V I V I R C O N A L G O R I T M O S : plataformas digitales y cultura en Costa Rica I g n a c i o S i l e s G o n z á l e z V IV IR C O N A L G O R IT M O S Ig n a c io S il e s G o n z á le z COLECCIÓN TECNOLOGÍA Y SOCIEDAD Vivimos en una sociedad saturada de medios que transforma cada vez más nuestras experien- cias, relaciones e identidades en datos que otros pueden analizar y monetizar. Los algoritmos son clave en este proceso, ya que vigilan nuestras prácticas más mundanas y, para muchos, su control sobre nuestras vidas parece absoluto. En este libro, Ignacio Siles González cuestiona críticamente esta visión al examinar dinámicas de uso de tres plataformas algorítmicas (Netflix, Spotify y TikTok) en el sur global y encuentra, sorprendentemente, una relación más equilibrada. Basándose en una gran cantidad de evidencia empírica que privilegia al usuario y no a las empresas tecnológicas, Siles González examina las relaciones que se han formado entre las personas y los algoritmos a medida que se integran estos sistemas en las estructuras de la vida cotidiana, se implementan ritualmente, se participa en público con y a través de ellos, y se resisten. Siles González analiza cómo a veces los usuarios siguen las recomendaciones algorítmicas y otras veces no. La agencia radica en la navegación de los espacios intermedios entre estas posturas. Al analizar lo que hacemos con los algoritmos en lugar de lo que los algoritmos hacen a las personas, Vivir con algoritmos aclara el debate sobre el futuro de la datificación y si tenemos voz y voto en su desarrollo. Centrándose en una región poco estudiada del sur global, el libro ofrece una nueva perspectiva sobre los puntos en común y las diferencias entre los usuarios dentro de una ecología global de tecnologías. “Vivir con algoritmos es mucho más que un estudio sobre algoritmos en Costa Rica. Siles González demuestra hábilmente el valioso papel de la teoría y práctica latinoamericanas de los medios en nuestra comprensión de las tecnologías contemporáneas.” —Heather A. Horst, Directora del Instituto de Cultura y Sociedad, Western Sydney University; coautora de “Digital Anthropology,” “Digital Ethnography” y “The Moral Economy of the Mo- bile Phone”. “Con demasiada frecuencia, los estudios críticos sobre datos y algoritmos se centran en el hemisferio norte. Vivir con algoritmos rompe con este paradigma, ofreciendo un relato fascinante y sutil de cómo las personas en Costa Rica utilizan, imaginan y resisten las plataformas digitales.” —Angèle Christin, Profesora Asociada, Stanford University; autora de “Metrics at Work”. VIVIR CON ALGORITMOS: Plataformas digitales y cultura en Costa Rica Ignacio Siles González Comisión editorial: Dr. Arturo Arriagada Ilabaca, Universidad Adolfo Ibánez (Chile) Dra. Andréia Athaydes, Universidade Luterana do Brasil (Brasil) Dra. Flavia Delmas, Universidad Nacional de la Plata (Argentina) Dr. Alejandro García Macías, Universidad Autónoma de Aguascalientes (México) Dr. Edgar Gómez Cruz, University of Texas at Austin (EE.UU.) Dra. Claudia Labarca Encina, Pontificia Universidad Católica de Chile (Chile) Dra. Silvia Olmedo Salar, Universidad de Málaga (España) Dra. Consuelo Vásquez, Université du Québec à Montréal (Canadá) Dra. Aimée Vega Montiel, Universidad Nacional Autónoma de México (México) Coordinación editorial: Centro de Investigación en Comunicación (CICOM) Traducción al español y revisión filológica: Gabriela Fonseca Argüello Diagramación: Esteban Guevara Walker Diseño de portada: Daniele Lampis Impreso en Lara Segura y Asociados S.A. Primera edición 2023 Centro de Investigación en Comunicación (CICOM) Montes de Oca, San José, Costa Rica 2511-6414 / www.cicom.ucr.ac.cr CC.SIBDI.UCR - CIP/4021 Nombres: Siles González, Ignacio, autor. Título: Vivir con algoritmos : plataformas digitales y cultura en Costa Rica / Ignacio Siles González. Descripción: Primera edición. | Montes de Ocas, San José, Costa Rica : CICOM, 2023. | Colección Tecnología y sociedad. Identificadores: ISBN 978-9930-632-00-2 (blanda o rústica) Materias: LEMB: Formatos digitales – Aspectos sociales – Costa Rica. | ARMARC: Strea- ming (Telecomunicaciones) – Aspectos sociales – Costa Rica. | Sistemas multimedia – Aspectos sociales – Costa Rica. Clasificación: CDD 302.231.097.286 --ed. 23 La distribución de esta publicación está protegida bajo la licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional (Atribución-No Comercial-Sin Derivadas) Para Mariana y Marcia Agradecimientos 1. Datificación 2. Personalización 3. Integración 4. Ritual 5. Conversión 6. Resistencia 7. Domesticación mutua Bibliografía 09 13 58 100 137 176 214 253 285 C o n te n id o 9 Agradecimientos Para la publicación de este texto, he tenido el privilegio de contar con la generosa contribución de varias personas y organizaciones. No hubiera podido llevar a cabo este proyecto sin el soporte de la Universidad de Costa Rica (UCR). En ese sentido, reconozco y celebro que la universidad pública centroamericana pueda ofrecer a uno de sus docentes los medios para realizar investigaciones durante un periodo relativamente largo y, además, escribir un libro. En una de las regiones más vulnerables del mundo, esto no es poca cosa. El premio del fondo concursable para grupos de investigación de la Vicerrectoría de Investigación de la UCR hizo posible la recolección y el análisis de los datos. Agradezco a mis colegas en el Centro de Investigación