Teórico 2. Cultura del Software, Big Data, Analítica cultural

A partir del texto de Manovich “Estudios del software para principiantes” vamos a introducirnos en esta clase en la cultura del software, y en dos conceptos más fuertemente asociados a ella: big data y humanidades digitales (hay biblio obligatoria en los apuntes sobre los tres temas)

Lev Manovich es un teórico de los medios ruso, radicado en Estados Unidos desde la década del ‘80. Su área de interés son los medios digitales y sus objetos de estudio han variado a lo largo de los años. Comenzó por relacionar arte y tecnologías, dado que él mismo ha producido obra artística, y siguió intentando caracterizar teóricamente los medios digitales, llamados por él “nuevos medios” y la reconfiguración de los medios tradicionales en su fusión con los nuevos medios, tal el caso del cine digital. De pasar a pensar teóricamente en los nuevos medios, Manovich pasa a reflexionar sobre el software, a partir de una pregunta general: si  el software es necesario  para la producción de nuevos medios, no estaremos pasando de una etapa de predominio de medios a una etapa de predominio del software?  En este sentido, la computadora no es un medio de comunicación, sino un metamedio: una máquina productora de medios.

Ya en la clase pasada  conversamos sobre las audiencias participativas, aquéllas que producen reproducen y hacen circular contenidos en Internet. Vimos también que las diferentes prácticas participativas son prácticas culturales pero a diferencias de otras, éstas son mediadas por software. Y también vimos que en esas prácticas el software no juega un rol transparente: el software posibilita o restringe las producciones de los usuarios, les brinda un contexto, e interviene activamente en la construcción de sentido de esas prácticas, fíjense sino en la palabra “youtuber”. Un tipo de práctica definida por el nombre de una aplicación.

Las bases principales de la corriente de los estudios del software a la que Manovich pertenece y nombra, sería una continuación de la media ecology  fundada por Mac Luhan: históricamente ha habido tecnologías que han organizado la percepción, el conocimiento y el flujo de información en el mundo: la cultura oral en las sociedades tradicionales, la imprenta en la cultura letrada, la televisión en la cultura de masas, el software en la cultura del software.

Pero primero tendríamos que detenernos en definir qué es el software.

Tengamos en cuenta entonces, que las características que definen al soft son:

digitalización, codificación, instrucción para que una máquina efectúe  una acción de manera autónoma.

Entonces, Manovich dice: estamos en una cultura del software, el software es central para la cultura,  el software es parte de la  cultura, pero ni siquiera como lo son los libros o la música, o el cine,  sino que el software mismo además de ser un objeto cultural es un objeto de transformación cultural. Por supuesto que hay muchos tipos de software, y Manovich se va a centrar en el software que produce medios de comunicación, y el software que produce contenidos.

Pero nosotros  no sabemos nada del software o de  los programas que organizan las prácticas de nuestra cultura, de nuestro pensamiento, e incluso de la economía global.  Incluso va más allá la cuestión: a pesar de que lo ejecuta una máquina y lo programa un humano, el efecto de realidad del software es altísimo. Miren esto:

http://watson-pi-demo.mybluemix.net/

El software entonces sería como una caja negra que impone una verdad con un método del que poco conocemos. Es decir, la verdad de la época no sería la del detective, como en la era victoriana, la de la ciencia, como en el siglo XX, sino la del software. Es por eso que el software toma el mando, y para entender qué significa esto tenemos que estudiar el software.

Pero la pregunta es ¿qué es estudiar el software? ¿Cómo hacemos para estudiar el software? ¿Tenemos que saber programar para estudiar el software? ¿Estudiar el software es leer el código?

Entonces, vamos a tratar de entrar en ese tema. Cómo estudiar el software. Aquí vendría bien una pregunta: ¿cómo estudian ustedes los medios de comunicación “tradicionales”? No estudian la televisión o la radio como desarrollos de la ingeniería, que lo son.  Pero además, podrían estudiar la literatura sin leer, la televisión sin mirar, la radio sin escucharla, el software sin usarlo, o sin programarlo? Vivir en una cultura del software es vivir en una cultura donde existen este tipo de proyectos (en la versión presencial estuvimos jugando a programar con la hora del código. Recomendamos que lo hagan en sus casas!). Si lo relacionamos con nuestro tema de cursada, que es la digitalización de las ciudades ¿Qué tipos de usos tecnológicos por parte de sus habitantes presupone la digitalización de las ciudades? ¿Qué implican el acceso a los datos abiertos gubernamentales, la construcción participativa de los espacios urbanos, el desplazamiento de la ciudad mediante sistemas inteligentes y gestionados por algoritmos?

