Segmentación, sesgo y normas sociales en la programación: aportes a la gubernamentalidad algorítmica

Creators:Gómez Barrera, Juan Camilo; Maestría en comunicación y cultura; Facultad de Ciencias Sociales-Universidad de Buenos Aires.
Descripción

La centralidad que tienen los algoritmos en el análisis de diferentes fenómenos relacionados con la captación de datos ha producido interpretaciones como la de gubernamentalidad algorítmica. Esta teoría plantea unos rasgos que permiten entender el fenómeno de captación de datos como un proceso ambiguo, desdibujado y falto de una cientificidad (entendido como un proceso de formulación de hipótesis y sus respectivas corroboraciones) que se le pretende atribuir desde discursos tecnócratas. Sin embargo, el planteamiento de la gubernamentalidad algorítmica mira de soslayo la participación que tienen los programadores en la captación de los datos, determinante en la puesta en marcha del trabajo específico de los algoritmos. De esta manera, el objetivo del presente texto es aportar a la teoría de la gubernamentalidad algorítmica el papel que tienen los programadores en la programación a través de la determinación de la función de segmentación, sesgo y formulación de normas sociales a los datos que son procesados por los algoritmos. Una de las conclusiones que de allí se desprenden es que este factor debe ser tenido en cuenta en los procesos de individuación de subjetividades que se postulan en la teoría de la gubernamentalidad algorítmica.

Metadatos destacados

Colecciones
AVATARES de la Comunicación y la Cultura

Editor

Carrera de Ciencias de la Comunicacion de la Facultad de Ciencias Sociales UBA

Fuente

AVATARES de la Comunicación y la Cultura; No 15 (2018): Algoritmos, Big Data y automatización social

Citación

Gómez Barrera, Juan Camilo; Maestría en comunicación y cultura; Facultad de Ciencias Sociales-Universidad de Buenos Aires., “Segmentación, sesgo y normas sociales en la programación: aportes a la gubernamentalidad algorítmica,” Archivo PPCT, consulta 1 de abril de 2026, http://archivoppct.caicyt.gov.ar/items/show/3210.

Dublin Core

Autor

Gómez Barrera, Juan Camilo; Maestría en comunicación y cultura; Facultad de Ciencias Sociales-Universidad de Buenos Aires.

Fuente

AVATARES de la Comunicación y la Cultura; No 15 (2018): Algoritmos, Big Data y automatización social

Editor

Carrera de Ciencias de la Comunicacion de la Facultad de Ciencias Sociales UBA

Fecha

2018-11-21

Derechos

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Idioma

spa

Tipo

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