en Comunicación (CICOM), quienes me brindaron una excelente retroalimentación y apoyo durante el proceso de investigación. A José Luis Arce y a Carolina Carazo- Barrantes por las incontables horas de conversación que tuvimos alrededor de los problemas discutidos en este libro. A las directoras del CICOM durante el desarrollo y publicación del proyecto, Yanet Martínez Toledo y Margoth Mena Young, y al equipo (María Granados Alvarado, Melisa Solano, Laura Solórzano y Cindy Valverde) por su ayuda en todas las etapas del proceso. También a Anelena Carazo por sus invaluables consejos sobre cómo mejorar la claridad y el estilo del texto. Reconozco el extraordinario trabajo de traducción realizado por Gabriela Fonseca. En esta oportunidad he tenido el privilegio de poder trabajar con varios estudiantes y colegas en los últimos cinco años. Johan Espinoza-Rojas, Adrián Naranjo y María Fernanda Tristán fueron los precursores de este proyecto. Su curiosidad encendió mi interés en este tema. Una idea discutida durante un seminario de investigación fue, sin duda, un punto de partida en este proceso. 10 Además, tuve el placer de trabajar con Mónica Sancho, Andrés Segura Castillo y Ricardo Solís Quesada. Nuestra colaboración ha sido la experiencia más cercana a participar en una “banda”. Ningún algoritmo jamás podrá superar sus ideas o sus extraordinarias sugerencias de canciones. Ariana Meléndez Moran me ayudó en la mayor parte de este proyecto, le agradezco su incomparable ingenio y astucia, así como su constante invitación a desafiar las explicaciones fáciles. Al mismo tiempo, me siento afortunado de haber podido trabajar con Luciana Valerio Alfaro, cuya perspicacia y creatividad moldearon en gran medida este proyecto, sobre todo en la parte final. La curiosidad y las preguntas incisivas de María Fernanda Salas refinaron mi pensamiento en los temas desarrollados en el libro. Finalmente, le agradezco a Melany Mora por el apoyo en la conducción de varias entrevistas. Los argumentos desarrollados en este libro se vieron beneficiados por los comentarios y conversaciones con numerosos colegas, incluidos Arturo Arriagada, Jean-Samuel Beuscart, Tiziano Bonini, Carlos Brenes, Dominique Cardon, Thomas Castelain, Angèle Christin, Samuel Coavoux, Jérôme Denis, Dorismilda Flores, Katie Day Good, Erica Guevara, Mariano Navarro, Jacob Nelson, Rolando Pérez, David Pontille, Pablo Porten- Cheé, Robert Prey, Paola Ricaurte, Amy Ross-Arguedas, Larissa Tristán-Jiménez y la red Tierra Común. Aunado a lo anterior, le agradezco a Adam Fish, Rachel Plotnick y Silvio Waisbord por sus útiles sugerencias para mejorar el proyecto y la propuesta del libro. Me siento honrado de haber recibido el apoyo editorial, las tutorías y la amistad de Pablo Boczkowski; su guía fue crucial para llevar este libro a su conclusión. También agradezco el apoyo de Edgar Gómez Cruz, quien fue indispensable para encontrar la motivación adecuada para comenzar (¡y terminar!) el libro. Le agradezco a Edgar su fe en este proyecto antes de haber escrito una sola página. 11 También tuve la suerte de recibir comentarios perspicaces cuando presenté partes de este libro en distintos eventos, incluida la Conferencia de las Américas Digitales, organizada por la Asociación Austriaca de Estudios Americanos; el Centre d’Études sur les Médias, les Technologies et l’Internationalisation at Université Paris 8; GIMSSPAM de la Universidad de Mar del Plata en Argentina; la serie de seminarios virtuales Latinx Digital Media en North Western University; la Universidad Nacional Autónoma de México; y la Universidad Panamericana en México. Además, presenté las ideas de este texto en las reuniones anuales de organizaciones como la Asociación de Investigadores de Internet, la Asociación Internacional de Comunicación, la Sociedad de Estudios de Cine y Medios y la Sociedad para los Estudios de la Ciencia. También agradezco las oportunidades de discutir el progreso de libro con estudiantes en seminarios organizados por colegas de la Universidad de Heidelberg, la Universidad Northwestern y la Universidad de Indiana. Ha sido un placer trabajar con todas las personas en la Editorial del MIT. Estoy agradecido con Gita Manaktala y Justin Kehoe por su orientación y apoyo, y por defender este proyecto desde el primer día. Me siento honrado de que la versión en inglés de este libro haya sido incluida en la Serie Sociedad de la Información, editada por Laura DeNardis y Michael Zimmer. El equipo de producción del MIT Press hizo un trabajo maravilloso al hacerlo realidad. También le doy reconocimiento a los aportes de otros editores que consideraron el libro: Jonathan Gray, Aswin Punathambekar y Adrienne Shaw, editores de Critical Cultural Communication Series de New York University Press, quienes me ayudaron a encontrar un marco apropiado para contar la historia que narra este libro. Las personas revisoras de este manuscrito, tanto del MIT Press como de NYU Press, me ofrecieron excelentes recomendaciones, por lo que estoy muy agradecido. 