Análisis predictivo y protencionalidad digital
sobre predicción y anticipación algorítmicas
DOI:
https://doi.org/10.21142/DES-1502-2023-0021Palabras clave:
Probabilidad estadística, algoritmos, predicción, pronósticosResumen
¿Qué implica decir que los algoritmos pueden predecir lo que va acontecer y anticipar nuestros comportamientos? En el siguiente artículo se analizarán los fenómenos de predicción algorítmica y anticipación conductual y se mostrará cómo es que convergen en las técnicas contemporáneas de análisis predictivo. En primer lugar, se abordarán algunas de las ideas erróneas sobre las facultades predictivas de los sistemas algorítmicos mediante una breve incursión en la teoría de la probabilidad. En segundo lugar, se presentará la teorización posfenomenológica sobre la gubernamentalidad algorítmica desarrollada por Bernard Stiegler como un modelo adecuado para entender la capacidad que tienen estos sistemas para la anticipación conductual. Por último, se expondrá la lectura whiteheadiana que Mark Hansen hace de analítica predictiva, en la cual nos ofrece una manera de pensar el trasfondo ontológico que yace detrás del poder de estos sistemas algorítmicos y los límites epistemológicos de los mismos. Además de subrayar el carácter novedoso de este planteamiento, en la conclusión se argumentará que también nos presenta con nuevas herramientas para extender el proyecto farmacológico de Stiegler, presentando la posibilidad de pensar maneras en las cuales la predicción algorítmica pudiera ser implementada hacia resultados positivos.
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