¿Qué es estudiar el software, y  cómo lo hacemos?

Van aquí algunas posibilidades

1. Comprender desde el uso: programar, o al menos entender qué es programar. Entonces, la mayoría de nosotros no programa, pero yo los invito a que pasemos un rato jugando a que somos programadores: entendiendo cómo codificar instrucciones, automatizar procedimientos y transferir autonomía a la máquina. Y ese momento, en el que la máquina ejecuta sola las acciones que nosotros programamos, es fascinante. Aunque programemos una instrucción muy, muy sencilla.
2. Comprender que todo software tiene una arquitectura, es decir, un diseño tanto exterior, la interfaz, como interior, la ingeniería del software que no es transparente, es decir, juega un rol definido, en la producción de contenido y de sentido de los nuevos medios. Ejemplos: los 140 caracteres de twitter, la falta de filtros de fotos en Facebook, la no existencia de un “no me gusta en Facebook”, pero también la apertura de las API sólo a desarrolladores, la apertura parcial de las APIS aún a los desarrolladores, la manera en que las redes sociales organizan los contenidos en los timeline, eso solo da para un teórico entero, el modo en que el algoritmo de  google devuelve las búsquedas que los usuarios solicitamos, otro teórico entero.
3. Comprender que el software es un producto cultural, modelado en un ambiente cultural, a partir de decisiones que no son técnicas sino sociales, económicas o culturales, donde también ahí, se juegan relaciones de fuerza y factores de poder.
4. Se deriva del punto anterior que hay una historia cultural del software, que según Manovich, todavía no está escrita o hay que escribirla. EBay resumió esa historia más o menos así:

La evolución del escritorio durante 30 años pic.twitter.com/RwsOPYA9W9

— el rubius (@Rubiv5) septiembre 29, 2014

De seguro la imprenta (de tipos móviles) y la máquina de escribir fueron las máquinas de producción textual dominantes por más de quinientos años. ¿Cómo sucedió históricamente el cambio de los modos de producción cultural analógicos a los digitales? Esta historia, que según Manovich no ha sido sistemáticamente construida, sino que ha sido revisada en algunas publicaciones aisladas y en  algunos medios periodísticos especializados, no es una historia central a la historia de las computadoras, sino que los medios culturales parecen haber nacido como usos desviados de las primeras computadoras. Muchos de los usos que pasa nosotros son centrales en este momento, fueron imaginados hace cincuenta años, pero jamás pasaron de un prototipo, de un uso secundario, o a veces, de un prototipo hecho en cartón.

La primera historia de la computación se centra en usos muy alejados a la producción cultural. Construidas en Universidades  para usos relacionados con la guerra, la balística, el cálculo matemático y usadas por el ejército de los Estados Unidos, los primeros usos desviados fueron culturales: los programadores descubrieron que todos tenían en común su gusto por la ciencia ficción, y crearon programas para compartir información.

En 1945, ya sorprendido por la cantidad creciente de información que los investigadores debían manejar, Vannevar Bush ideó el Memex, un sistema de archivos microfilmados que serían almacenados “As we may think”, es decir, de la manera en que pensamos. No a partir de índices numéricos o alfabéticos, sino asociativos. El memex fue el antecesor del hiperenlace. Su autor fue uno de los científicos de mayor trascendencia en la época de la Gran Ciencia, teniendo un papel decisivo tanto en la construcción de la bomba atómica como en la reorientación del sistema científico estadounidense luego de la segunda guerra mundial, por lo que diseñar el Memex, plantar la semilla para un sistema de almacenamiento asociativo de información fue un suceso tangencial en su carrera, pero inspirador de otros pioneros.

Luego de ver otros gadgets, tales como una comunidad electrónica en San Franciso montada sobre un mainframe (recién comenzaban en esos momentos) o el Picturephone de Bell Atlantic (1964) podemos detenernos en el Dynabook, prototipado por Alan Kay  durante la década del ‘60. Según Manovich, Kay fue el primero que pensó la computadora como un metamedio http://www.squeakland.org/resources/articles/article.jsp?id=1007, un nuevo medio que contiene dentro muchos medios preexistentes, y otros aún no inventados.  Un par de años después se fue a trabajar al Xerox Parc, en Palo Alto, el centro de la innovación tecnológica de ese momento. El Dynabook no se llegó a construir, pero sí el Xerox Alto, que se llegó a comercializar, y fue la primera computadora pensada como personal, con mouse e interfaz gráfica incluidos, diseños con grandes aportes del equipo de Kay, pero a su vez basándose en los prototipos de Douglas Engelbart. Corría el año 1972. Dice la leyenda que Jobs lo miró demasiado en una visita que realizó al Xerox Parc con su grupo de la universidad, pero lo cierto es que antes de eso la misma Xerox habia develado las propiedades del Alto en un comercial, y que llegó a construir unas cientas, aunque fueron los ejecutivos de la compañía los que no le vieron futuro a la máquina (?) y decidieron dejar de construirla.