12 Finalmente, les expreso mi más sincero agradecimiento a Lea y a Tania, por su paciencia y apoyo. No podría haber terminado este libro sin su amor. La mayor parte de este libro fue escrita durante periodos de cuarentena, distanciamiento social e intentos de “volver a la normalidad” mientras el mundo estaba atrapado por el covid-19. También les agradezco a mis padres, Berman y Yamileth, y a mis hermanas, Marcia y Mariana, cuyo genuino interés en mi investigación ha sido una fuente constante de motivación a lo largo de los años. Versiones anteriores del material incluido en varios capítulos de este libro aparecieron publicadas por primera vez como “Folk Theories of Algorithmic Recommendations on Spotify: Enacting Data Assemblages in the Global South” en Big Data & Society 7(1), 1-15 (2020), publicado por SAGE; “The Mutual Domestication of Users and Algorithmic Recommendations on Netflix”, en Communications, Culture & Critique 12(4), 499-518 (2019), publicado por Oxford University Press; y “Genres as Social Affect: Cultivating Moods and Emotions through Playlists on Spotify”, Social Media + Society 5(2), 1-11 (2019), publicado por SAGE. Les agradezco a estas editoriales la autorización para publicar los artículos en este libro. 13 ¿Qué significa vivir en una sociedad “datificada”? La vida en contextos saturados de medios implica la creciente transformación de las experiencias, relaciones e identidades de las personas en datos. Las empresas de tecnología trabajan intensa y agresivamente para capturar todas las formas de actividad humana y convertirlas en datos que puedan cuantificar, analizar y sacar provecho. En este proceso los algoritmos son clave, pues parecen estar en todas partes y darle forma a las prácticas más mundanas y constitutivas de las personas. Un día promedio para muchas personas en todo el mundo está marcado por actividades que requieren el uso creciente de plataformas algorítmicas; por ejemplo, al buscar direcciones, encontrar la mejor ruta en el tráfico, identificar, compartir y comentar las noticias del día, leer pensamientos y opiniones de otras personas, hallar pareja, intercambiar actualizaciones con otros, o bien, consumir productos culturales como películas, series, libros y música. A los algoritmos se les ha asignado el trabajo de determinar, supuestamente sin ningún sesgo humano, cuáles son las mejores rutas del tránsito, el contenido más interesante en las redes sociales, las personas más compatibles con el perfil ideal, las canciones y las series de televisión más relevantes y los libros más interesantes. DATIFICACIÓN 1 Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 14 Hoy en día, los algoritmos son una parte intrínseca y fundamental de cómo se experimenta la vida diaria, por lo que se ha argumentado que la humanidad vive en “culturas algorítmicas” (Hallinan y Striphas, 2016; Kushner, 2013; Roberge y Seyfert, 2016). Esta evocadora noción apunta a la creciente dificultad de separar los algoritmos de las actividades que componen la cultura. También pone de manifiesto las formas complejas en las cuales se entrelazan la agencia humana y las acciones algorítmicas (Cohn, 2019; Striphas, 2015). Sin embargo, a pesar de todo el interés que ha generado esta noción y el encanto que transmite, existe una paradoja subyacente en su uso: el estudio de los algoritmos culturales suele estar desprovisto de cultura, en el sentido planteado por Williams (2001, 57), es decir, los “modo[s] particular[es] de vida que [expresan]ciertos significados y valores no solo en el arte y el aprendizaje sino también en las instituciones y el comportamiento ordinario”.1 La mayoría de las veces, el enfoque analítico está en los propios algoritmos y en cómo transforman la subjetividad, la cultura y la política (Cheney-Lippold, 2017; Couldry y Mejías, 2019; Fisher, 2022; Schuilenburg y Peeters, 2021). Los algoritmos suelen representarse como una fuerza externa que afecta a lugares sin historia y a personas sin contexto. Sin duda, hay mucho que ganar con una mejor comprensión sobre cómo funcionan los algoritmos y cómo participan en el condicionamiento del actuar de las personas y, por lo tanto, cómo transforman la sociedad. Sin embargo, los enfoques dominantes del estudio de las culturas algorítmicas también corren el riesgo de reproducir relatos deterministas que convierten a las personas en víctimas pasivas de nuevas formas de poder tecnológico. Aunque la datificación se trata, en última instancia, de transformar la vida humana en datos, la mayoría de las explicaciones 1 A lo largo del texto, las citas textuales han sido traducidas por el autor. Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 15 de este proceso suele minimizar, incluso dar por sentadas, las experiencias vividas por las personas (Livingstone, 2019). Este libro invierte esta preferencia analítica al investigar cómo las personas en Costa Rica le dan sentido a los procesos de datificación, particularmente a las recomendaciones algorítmicas. Para esto, se examina cómo una parte de la población costarricense usuaria de Netflix, Spotify y TikTok se relaciona con estas plataformas. Además, se estudia cómo las personas establecen relaciones personales con los algoritmos, los integran en sus estructuras diarias de vida, los promulgan a modo de ritual, participan en público con y a través de ellos, y les muestran resistencia mediante acciones infrapolíticas. En resumen, se examina cómo la gente vive con algoritmos en este país latinoamericano. Este enfoque no pretende negar la importancia y las consecuencias de los algoritmos, sino más bien enfatizar la necesidad de investigar empíricamente la “domesticación mutua”, tanto de las personas usuarias como de los algoritmos. Antes de exponer esta noción y cómo influyó el análisis, se consideran con más detalle los enfoques