Datificación crítica: práctica y producción de conocimiento a contracorriente de la gubernamentalidad algorítmica. Dos ejemplos en el caso mexicano

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Víctor Hugo Ábrego Molina
Antony Flores Mérida

Resumen

La gubernamentalidad algorítmica puede entenderse como una forma de racionalidad que parte del aprovechamiento, producción y gestión de la experiencia social convertida en datos. En este trabajo se propone que dicha forma de racionalidad tiene serias implicaciones en la forma en que los sujetos experimentan dicha realidad pues, por una parte, limitan el ámbito de lo posible al convertir las decisiones subjetivas en probabilidades programables mientras que, también, parten y reproducen sesgos e inequidades sociales. Como respuesta a este uso dominante de los datos, los sujetos han hecho emerger una nueva práctica que se corresponde con el uso crítico de los datos, las herramientas y los instrumentos propios de la digitalidad. Lo que aquí llamaremos datificación crítica es una respuesta desde la práctica pero, también, una propuesta teórico-metodológica para contender con los discursos dominantes. Se ofrecen dos casos, el de la respuesta ciudadana organizada tras el terremoto del 19 de septiembre de 2017 en México en el que la gestión de datos creados por los activistas fueron fundamentales para responder a la emergencia y el de el trabajo académico realizado en el laboratorio interdisciplinar Signa_Lab en México, para abordar, visibilizar y ofrecer análisis de problemáticas sociales como la crisis de desapariciones en el estado de Jalisco, en el mismo país.

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Cómo citar
Ábrego Molina, V. H., & Flores Mérida, A. (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. Recuperado a partir de https://revistas.unc.edu.ar/index.php/APyS/article/view/33025
Sección
Dossier Temático

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