A partir de la década del  ochenta la historia se hace más veloz

1981.Primera PC de IBM

1983-1984 AppleIIE

1984 Primera GUI

1987 Adobe illustrator

1989 Photshop

1989 Cameron El abismo Efectos CGI

1990 Web- páginas Web- Servidores Web

 

EN UNA DÉCADA LA COMPUTADORA PASO DE SER UNA TECNOLOGIA CULTURALMENTE INVISIBLE A SER EL NUEVO MOTOR DE LA CULTURA.

Hubo pioneros que pudieron relacionar a partir de la invención de máquinas, la tecnología con la cultura, imaginando por primera vez aquéllo que hoy tenemos totalmente naturalizado: que una máquina lógica puede usarse para producir  lo que a nosotros nos gusta llamar “semiosis”:

• Imágenes
• Remixes
• Secuencias de imágenes en movimiento
• Diseños 3D
• Textos
• Mapas

Segunda cuestión asociada a la cultura del software: Big data

La cuestión del big data excede por supuesto su esencia principal, que es la cantidad de información digital que se produce en el mundo y que como todos sabemos, es un montón.

Seguramente como usuarios finales, nosotros podemos ser concientes del terabyte, unos mil GB, o sea, unas cien películas de alta calidad,  que ocupan entre 10 y 11 GB. Un petabyte almacenaría unas 102.400 películas de alta calidad. Pero un exabyte ya serían unos ciento cinco millones de películas aproximadamente.  Si se dice que en el año 2006 Google almacenaba un poco más de 1000 TB, o sea  1PT, ahora  se dice que almacena entre 10 a 15 EB, que serían unos 1.575.000.000 , el equivalente a mil quinientos millones de películas aproximadamente. O también se pueden leer como 15000 PB aproximadamente.

En suma, un montón. Imagínense lo que viene después.  Paralelamente, el espacio y el costo de los soportes de almacenamiento decaen mientras la cantidad de información aumenta (ley de Moore).

Hemos visto ya que muy buena parte de esos datos, los producimos  los usuarios con la generación de contenidos en la web. Pero la cuestión es ¿qué se puede hacer con ese mar de datos? ¿Podemos operar sobre ellos sin ahogarnos?

El problema de la escala de los datos es importante, el problema de cómo se leen e interpretan esos datos es interesante, el problema de cuáles son los usos que se le dan a esos datos es por lo menos preocupante. Pero, no totalmente preocupante. Porque hay algunos usos que pueden ser bien interesantes, como luego veremos.  En este punto dejamos, y retomamos la semana que viene con los usos del big data en las ciudades.

Cómo abordar la cultura del software en las ciencias sociales y las humanidades.

En su artículo  propone el concepto de “analítica cultural” para el análisis de grandes cantidades de información culturalmente significativa. La propuesta del investigador es analizar las prácticas tecnoculturales de los usuarios de medios sociales pero sin tener que renunciar a la escala de las prácticas. Para ello desarrolla métodos de investigación basados en el procesamiento de grandes cantidades de información, en su caso, visual, aplicándola o bien a la producción de imágenes en un campo y período dado, como en un medio social acerca de un objeto determinado. Lo que buscan tanto el primero como el segundo, son recurrencias y repeticiones de elementos, denominadas también patrones, que delineen una tendencia interpretable.

Tanto la lectura distante como la analítica cultural no sustituyen el análisis cualitativo por el recuento cuantitativo, sino que asumen los dos métodos como complementarios. Se trata de incorporar el problema de la cantidad de información producida en medios digitales al análisis interpretativo de los objetos digitales culturales, renunciando a las lecturas precisas y detalladas de los objetos individuales, pero incorporando una lectura significativa y abarcadora de la totalidad del sistema.

Para llevar a cabo un análisis ubicado dentro de los parámetros de la analítica cultural o la lectura distante, existen un conjunto de aplicaciones de recolección, procesamiento y visualización de información públicamente disponibles en la Web.  En el texto de la bibliografía   Los​ aportes de la analítica cultural a la investigación social, disponible aquí, ampliamos claramente las posibilidades de los enfoques de analítica cultural, y sus técnicas asociadas, como el scraping y las visualizaciones, que seguramente tendrán la oportunidad de aplicar en los proyectos que desarrollemos en este cuatrimestre.