dominantes para el estudio de la datificación y el llamado “poder algorítmico”. Datificación y poder algorítmico Los algoritmos han alcanzado un estatus privilegiado en el estudio actual de la ecología digital. Los “meta” análisis y las evaluaciones de la literatura han proliferado en los últimos años (Cardon, 2018; Dourish, 2016; Kitchin, 2017; Lee y Larsen, 2019). Como lo plantea Ziewitz (2017, 2), “ la interrogante es cómo los algoritmos se convierten en un tema por sí mismos”. A algunos académicos les preocupa que los algoritmos se hayan convertido en nuevas formas de poder y dominación capitalista. Estas preocupaciones derivan Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 16 de dos tipos principales de estudios. Por un lado, distintos investigadores han analizado las implicaciones más significativas de la datificación y centran sus trabajos en cómo las compañías tecnológicas extraen y explotan datos para dar forma a la vida de sus usuarios. Ejemplos de esto son las discusiones sobre el “capitalismo de vigilancia” (Zuboff, 2019) o el “capitalismo de plataforma” (Srnicek, 2016) y el creciente interés en el “colonialismo de datos”, definido por los autores como una forma de explotación que combina las prácticas del colonialismo histórico con los nuevos procedimientos computacionales (Couldry y Mejias, 2019, 2021). De manera similar, los temores de que los algoritmos encierren a los usuarios en las llamadas “burbujas de filtro” aún dominan tanto el discurso académico como el periodístico (Burns, 2019; Pariser, 2011). Por su parte, otros estudiosos han examinado cómo funciona la datificación. Por lo general, se han centrado en las operaciones y la lógica intrínseca de las plataformas algorítmicas (un proceso que a menudo se describe como “plataformización”) (Poell, Nieborg y Duffy, 2022; Van Dijck, Poell y De Waal, 2018). Estos estudios también han ofrecido explicaciones tecnológicas en torno a cómo surgen las recomendaciones algorítmicas, cómo han evolucionado y cómo el análisis de big data se ha convertido en una industria (Beer, 2018; Cohn, 2019; Jaton, 2021; Schrage, 2020). El argumento a favor del poder algorítmico se basa en tres afirmaciones interrelacionadas. Primero, está la idea de que los algoritmos representan una forma única de poder, la cual deriva de sofisticadas capacidades computacionales para trabajar con datos (Cardon, 2018; Schuilenburg y Peters, 2021; Yeung, 2018). Este poder se expresa a través de la capacidad de hacer que las poblaciones sean “reconocidas” en una escala histórica sin precedentes, identificar patrones en los datos y propiciar modelos predictivos que dan forma y Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 17 regulan el comportamiento humano (Schwarz, 2021). Por medio de estas capacidades, los algoritmos se adaptan constantemente a las acciones de las personas (Lee et al., 2019). Como lo plantean Roberge y Seyfert (2016, 3), estos algoritmos “producen numerosas salidas de numerosas entradas”. En este sentido, el poder de los algoritmos es fractal. En segundo lugar, investigadores han enfatizado en que el poder de los algoritmos proviene de su capacidad para articular redes sociotécnicas que son difíciles de desarmar (Fisher, 2022; Gillespie, 2016; Seaver, 2019b). En este sentido, los algoritmos pueden teorizarse como infraestructuras, pues forman parte de ensamblajes más grandes que se neutralizan de manera gradual como un componente intangible e indispensable de la vida cotidiana. La forma más común de enmarcar esta idea ha sido comparar los algoritmos con “cajas negras” (Pasquale, 2015). Son “inescrutables”, argumenta Introna (2016). De esta manera, están protegidos de la intervención del usuario y la regulación pública (Burrell, 2016). En tercer lugar, algunos autores han teorizado sobre cómo los algoritmos agregan una capa de complejidad a formas más amplias de inequidad en la sociedad (Benjamin, 2019; Noble, 2018). Además de sofisticados procedimientos e infraestructuras computacionales, los algoritmos se entrecruzan con historias más amplias de discriminación social y explotación; inscriben “ciertas ideologías o formas particulares de hacer mundos” (Bucher, 2018, 30). En este sentido, definen, reproducen y amplifican formas particulares de poder y hegemonía sin precedentes. A pesar de sus muchas contribuciones, los enfoques dominantes para el estudio de la datificación y los algoritmos se han visto limitados de dos maneras importantes. Por un lado, tienden a centrarse en las prácticas de las empresas tecnológicas o en las propias plataformas, al considerar en gran medida la Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 18 datificación como un proceso desprovisto de dinámicas y especificidades culturales. Como resultado, la tendencia es suponer que los algoritmos causan los mismos efectos en todo el mundo. La investigación al respecto ha ejemplificado lo que Milan y Treré (2019) llaman “universalismo de datos”, la suposición de que el uso de las plataformas algorítmicas en el Sur global inevitablemente reproduce los patrones y procesos identificados en otros lugares (usualmente el Norte global o los lugares donde estas plataformas son diseñadas). Al respecto, algunos autores sugieren que, debido a que ciertos procedimientos algorítmicos operan en diferentes lugares, sus efectos son idénticos independientemente de dónde se desarrolle la datificación. Por otro lado, la mayoría