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Datificación crítica, Referencia: …
Datificación crítica
Caso "Inhumaciones y cuerpos resguardados por autoridades en el estado de Jalisco, en México en el periodo de 2011 a 2020"
por Signa_Lab y ZonaDocs
Las redes sociales como espacio en el que la sociedad civil, medios alternativos y ONGs evidencias problemáticas sociales (violencia, desapariciones, criminalización)
Recurren a la datificación crítica como una manera de formar vínculos entre las herramientas para descargar, gestionar y visualizar datos y una perspectiva de ciencias sociales.
Gestionaron los datos de desapariciones en México representados en nodos, de tal manera que los datos los convirtieron en información legible para poder visualizar la dimensión de esta crisis presente en el país.
Se trata de un ejemplo de datificación crítica ya que su objetivo es contribuir al trabajo de investigación de medios independientes, a las actividades realizados por los colectivos de búsqueda y exponer esta crisis ante la ciudadanía.
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Caso "Gestión y uso de datos por parte de la ciudadanía para atender las necesidades después del terremoto del 19 de septiembre de 2017 en el centro de México"
Un ejemplo de datificación crítica fue que después de que ocurrió el sismo, un arquitecto creó un mapa para ubicar los edificios dañados cuando realizaba un recorrido por la ciudad para localizar a sus familiares.
Compartió el mapa en sus redes sociales de manera colaborativa para que otras personas registraran los daños y este mapa llegó a miles de usuarios que ayudó a que grupos organizaran y diseñaran un plan de acción.
El plan de acción se llamó #Verificado19s en el que se creó una cuenta de Twitter para verificar la información que introducían los usuarios en el mapa
La datificación crítica en este caso muestra cómo una práctica ciudadana resignificó los procesos de construcción de datos y su aprovechamiento.
Datificación crítica
La datificación crítica se utiliza para analizar datos de gran volumen. Su objetivo es que las herramientas de producción, procesamiento y análisis sean para el servicio de investigación, discusión y visibilización de problemas sociales.
De esta manera los datos permiten producción conocimiento en el que participan dos actores claves: el periodismo y el activismo.
Opresión algorítimica
Se refiere a los usos de la tecnología que generan formas de injusticia social (discriminación, racismo, desigualdad)
ya que los algoritmos como formas automatizadas de toma de decisiones se basan en la información que es producida por los seres humanos y debido a esto no son neutrales, sino que reproducen los sesgos, prejuicios e injusticias de la sociedad.
Relaciono este tema con la sesión 5 del cursos sobre "Mutaciones en la producción del conocimiento en la era digital" en el sentido de que la algoritmización de la realidad lleva a una necesidad problematizar y deiferenciar entre el registro de la experiencia y la experiencia en sí como productores de la realidad.
Por otor lado, los casos que expone el texto como ejemplo de datificación crítica me recordaron a la sesión 10 en la que expusimos casos de periodismo de datos en el que la apropiación de los datos y sus herramientas permiten dar un contraparte al control comercial de los datos que producimos como usuarios. Es decir, un uso de los datos como insumos pensado en beneficio de los propios ciudadanos que producen los datos.
Referencia: Molina, V. H. Á., & Mérida, A. F. (2021). Datificación crítica: práctica y producción de conocimiento a contracorriente de la gubernamentalidad algorítmica. Dos ejemplos en el caso mexicano. Administración Pública y Sociedad (APyS), (11), 211-231.