Resumen
Esta investigación se presenta como una continuación del proyecto “Propuestas curatoriales y lógicas automatizadas en plataformas de contenidos: una caracterización semiótica de los sistemas de recomendación que operan por machine learning”, acreditado en el Programa de Incentivos (COD 34/0585) en el marco de la programación científica de la UNA 2020-2021 (extendida hasta 2022), recientemente finalizado. Este nuevo proyecto se propone continuar la reflexión acerca de los mismos fenómenos, vinculando ahora los funcionamientos observados en las plataformas con un campo de problemas que lo atraviesa, pero que no ha sido abordado hasta el momento: el de la mediatización (Verón, 1995; 1997a; 2013; Carlón, 2022). Una perspectiva de este tipo permitirá complejizar y profundizar las indagaciones comenzadas en el proyecto inicial, al tiempo que –en la línea de la transdisciplinariedad que marcó la primera etapa de la investigación– abrirá la problematización del fenómeno de las selecciones algorítmicas al campo de los medios y el arte. En efecto, cada una de las plataformas de contenidos estudiadas (Netflix, YouTube, Spotify, TikTok) puede ser abordada como un medio (Verón, 1988[2004]; Fernández, 1994), dentro del cual se observan distintos funcionamientos y regulaciones, habitualmente con fuerte determinación en las instancias del software (Manovich, 2012; Zelcer, 2021), que pueden ser caracterizados como dispositivos (Traversa, 2001, 2009; Aumont, 1990[1992]; Schaeffer, 1987[1990]; Zelcer, 2021). Si se recupera la dimensión social de las prácticas vinculadas al empleo de cada uno de estos dispositivos (Traversa, 2001; Fernández, 1994), se encuentra que el consumo de contenidos por ellas albergados presenta novedades relevantes en relación con la mediatización.
En la investigación inicial, el foco del análisis estuvo puesto en el funcionamiento algorítmico de los sistemas de recomendación (Cingolani, 2017a, 2017b; Zelcer, 2023b). En ese tipo de regulaciones, las sugerencias aparecen como opciones para el usuario, entre las que éste puede escoger su próximo consumo (o no). Deseamos poner ahora el foco en otros funcionamientos, en los cuales las plataformas ya no ponen simplemente en disponibilidad una selección de textos, sino que reproducen una sucesión de obras sin que el usuario realice ninguna interacción para que esto ocurra: nos referimos a fenómenos como el autoplay (reproducción automática de contenidos), o la creación automática de listas de reproducción personalizadas. En estos casos, los algoritmos de machine learning (Wilmott, 2019; Hurwitz y Kisrch, 2018) despliegan un fluir de la imagen audiovisual (o de audios musicales, o de podcasts, según el caso) que, como hipótesis, evoca la selección y combinación propia de la programación de los medios masivos, en la que se decide desde la emisión/producción qué veremos o escucharemos, y en qué orden. De ser así, no se trataría ya de los emisores institucionales de la televisión o la radio (Verón, 2009): no se participa en ellos de una expectación colectiva (Carlón, 2016c); ni estamos ante medios que tengan el poder de organizar la vida social, como lo hacían los medios masivos en su etapa de mayor predominio. Tendría lugar, como hipótesis, una suerte de “efecto de programación” (Zelcer, 2023c): selecciones algorítmicas personalizadas, que dan como resultado conjuntos de textos ordenados.
Mientras que la dispersión de los contenidos consumidos es cada vez más amplia, el funcionamiento de estas redes como plataformas publicitarias trabaja con diversas lógicas de distribución de anuncios (Zelcer, 2019), reguladas también por algoritmos, que construyen escenas que pueden ir desde un efecto de personalización –como el que muchas veces proponen los sistemas de recomendación– hasta funcionamientos del tipo broadcasting (Fernández, 2021[2022]). Así, puede ocurrir que, mientras que múltiples usuarios ven contenidos audiovisuales diferentes, todos vean el mismo anuncio en los espacios destinados a la publicidad (Zelcer, 2022b). En el fluir de esta “programación” en redes, los contenidos (las obras guardadas en cada plataforma) se alternan entonces con anuncios cuya selección ha seguido, en cada caso, criterios o lógicas diversas.