de los investigadores ha adoptado una perspectiva “de arriba hacia abajo” que privilegia el estudio de cómo las estructuras algorítmicas dominan la vida humana. Los estudios de datificación se han centrado principalmente en aquellos que extraen estos datos, en detrimento de las personas que en realidad usan estas plataformas algorítmicas. Esto se vuelve problemático porque, como señala Cardon (2018), el poder algorítmico no solo es difícil de estudiar, sino que con frecuencia se asume más de lo que se investiga empíricamente. Estas limitaciones resaltan la necesidad de examinar qué significa la datificación desde la perspectiva de quienes usan plataformas algorítmicas en diferentes momentos y lugares o, puntualmente, de quienes promulgan algoritmos en su vida diaria. Promulgar algoritmos en la vida cotidiana En este libro se aboga por una noción más matizada de la datificación, una que también tiene en cuenta cómo las personas realmente dan sentido a los algoritmos y crean significado a partir de sus experiencias con las plataformas digitales. Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 19 Recientemente, un creciente número de estudios ha comenzado a desafiar el enfoque de “arriba hacia abajo”, mencionado en líneas anteriores. Estos estudios no sugieren que los algoritmos carezcan de “poder social” (Beer, 2017), sino que abogan por reconocer cómo las personas usuarias promulgan su agencia en las condiciones establecidas por los algoritmos. En resumen, se busca comprender “la agencia que las personas tienen todavía” en el contexto de la datificación (Cohn, 2019, 8). Estos estudios se basan en conceptos como “imaginarios”, “teorías populares”, “historias” y “creencias” de los usuarios para explicar cómo las personas dan cuenta de y entienden los algoritmos, y por qué estos conceptos son importantes para sus relaciones con las plataformas (Bucher, 2018; Cotter, 2019; De Vito et al., 2018; Schellewald, 2022; Siles et al., 2020; Ytre Arne y Moe, 2021b). Este estudio también se esfuerza por desarrollar formas de alfabetización que puedan ayudar a las personas a vivir y participar críticamente con los algoritmos (Dogruel, 2021; Hargittai et al., 2020; Oeldorf-Hirsch y Neubaum, 2021). Una idea clave en esta investigación es que las personas no se relacionan de la misma manera con los algoritmos. El trabajo de Bucher (2018, 113) sobre los imaginarios (formas de pensar acerca de qué son los algoritmos, qué deberían ser, cómo funcionan y qué hacen posible) mostró que, aun si los algoritmos son “invisibles”, las personas piensan y tienen sentimientos y actitudes hacia ellos; en otras palabras, estos estudios también han demostrado que la relación de las personas con los algoritmos incorpora asuntos cognitivos y afectivos (Swart, 2021). Así mismo, las investigaciones han argumentado que, incluso si los usuarios no saben cómo funcionan las “cajas negras” algorítmicas, se relacionan con ellas y las incorporan a su vida diaria a través de conjuntos específicos de prácticas, acciones y habilidades Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 20 (Kant, 2020; Klawitter y Hargittai, 2018; Siles et al., 2019a; Ziewitz, 2017). Desde esta perspectiva, la datificación y el poder algorítmico no son fijos, sino que son resultado de la práctica (H. Kennedy, 2018). Además, estos estudios han revelado cómo los usuarios pueden resistirse o “desobedecer” a los algoritmos (Brayne y Christin, 2020; Fotopoulou, 2019; Velkova y Kaun, 2021). En este libro, se toman como base los estudios de apropiación algorítmica centrados en el usuario y se amplía el tema de varias maneras. Al poner la cultura a la vanguardia del análisis, se trasciende los trabajos anteriores y, en lugar de mostrar que los usuarios pueden imaginar e interactuar con algoritmos, se proporciona un análisis sobre por qué los usuarios de plataformas en Costa Rica se relacionan con los algoritmos de la forma en que lo hacen. Además, al concretar esta investigación en temas costarricenses, se contribuye a la compresión de la datificación en el Sur global. Esto proporciona un equilibrio necesario para las discusiones que se han centrado principalmente en las singularidades de Estados Unidos y de algunos países europeos (Hargittai et al., 2020). El enfoque propuesto en este libro, entonces, resuena con la investigación latinoamericana sobre lo popular. En su libro De los medios a las mediaciones, Martín- Barbero (1993) trazó la evolución de las clases populares como un sujeto histórico desde el inicio de la modernidad. Sobre la base de su enfoque, varios académicos han trabajado para convertir el estudio de lo popular en una teoría que se centra en lo que Martín- Barbero (1986, 284) llamó “la otra comunicación”; es decir, cómo la gente crea significado en su proceso de apropiación de los medios, cómo “miran el mundo […] desde la experiencia de lo que hacen con los medios” (Rincón, 2015, 25). Rincón y Marroquín (2019, 44) resumen acertadamente este enfoque al definir lo popular como “las experiencias en las que los medios de comunicación se vuelven parte de la vida cotidiana de Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 21 las personas, y cómo dichas prácticas reflejan sumisión y resistencia al poder, la economía y las pretensiones de la hegemonía política de medios”. Lo popular es una forma de reconocer la agencia y la política en juego en las prácticas de las personas en el constante