La monetización del cotidiano Por Andreu Belsunces

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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?”” Matthew Fuller and Andrew Goffey

“Hemos pasado de ser los agentes al cuidado de la acción de la máquina a convertirnos en partes constituyentes intrínsecas de ellas.” Deleuze and Guattari

- Nota: los números entre paréntesis se corresponden con los puntos del Interface Manifesto

Introducción

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).

Surveillance

As well as monitoring geared towards the performative optimization of the interface, user datification is also used to produce consumer profiles. Through algorithms, data collection and ongoing processing can reveal overall patterns in regard to the types of users interested in a particular product, so that companies can adapt the content or try to attract other types of user profiles. Similarly, the general characteristics of groups of users can be sold to polling and marketing surveys.

When data is aggregated, the features of individual users blur. This is why there are also other uses for interface surveillance at the individual level. Depending on privacy conditions, one of these other uses could be collecting information for mass surveillance by governments, as Edward Snowden’s leaks in June 2013 showed.

Another more obvious use of individually-generated data is custom advertising to match user profiles. And another, perhaps more important, use is the burgeoning personal assistant market. This particularly interesting case shows how algorithms try to learn and predict user behaviour.

For instance, Google Now, a personal assistant developed for mobile devices, collects information extracted from our use of different Google services (Gmail, Google+, Google Maps, Chrome, Google Calendar, etc.) and combines the different data to identify our patterns and preferences. Based on these patterns, it offers personalised recommendations of events, products, and routes, and even lets us know what time we should leave home to catch a flight or go to work, without us asking it to.

This case illustrates the extent to which users feed data systems through the interfaces they use, providing detailed information about their everyday lives.

Interface as Infrastructure

Interfaces are data collection points that involve the interests of several actors. But the means by which this takes place are not clear. By mediating and simplifying technical operations, interfaces produce black boxes and their expedient opacity hides behind an illusion of transparency and user-friendly design (9)(10)(12).

Today’s interfaces, which are becoming increasingly ubiquitous in our lives, are designed to reduce user friction. In a quest to achieve this, the field of user experience design prioritises interface design that seeks efficiency of gesture and thought. And this requires monitoring geared towards optimization. But paradoxically, this contradicts a phenomenon noted by Olia Liana: the gradual disappearance of the term “user” in the discourse of designers and developers. By calling users “persons” they are naturalized (and neutralized) and the computational component is eliminated. But at the same time, they are subjected to surveillance that is programmed into the algorithms. This is one factor that contributes to reducing the conscious agency of interface users. The irrefutable tendency to make all graphic interfaces as usable, engaging, simple, and social as possible is an expression of the values inherent to the discourse of Silicon Valley and global technoculture elites.

Interfaces as infrastructure incorporate these narratives and exert enormous power in their apparent neutrality. Because of their necessary, ubiquitous mediation, interfaces go unnoticed, as if they were an ambient factor. But the truth is that as users we delegate many different tasks to them, and through this delegating we give them a great deal of control when it comes to making all kinds of decisions.

As Pierre Lévy argues, intelligence technologies – including computing and its interfaces – affect the way we think and behave, and our habits. This is where interfaces – not just as systems of representation, but also as matter – exercise agency on users, in many different forms.

Metrification as (and of) Performativity (15)

In their graphic form, algorithms invite those who interact with them to adopt their own logic, and this often leads to standardization based on their own pre-defined objectives (11). This can be seen in the growing quantification of online life, and in how the importance of metrics as standards of measurements is introducing the world of business management into the private realm.

Artist and composer Ben Grosser talks about how social networks, particularly Facebook, enable certain conditions of performativity that stimulate what he calls the “business ontology” and “audit culture”. In this way users, focusing particularly on the amount of “likes”, friends, or comments on their own pages and those of others create a “graphopticon”, an audit practiced on themselves, where many users monitor the activity metrics of many others.

This quantifying dynamic is fuelled by and becomes integrated in the habits of users, at least partially, through gamification strategies. As Daphne Dragona shows, every move on social media is measured and every post awaits response, creating a particular field of action in which content constantly competes with other content for attention. These points systems, she says, depend on algorithms on one hand, and on promptness and virtuosity on the other.

Expanding these dynamics to the world of interface design, we see how game dynamics configure performativities geared towards creating a situation of soft conflict in users, who must negotiate it with their prowess (13). Rewards based on quantification (or micro-satisfaction) fuel participation, opening up the opportunity for playful interaction, but also for more possibilities of exploitation and control. (6)

This is how business ontology seeps into social life through interfaces, leading - as Grosser puts it – to the audit culture or an increase in the use of observational measurement – way beyond its original use in financial administration – into the previously self-managed public sector.

As Dragona writes, it is no coincidence that gamification has reached users in the age of data-oriented culture and economy, when there is a desire to calculate and quantify everything not just by governments, companies and institutions, but also by users and citizens themselves.

This dynamic should be considered within a scenario that is very well illustrated by Mayer-Scönberger and Cukier, in which data become an important corporate asset, a vital economic factor, and the basis for new economic models. Which is why the more measurable our living habits become, the easier it will be to monetize them.

Taking all of this into account, Fuller and Goffey say that we are not aware of the extent to which behaviour has been transformed into economics. In the age of datification, the interface acts as an infrastructure that prescribes habits, a key position in the crystallisation and reproduction of an emergent state of affairs, where corporate interests materialize in hardware and software that make it possible to exist, think, and interact within a specific range of possibilities, but not others. This is where interfaces not only configure and normalise particular ways of being a user, but also of being itself, in the ontological sense.

  • Numbers between parenthesis relates ideas to Manifesto points


References

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.