Algorithmic paranoia and the convivial alternative
Em um momento de big data, pensar sobre como somos vistos e como isso afeta nossas vidas significa mudar nossa ideia sobre quem faz a visão. Dados produzidos por máquinas são mais freqüentemente vistos por outras máquinas; o olho está em questão é algorítmico. A visão algorítmica não produz um panóptico computacional, mas um mecanismo de previsão. A autoridade de suas previsões repousa em um desvio do método científico para o mundo dos dados. A ciência de dados herda alguns dos problemas da ciência, especialmente a "visão de cima" desencarnada, e acrescenta novas idéias próprias. Como seus principais métodos, como o aprendizado de máquina, baseiam-se em ver correlações que não entendem a causação, reproduzem os preconceitos de sua contribuição. Subindo aos aparatos de governança, reforça os lados problemáticos de "ver como um estado" e liga-se à produção recursiva da paranóia. Isso nos força a fazer a pergunta "o que conta como visão racional?". Responder a isso a partir de uma posição de empirismo feminista revela diferentes possibilidades latentes em ver com as máquinas. Fundamentada na ideia de convivência, o aprendizado de máquina pode revelar padrões esquecidos de não-mercado e possibilitar o aprendizado livre e crítico. Propõe-se que um programa para desafiar a produção de preensão irracional seja também uma busca pela possibilidade de convivência algorítmica. o aprendizado de máquina pode revelar padrões não-mercadológicos esquecidos e possibilitar aprendizado livre e crítico. Propõe-se que um programa para desafiar a produção de preensão irracional seja também uma busca pela possibilidade de convivência algorítmica. o aprendizado de máquina pode revelar padrões não-mercadológicos esquecidos e possibilitar aprendizado livre e crítico. Propõe-se que um programa para desafiar a produção de preensão irracional seja também uma busca pela possibilidade de convivência algorítmica.