reconocimiento de sí mismas y de sus vidas en los medios; a esto Martín-Barbero (1993) le llamó “mediaciones”. De manera similar, este libro no solo cuestiona qué le hacen los algoritmos a la sociedad, sino también qué están haciendo las personas con los algoritmos. Un enfoque en las “mediaciones” algorítmicas (en el sentido de Martín-Barbero) desafía las versiones dominantes de la hegemonía de los medios (incluida la datificación) que abandonan el estudio de las propias experiencias y prácticas de las personas y cómo se reconocen a sí mismas en las tecnologías (incluidas las plataformas algorítmicas). Al considerar las prácticas de reconocimiento de las personas en plataformas algorítmicas, no estoy sugiriendo que se reemplace una forma de agencia (algorítmicos) por otra (seres humanos). En cambio, en este libro, me enfoco en cómo las personas “promulgan” (enact) los algoritmos en una variedad de formas. La noción de promulgación apunta a cómo las personas forjan y sostienen realidades específicas a través de conjuntos de prácticas y relaciones con actores heterogéneos (incluidas tecnologías como los algoritmos). En esta perspectiva, la realidad es una cuestión de actividad práctica en lugar de una sola cosa que lo abarca todo (Gad, Jensen y Winthereik, 2015; Law, 2008; Mol, 2002). Como dice Law (2004, 56), “hablar de promulgación es hablar de la práctica continua de la elaboración. La promulgación y la práctica nunca se detienen, y las realidades dependen de su elaboración continua […] en una combinación de personas, técnicas, textos, arreglos arquitectónicos y fenómenos naturales”. Por lo tanto, las personas no actúan sobre realidades supuestas (como la datificación o el poder algorítmico), sino que las crean momento Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 22 a momento. La promulgación es un logro complejo que requiere práctica constante y asociaciones entre personas y cosas. Por supuesto, estas promulgaciones no ocurren en un vacío cultural. Como Mol (2002, 10) sugiere, estas prácticas “tienen su historia y son específicas a una cultura”. Sobre la base de estas ideas, Seaver (2017) argumentó que los algoritmos se entienden mejor como una cultura en sí misma, es decir, como las múltiples consecuencias de la práctica. Resumió esta idea con precisión al señalar que “los algoritmos no son objetos técnicos singulares que entran en muchas interacciones culturales diferentes, sino que son objetos inestables, promulgados culturalmente por las prácticas que las personas usan para interactuar con ellos” (Seaver, 2017, 5). Por lo tanto, pueden coexistir múltiples promulgaciones de algoritmos. Si bien las promulgaciones prácticas de ingenieros y usuarios pueden coincidir, también pueden diferir y contradecirse sin entrar necesariamente en confrontación (Mol, 2002). Al respecto, Seaver (2017) contrastó esta noción de algoritmos como cultura (o promulgada a través de la práctica) con el enfoque de “culturas algorítmicas” discutido anteriormente, el cual los postula como una fuerza externa a la cultura. Esta distinción es útil no para negar la realidad de la datificación expresada por nociones como el poder algorítmico, sino para reformularlas como promulgaciones prácticas (entre otras posibles). Al centrarse en cómo los usuarios implementan los algoritmos, se busca brindar un equilibrio muy necesario a los estudios que se han centrado principalmente en las prácticas y los imaginarios de los desarrolladores de software y los científicos de datos, o bien, en los propios algoritmos. Aunque el interés de esta investigación se centra en la importancia de los algoritmos en la vida diaria (o el dominio de lo popular), argumento que es imposible Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 23 disociar cómo los usuarios se relacionan con los algoritmos de cómo se apropian de las plataformas algorítmicas. Esto se debe a que estas plataformas son parte inseparable de “ensamblajes de datos”, redes sociotécnicas en las que “sistemas de pensamientos, formas de conocimiento, finanzas, economía política, gubernamentalidades y legalidades, materialidades e infraestructuras, prácticas, organizaciones e instituciones, subjetividades, comunidades, lugares y mercados” se constituyen mutuamente (Kitchin, 2014, 20). Finn (2017, 2) habla de manera similar de “máquinas de cultura”: ensamblajes de algoritmos, plataformas y personas. Visto de esta manera, las plataformas son medios a través de los cuales las personas dan sentido a la opacidad de los algoritmos. Ahora bien, el enfoque en las promulgaciones de algoritmos de los usuarios no pretende normalizar o validar las prácticas corporativas de las empresas de plataformas. Como se discutió anteriormente en este capítulo, los estudios académicos previos han hecho un trabajo notable al hacer visible cómo los algoritmos perpetúan y empeoran los sesgos y las formas existentes de desigualdad (Eubanks, 2018; Wachter-Boettcher, 2017). Sin embargo, una vez más, el trabajo sobre estos temas ha tendido a centrarse en las operaciones de los propios algoritmos. En consecuencia, uno de los métodos preferidos ha sido el de “auditar algoritmos” para detectar y prevenir la discriminación (Sandyig et al., 2014). A pesar de su importancia, la mayoría de los trabajos sobre estos temas tienden a dar por sentadas las motivaciones y prácticas de los usuarios sin estudiarlas realmente. En algunos estudios, una suposición