Glosario

 

Víctor Hugo Ábrego / Signa_Lab

 

Aceleración de la realidad: Condición sociocultural actual producida sobre todo, aunque no únicamente, por la inserción de Internet y las tecnologías digitales a la vida cotidiana de las personas, lo cual facilita procesos de producción, distribución y consumo de todo tipo de información a escala global, que puede alcanzar niveles de atención masiva en poco tiempo, y que puede poner en suspensión la posibilidad de tener filtros colectivos válidos acerca de la interpretación de los hechos sociales.

Algoritmo: Conjunto de órdenes dadas a través de código a un programa informático para que resuelva un problema.

Big data: Se refiere no únicamente al conjunto masivo de datos de todo tipo que pueden ser clasificados, segmentados y analizados para distintos fines, sino también a las herramientas utilizadas para gestionar estos datos y a los marcos interpretativos desde los que parte este manejo.

Loop: Secuencia de acciones sociales que se repiten una y otra vez. En contextos socioculturales específicos, un loop perpetúa la asimetría sistemática en las relaciones de poder entre una institución y un grupo social, o entre distintos grupos sociales o sujetos. El loop no es neutral ni natural, es históricamente construido y en tanto tal es contingente, es decir, puede ser modificado e intervenido.

Machine learning: Conjunto de decisiones que un algoritmo puede tomar a partir de la identificación y segmentación de patrones y características de los datos con los que ha sido entrenado.

Meme: Concepto desarrollado por el biólogo inglés Richard Dawkins para referirse a elementos de replicabilidad cultural, similares a los genes en la biología, que durante la era digital es utilizado para referirse a contenidos (imágenes, noticias, canciones) que circulan a gran velocidad a través de la Internet y que se pueden convertir en nuevos referentes culturales.

Sesgo algorítmico: Estereotipos y prejuicios generados o actualizados por los algoritmos al no cuestionar el origen de los datos analizados o las implicaciones sociales que pueden tener las decisiones de categorización y segmentación de esos datos.

 

Conoce más:

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Entrenar algoritmos para el bien: https://cutt.ly/WfvGqz0

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