Dataísmo es un término que se ha utilizado para describir la mentalidad o filosofía creada por la importancia emergente del big data . Fue utilizado por primera vez por David Brooks en The New York Times en 2013. [1] El término se ha ampliado para describir lo que el historiador Yuval Noah Harari , en su libro Homo Deus: A Brief History of Tomorrow de 2015, llama una ideología emergente o incluso una nueva forma de religión, en la que el "flujo de información" es el "valor supremo". [2] En el arte, el término fue utilizado por Albert-Laszlo Barabasi para referirse a un movimiento artístico que utiliza los datos como su principal fuente de inspiración. [3]
"Si me pidieran que describiera la filosofía en ascenso de la actualidad, diría que es el data-ismo", escribió David Brooks en The New York Times en febrero de 2013. [1] Brooks sostuvo que en un mundo de creciente complejidad, confiar en los datos podría reducir los sesgos cognitivos e "iluminar patrones de comportamiento que aún no hemos notado". [1]
En 2015, el libro Data-ism de Steve Lohr analizó cómo el Big Data está transformando la sociedad, utilizando el término para describir la revolución del Big Data. [4] [5]
En su libro de 2016 Homo Deus: A Brief History of Tomorrow , Yuval Noah Harari sostiene que todas las estructuras políticas o sociales en competencia pueden verse como sistemas de procesamiento de datos: "El dataísmo declara que el universo consiste en flujos de datos, y el valor de cualquier fenómeno o entidad está determinado por su contribución al procesamiento de datos" y "podemos interpretar a toda la especie humana como un único sistema de procesamiento de datos, con humanos individuales sirviendo como sus chips". [2] [6] Según Harari, un dataísta debería querer "maximizar el flujo de datos conectándose a más y más medios". Harari predice que la conclusión lógica de este proceso es que, eventualmente, los humanos le darán a los algoritmos la autoridad para tomar las decisiones más importantes en sus vidas, como con quién casarse y qué carrera seguir. [7] [8] Harari sostiene que Aaron Swartz podría ser llamado el "primer mártir" del dataísmo. [9]
En 2022, Albert-László Barabási acuñó el término “dataísmo” para definir un movimiento artístico que posiciona los datos como el medio central para comprender la naturaleza, la sociedad, la tecnología y la esencia humana. [3] Este movimiento subraya la necesidad de que el arte se integre con los datos para seguir siendo relevante en la sociedad contemporánea.
El dataísmo responde a la complejidad e interconexión de los ámbitos sociales, económicos y tecnológicos modernos, que exceden la comprensión individual. El dataísmo aboga por el uso de metodologías de diversos campos como la ciencia, los negocios y la política en el arte, y considera que esta fusión es esencial para que el arte conserve su importancia e influencia.
Al comentar la caracterización que hace Harari del dataísmo, el analista de seguridad Daniel Miessler cree que el dataísmo no presenta el desafío a la ideología del humanismo liberal que Harari afirma, porque los humanos podrán creer simultáneamente en su propia importancia y en la de los datos. [10]
El propio Harari plantea algunas críticas, como el problema de la conciencia, que es poco probable que el dataísmo aclare. Los humanos también pueden descubrir que los organismos no son algoritmos, sugiere. [11] El dataísmo implica que todos los datos son públicos, incluso los personales, para que el sistema funcione como un todo, lo cual es un factor que ya muestra resistencia en la actualidad. [12]
Otros analistas, como Terry Ortleib, han analizado hasta qué punto el dataísmo supone una amenaza distópica para la humanidad. [13]
El escándalo de datos de Facebook y Cambridge Analytica mostró cómo los líderes políticos manipularon los datos de los usuarios de Facebook para crear perfiles psicológicos específicos que luego manipularon la red. Un equipo de analistas de datos reprodujo la tecnología de inteligencia artificial desarrollada por Cambridge Analytica en torno a los datos de Facebook y logró definir las siguientes reglas: 10 me gusta permiten que una máquina conozca a una persona como un compañero de trabajo, 70 me gusta como un amigo, 150 me gusta como un padre, 300 me gusta como un amante y, más allá de eso, es posible conocer a las personas mejor de lo que se conocen a sí mismas. [14]
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