subyacente es que los usuarios tienen “poca capacidad para afectar el algoritmo” (Noble, 2018, 179). Este libro aboga por convertir esta suposición en una pregunta empírica. Un enfoque en cómo los usuarios implementan los algoritmos podría ayudar a matizar y ampliar nuestra comprensión de la operación del poder Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 24 algorítmico en la vida diaria. Desde esta perspectiva, el estudio de algoritmos sexistas y sesgados se beneficiaría significativamente de una consideración crítica sobre cómo las personas en lugares y momentos específicos dan sentido, experimentan y promulgan los procesos de datificación. Domesticación mutua El estudio del poder algorítmico y la agencia de los usuarios generalmente ha sido enmarcado en términos opuestos: o son los algoritmos los que tienen “poder” o son los usuarios quienes tienen “agencia”. Como alternativa, propongo situar los debates contemporáneos sobre el papel de los algoritmos dentro de una lógica de “domesticación mutua”: los algoritmos están diseñados para convertir a las personas en consumidores ideales con el fin de extraer datos, y los usuarios promulgan estas recomendaciones algorítmicas de formas particulares a medida que las incorporan en su vida diaria. En este libro, se exploran cinco dinámicas a través de las cuales ocurre la domesticación mutua: personalización (las formas en que se construyen las relaciones comunicativas entre los usuarios y las plataformas algorítmicas), integración (cómo se combinan las recomendaciones algorítmicas en una matriz de recursos culturales), rituales (cómo los usuarios divulgan la centralidad de las plataformas algorítmicas a través de patrones en su vida diaria), conversión (las maneras en que se transforman las relaciones privadas con algoritmos en un asunto público) y resistencia (cómo las personas desafían varios aspectos de las plataformas algorítmicas). Este argumento se desarrolla al privilegiar el estudio de las dinámicas culturales más que el de las plataformas y sus supuestas capacidades intrínsecas; en otras palabras, este libro analiza el uso de tres plataformas algorítmicas (Netflix, Spotify y TikTok) para brindar Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 25 un relato rico y matizado de las dinámicas culturales que dan forma a la datificación. Al tomar prestada la frase del análisis clásico de Ian Hacking (1999, 35) de la metáfora de la “construcción social”, es necesario aclarar “qué trabajo está haciendo [la domesticación]”. En los estudios de los medios y la comunicación, el término debe gran parte de su profundidad y popularidad al trabajo de Roger Silverstone y sus colaboradores. Para Silverstone (1994), la domesticación significaba la capacidad de un grupo social (un hogar, una familia, pero también una organización) para apropiarse de artefactos tecnológicos y sistemas de entrega en su propia cultura -sus propios espacios y tiempos, su propia estética y su propio funcionamiento- para controlarlos y hacerlos más o menos “visibles” dentro de las rutinas de la vida diaria (98). A pesar de su énfasis en el trabajo de las audiencias al domesticar la televisión, Silverstone no descuidó la importancia (o el poder) de las tecnologías. El autor (1994, 4) se preocupó por la posibilidad de la “coloni[zación] [de] niveles básicos de la realidad social” por parte de la televisión y defendía la necesidad de estudiar las prácticas de domesticación de las personas para comprender mejor las formas de poder tecnológico y así evitar el error de confundir cuál era “la base de [este] poder y de juzgar mal las dificultades para cambiarlo o controlarlo”. Por lo tanto, aunque resulta similar a la noción de “conformación mutua” (mutual shaping) (Boczkowski, 1999), en este libro se prefiere hablar de domesticación mutua para resaltar aspectos de creación de significado en lugar de centrarse en cómo las personas usuarias intentan transformar los algoritmos o el sistema de datificación que subyace a su operación. Silverstone (1994) articuló ideas similares en su uso del término domesticación: Domesticación […] es un proceso elástico. Se extiende desde la transformación y la incorporación completas Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 26 hasta una especie de aceptación a regañadientes, y desde la integración total hasta la marginación, pero lo que une ambos extremos es la calidad del trabajo involucrado, el esfuerzo y la actividad que las personas aportan a su consumo de objetos y su incorporación a la estructura de su vida cotidiana (98). Más que una aplicación directa de la teoría de la domesticación de Silverstone al caso de los algoritmos, este texto sigue su interés más amplio por analizar las formas dinámicas en que las personas se relacionan con los artefactos y el contenido de los medios en su vida diaria. Además, este trabajo se inspira en el esfuerzo de Silverstone de convertir el estudio de las prácticas de consumo de las personas en una intervención teórica. Al centrarse en cuestiones de domesticación, Silverstone buscó contrarrestar dos extremos teóricos dominantes: por un lado, la insistencia de la Escuela de Frankfurt en la sobredeterminación de la industria cultural y, por otro, una idealización de los consumidores de medios. La noción de domesticación mutua ayuda a equilibrar la dicotomía que caracteriza las discusiones actuales sobre la datificación y el papel de los