Sociología analógica*: un juego de niños frente al Big Data

Decía Durkheim (1890 circa) que las sociedades del futuro estarían gobernadas por los cientistas sociales, ya que entendieron la matemática de la interacción social a gran escala. Lo que no pudo prever es que el desarrollo tecnológico llevaría a prescindir de seres humanos para esa tarea. Aún así, las claves sociológicas están hoy en la base de la programación de algoritmos de control comercial y político de la humanidad, a un escala sin precedentes.

La post-pandemia COVID19 estuvo marcada por los despidos masivos de las gigantes tecnológicas. Entre 2022 y 2023 se contabilizan alrededor de 230 mil despidos, lo que representa entre el 10 y el 30 porciento de la fuerza de trabajo, según empresa. Parecería que los algoritmos empezaron a funcionar con lógica propia, luego de la cuarentena global. Nada difícil, considerando la sorprendente capacidad de subtitulado en tiempo real de conversaciones en plataformas como Zoom o Meet.

Uno de los últimos campos al que ha evolucionado la sociología es la lingüística. No hay mejor representación de la sociedad que su propia semántica. El desarrollo de lo que hoy conocemos como inteligencia artificial IA es en gran medida el entrenamiento de sistemas informáticos sobre massive language models; es decir, sobre modelos del lenguaje humano, hechos variables, dimensiones, nubes, enlaces, correlaciones. La eficiencia de los sistemas informáticos en velocidad de procesamiento y capacidad de almacenamiento se ha hecho insuperable, y promete llevar a la comprensión de fenómenos que todo el aparato científico de la humanidad no había logrado comprender. Incluyendo el propio desarrollo de sistemas de IA más sofisticados, a lo que se denomina machine learning.

¿Qué posibilidad tiene el sociólogo analógico de desafiar a los sistemas de IA nutridos por el Big Data? Sus conclusiones no serían más que un juego de niños. Si bien los sistemas de interpretación fundados por la sociología son, en gran medida, base de los análisis matriciales de la IA, la cantidad de datos recogidos por el big data es absolutamente inasequible a la sociología tradicional, así como la velocidad del procesamiento, la calidad del dato, e inclusive el análisis de la interactividad en tiempo real, tanto a nivel individual, como en agrupaciones y estratificaciones de distinto nivel.

Lo peligroso es que esta tecnología está lejos de poder ser gobernada, ya que la arquitectura de sus dispositivos y lenguajes es incomprensible para la gran mayoría de la humanidad. ¿Quién puede acceder hoy al big data? ¿Quién sabe realmente cuál es el poder de control de los dispositivos móviles? Son probablemente las preguntas más importantes de nuestro tiempo. Detrás de todo proveedor de hardware, servidor informático o plataforma social hay personas y empresas, con intereses políticos y económicos concretos, y susceptibles, por tanto, de operaciones de comercialización y manipulación de datos. Estos datos no siempre representan una intromisión en la privacidad de los usuarios a escala individual, pero adquieren relevancia en su masificación. La teoría de masas, segundo a segundo, y con precisión estadística milimétrica.

El complejo industrial orientado al desarrollo de hardware, de software y de servicios de transmisión y almacenamiento de datos son nucleares en el desarrollo e implementación de esta nueva ciber-sociología. Atravesadas por la necesidad de programar obsolescencias, van construyendo escenarios que se autorrealizan mediante la administración de la innovación. El alevoso downgrade -en los últimos años- de funcionalidades en plataformas dominantes, así como en aplicaciones gratuitas y hasta sistemas operativos, responde a la necesidad de monetizar servicios, sea a través del cobro directo al usuario, o de la intermediación con empresas de publicidad y gestión de big data. Como Cambridge Analytica, éstas últimas cierran el triángulo entre la manufactura (hardware, software, conectividad), el aparato publicitario (redes y plataformas dominantes y de empresas conexas), y las unidades de data scraping o data brokers a partir de las que se construye el Big Data.

La era del internet libre, en su doble sentido anglosajón free, parece estar llegando a su fin. Un hito a considerar es el año 2018, cuando Estados Unidos legisla en contra de la neutralidad de la red, principio sobre el cual se habían fundado y habían funcionado los sistemas de interconectividad hasta aquél momento. El peso que tienen las empresas norteamericanas en la provisión de servicios globales, hace que los impactos trasciendan ampliamente sus fronteras.

El salto del computador a dispositivos táctiles supuso, en términos de sistemas operativos, un paso del control ordenado de la información por parte del usuario, a la dictadura de la interfaz que, permanentemente, sugiere contenidos “aleatorios”. Guiada por los algoritmos de las plataformas dominantes, esta nueva lógica permea las bases estructurales de los sistemas operativos, que, cuando menos, dificultan operaciones esenciales como la catalogación de archivos. Esto se traduce en una nueva relación con el dispositivo, que asume tramos de control sobre la voluntad del individuo, en un continuum casi absoluto. Nuestras memorias ya no están en el inconsciente, sino en algoritmos que nos sugieren qué recordar.

Esto se traduce en una nueva relación con el dispositivo, que asume tramos de control sobre la voluntad del individuo, en un continuum casi absoluto. Nuestras memorias ya no están en el inconsciente, sino en algoritmos que nos sugieren qué recordar.

La clasificación social ha empezado a dividir a quienes pueden acceder al Big Data y a sistemas de procesamiento centrales, de una periferia en la que solo se puede consumir sin criterio lo que las matrices dominantes establecen masificar. En el mismo sentido, la sociología que no accede al big data, será cada vez más marginal. Solo aquella que, desde la perspectiva crítica, transcurra hacia el análisis de los lenguajes de la programación informática, tendrá el sentido de alertar sobre la utilización de nuevas ecuaciones de manipulación y control, y hacia la construcción de códigos de gobernanza para las tecnologías ya no tan nuevas.

Los discursos del odio son producto de algoritmos. Milei es producto de algoritmos. Se trata de crear códigos, legal-informáticos en sentido weberiano, que orienten el desarrollo tecnológico hacia relaciones de solidaridad y bienestar.

(*) Aquella cuya metodología de recolección y análisis de datos se basa mayormente en el trabajo humano. Aún cuando se utilizan procesadores informáticos, no accede a sistemas de machine learning ni a lotes de big data.