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The Algorithmic Identities project explores the relationship between our identities and the multiple profiling and recommendation systems that pervade our daily lives.
Profiling and recommendation are a part of the online services we use every day. These services suggest things we might like to buy or people we might want to connect with. They recommend songs, books, movies, and television shows that we might want to listen to, read, or watch. Sometimes they get these recommendations right. Sometimes, though, they get these recommendations very wrong, making strange or even comical inferences about who we are from what we do online.
The aim of our project is to investigate how these algorithmic systems work and how they are understood by everyday users in Chile and the United Kingdom, where we’re based. What are recommendation systems? How do they work? How do they shape our online experiences? How do people feel about them? What does it feel like when they get us right? Or when they get us wrong?
To explore these questions, we created a prototype smartphone app, Big Sister. We’re asking people to participate in our research by using our app and talking to us about their experiences. We want Big Sister to make profiling and recommendation systems more transparent. In the process, we also want it to elicit critical reactions. Does knowing how profiling and recommendation works change our relationship to the online services we use, or our views of how those services use our data? That’s what we want to find out!
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La elaboración de perfiles y recomendaciones son partes fundamentales de los servicios en línea que utilizamos cotidianamente. Múltiples sistemas algorítmicos nos muestran lo que otras personas como nosotros también han comprado en línea, nos sugieren perfiles de personas que podríamos conocer en las redes sociales o nos recomiendan canciones, libros, películas o programas de televisión que personas como nosotros también disfrutaron. A veces, estos sistemas algorítmicos de perfilamiento y recomendación pueden ser increíblemente precisos y conocernos demasiado bien, mientras que otras veces parecen fallar por completo, llegando a conclusiones extrañas o incluso cómicas sobre quiénes somos a partir de lo que hacemos en línea.
El proyecto de Identidades Algorítmicas fue diseñado para explorar la relación entre nuestras identidades y los múltiples sistemas de perfilamiento y recomendación algorítmica que impregnan nuestra vida diaria. Este proyecto es una colaboración interdisciplinaria de un equipo de investigadores de la Pontificia Universidad Católica de Chile y la Universidad de Warwick. Queremos comprender mejor cómo funcionan estos sistemas algorítmicos y cómo los entienden personas de diferentes países como Chile y Reino Unido.
Para ello, combinando informática, sociología y diseño, estamos desarrollando un prototipo de aplicación para smartphone llamada Big Sister que emula un sistema de elaboración de perfiles y recomendaciones. Con esta aplicación, queremos provocar cuestionamientos y reacciones críticas en las personas sobre sus datos personales y los múltiples algoritmos de los principales servicios en línea. En el proceso, la app permite entender y hacer más transparente la elaboración de perfiles y recomendaciones algorítmicas, brindando a los participantes una idea de cómo se configura y se escenifica la identidad en un mundo que está cada vez más mediado por tecnologías digitales opacas.