad se escuda en una ilusión de transparencia y amabilidad desplegada en diseños user friendly (9)(10)(12).

Con creciente presencia en nuestras vidas, las interfaces contemporáneas buscan un diseño que disminuya la fricción con el usuario. En su afán por esto, el User Experience Design prioriza una interacción guiada por la eficiencia de la gestualidad y el pensamiento Para lograr este objetivo, el monitoreo orientado a la optimización es básico. Esto, sin embargo, se contradice paradójicamente con lo que Olia Liliana ha notado respecto a la paulatina desaparición de la idea de usuario en el discurso de diseñadores y desarrolladores. A la vez que se lo naturaliza (y neutraliza) llamándolo “persona” y eliminando el componente computacional, se lo somete a una vigilancia programada en los algoritmos. Este es uno de los factores que contribuyen a disminuir la capacidad de agencia consicente de los usuarios sobre las interfaces. La tendencia incuestionable de que cualquier interfaz gráfica debe ser lo más usable, engaging, sencilla y social posible, es una materialización de los valores inherentes al discurso de la élite de la tecnocultura global de Sillicon Valley (8).

Como infraestructura, las interfaces incorporan estas narrativas, y despliegan en su aparente neutralidad un enorme poder. En su necesaria y ubicua mediación, las interfaces pasan desapercibidas como factor ambiental, cuando en realidad los usuarios delegamos en ellas una gran variedad de tareas. En esta delegación, les transferimos una gran capacidad de control a la hora de tomar todo tipo de decisiones.

Tal como nos enseña Pierre Lévy, las tecnologías intelectuales, entre las cuales se encuentra la computación y por lo tanto sus interfaces, afectan a nuestro pensamiento, hábitos y comportamiento. Es en este punto donde las interfaces no sólo como sistemas de representación sino también como materia, ejercen su capacidad de agencia sobre los usuarios, la cual se expresa de muchas maneras.


La metrificación como (y de la) performatividad (15)

Los algoritmos, en su traducción gráfica, invitan a quienes se relacionan con ellos a funcionar con su misma lógica, llevando a menudo a una normalización basada en objetivos predefinidos en ellos (11). Esto se hace evidente en la creciente cuantificación de la vida online. El valor que se da a las métricas como estándares de medición se está trasladando del mundo de la gestión empresarial al de la vida privada.

Al respecto, Ben Grosser habla de cómo las redes sociales y especialmente Facebook habilitan ciertas condiciones de performatividad que estimulan lo que él llama “cultura del negocio y la auditoría”. Así, los usuarios, poniendo especial atención a la cantidad de likes, amigos o comentarios en sus perfiles y los ajenos, crean un “grafóptico”, una auditoría practicada a sí mismos donde muchos usuarios vigilan la medición de la actividad de muchos otros.

Esta dinámica cuantificadora se alimenta e inserta en los hábitos de los usuarios, por lo menos en parte, a través de las estrategias de gamificación. Como muestra Daphne Dragona, en las redes sociales cada movimiento es medido y cada post espera respuesta, de modo que se forma un particular campo de acción donde los contenidos compiten constantemente los unos por los otros por atención. Estas puntuaciones, explica, dependen de los algoritmos por un lado y de su prontitud y virtuosismo por el otro.

Extendiendo estas dinámicas al mundo del diseño de interfaces, vemos cómo las dinámicas de juego configuran performatividades orientadas a crear una situación de conflicto suave en el usuario, que a través de su pericia debe ir sorteando (13). Los premios (o microsafisfacciones) basados en la cuantificación alimentan la participación, abriendo la oportunidad no sólo a una interacción lúdica, sino también a mayores posibilidades de explotación y control (6).

Es así como la ontología del negocio se filtra en la vida social a través de las interfaces, llevando -usando las palabras de Grosser-, la cultura de la auditoría o el aumento de la aplicación de la medición observacional -mucho más allá de su uso original en la administración financiera-, hacia el sector público previamente auto-gobernado.

Tal como escribe Dragona, no es coincidencia que la gamificación haya llegado a los usuarios en la era de la cultura y la economía guiada por los datos, cuando todo quiere ser calculado y cuantificado no solo por gobiernos, compañías o instituciones, sino también por los mismos usuarios o ciudadanos.

Esta dinámica debe entenderse en un escenario muy bien ilustrado por Mayer-Scönberger y Cukier, donde los datos se convierten en un activo corporativo importante, un factor económico vital y en el fundamento de nuevos modelos económicos. Es así como, cuanto más medibles se vuelven nuestros hábitos de vida, más facil será monetizarlos.

Teniendo todo esto en cuenta, es cuando Fuller y Goffey dicen que es incierto hasta qué punto el comportamiento ha sido transformado en economía. La interfaz, en la era de la datificación, juega en su rol de intraestructura prescriptora de hábitos, una posición central en la cristalización y reproducción de un estado de cosas emergente, donde intereses corporativos toman forma en hardwares y softwares que permiten existir, pensar y relacionarse en un espectro de posibilidades y no en otras. Y es ahí dónde las interfaces no sólo configuran y normalizan determinadas formas de ser usuario, sino también de ser en un sentido ontológico.

Referencias

Andrejevic, M. (2013). Estranged Free Labor’ in Digital Labor, The Internet as a Playground and a Factory. Ed. Scholz. (New York: Routledge, 2013), 149 – 164

Dragona, D. (2013). “Counter-gamification Emerging forms of resistance in social networking platforms”. Comunicación en Rethinking Gamification Gamification Lab at Centre for Digital Cultures 15-17 Mayo 2013 .

Carr, N. (2014). Atrapados. Cómo las máquinas se apoderan de nuestras vidas. Madrid, Taurus.

Fuller, M., & Goffey, A. (2012). Evil media (p. 232). Cambridge, MA: MIT Press.

Gil Claros, M. G. (2012). “Subjetividades contemporáneas, Un acercamiento estético y politico a Félix Guattari”. Revista de filosofia on line A parte Rei. 75. Mayo 2011. Consulta [10/01/2015].serbal.pntic.mec.es/~cmunoz11/gil75.pdf

Grosser, B, (2014) “What Do metrics want? How quantifiaction prescribes social interaction on Facebook”. Computational Culture. Noviembre 2014. Consulta [08/01/2015] computationalculture.net/article/what-do-metrics-want

Lévy, P (1994). “Las tecnologías de la inteligencia. El futuro del pensamiento en la era informática”. Consulta [5/05/2015].elsudamericano.files.wordpress.com/2012/03/las-tecnologias-de-la-inteligencia-pierre-lc3a9vy.pdf

Liliana, O. (2012) "Turing Complete User". Contemporary Home Computing. Consulta [10/04/2014] contemporary-home-computing.org/turing-complete-user/

Manovich, L. (2001). The language of new media. MIT press. Mayer-Schönberger, V., & Cukier, K. (2013). Big data: La revolución de los datos masivos. Turner. Madrid

Morozov, E. (2014). To save everything, click here: The folly of technological solutionism. PublicAffairs.

VV. AA. (2013). BWPWAP. Transmediale. Berlin.