algoritmos (es decir, las nociones de poder algorítmico y agencia humana). En Television and Everyday Life, Silverstone (1994) abogó por un enfoque dialéctico. Propuso explícitamente una “síntesis” entre las visiones de comunicación de Marshall McLuhan y James Carey (Silverstone, 1994, 94). También reconoció la centralidad de la teoría de la estructuración de Giddens para comprender la domesticación. Este vínculo con Giddens ayuda a enmarcar la relación entre usuarios y tecnologías como un asunto de “dualidad” (Webster, 2011): las tecnologías son promulgadas por las personas a través de prácticas e institucionalizaciones de estructuras específicas (Orlikowski, 1992). Son tanto un producto de la práctica del usuario como una condición de (sin que determine) la acción humana (se vuelve a los vínculos entre la domesticación mutua, la Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 27 teoría de estructuración de Giddens y el concepto de promulgación expuesto en el Capítulo 7). La datificación como cultura La pregunta con la que se comenzó este libro tiene una larga historia en las ciencias sociales y las humanidades, sobre todo en los estudios de los medios y la comunicación. A mediados de la década de 1990, Ien Ang (1996, 61) se cuestionó: “[¿]Qué [significa] o cómo es vivir en un mundo saturado de medios[?]”. Esta pregunta surgió de una preocupación por la falta de estudios de las audiencias televisivas. Tiempo después, Nick Couldry formuló la misma pregunta en relación con “una sociedad dominada por instituciones mediáticas a gran escala” (Couldry, 2000, 6). Couldry subrayó así la necesidad de examinar las prácticas de lo que él consideraba un grupo de investigación desatendido: “las personas ordinarias”. De manera similar, ha existido una tendencia histórica a enfatizar la necesidad de estudiar “lo que la gente hace con los medios” y no al revés. Esta frase en particular fue utilizada por quienes escribieron sobre usos y gratificaciones en la década de 1960, la actividad de la audiencia en la década de 1990 y la teoría sobre prácticas en la década del 2000, por nombrar algunos temas de estudio. Estos patrones apuntan a una tendencia crónica de privilegiar las explicaciones deterministas sobre la importancia de las tecnologías en los estudios acerca de los medios y la comunicación. En muchos sentidos, los debates sobre la datificación renuevan viejas preocupaciones acerca del poder de los medios y la tecnología. Recientemente, C. W. Anderson (2021) exploró algunos de los factores que podrían explicar el aparente retorno a la idea de los efectos poderosos en la comunicación y la investigación de medios con respecto a las plataformas algorítmicas. Anderson (2021) propone tres razones principales para explicarlo: un sistema externo de recompensas Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 28 y financiamiento que legitima ciertos temas y enfoques; una interpretación imprecisa de la historia de los estudios de comunicación y las principales conclusiones sobre la influencia de los medios en la sociedad; y la performatividad de los métodos utilizados por la ciencia de los datos (que tienden a generar ciertos tipos de preguntas y conclusiones). Además de los puntos de Anderson, es razonable sugerir que, históricamente, los estudios de comunicación se han inclinado más a estudiar los artefactos y los objetos que las personas (Waisbord, 2019). También parece existir una fascinación por lo sofisticado de las operaciones de las empresas tecnológicas, fusionada con las inquietudes que estas operaciones han originado. Livingstone (2019, 176) llega a una conclusión similar al argumentar que “en los relatos de la datificación de la sociedad, la atención a las audiencias empíricas es fácilmente desplazada por una fascinación con los rastros de datos que dejan, deliberada o inadvertidamente, en el registro digital”. Este desplazamiento podría estar impidiendo la ruptura epistémica que se requiere para problematizar la influencia de estas empresas en el discurso público, la cultura y la investigación académica. Desde otros puntos de vista, la datificación se percibe como una “bestia de naturaleza diferente” (Danaher, 2019). Por ejemplo, Milan (2019, 220-221) sostiene que “la datificación por naturaleza es mucho más penetrante y subrepticia en sus mecanismos que cuanto se ha conocido históricamente como los ‘medios’”. Como alternativa, este libro aboga por convertir tales premisas sobre la singularidad histórica de la datificación en productos empíricos. A pesar de la naturaleza aparentemente “encubierta” de la datificación, la historia también podría dar algunas lecciones sobre cómo las personas se han relacionado con las tecnologías que parecían dominar sus vidas y cuán intelectualmente productivo ha sido explorar los usos de los medios como una experiencia vivida. Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 29 Algunos de los enfoques más fructíferos en el estudio de los medios surgieron precisamente como reacción a las afirmaciones de poder tecnológico. El trabajo de Carey (1992), La comunicación como cultura, proporcionó una explicación alternativa sobre la relación entre los medios y la cultura al invertir los supuestos sobre el significado de la comunicación. Dicho texto argumenta la necesidad de entender la datificación como cultura, una experiencia vivida a través de la cual se producen, se mantienen y se transforman distintas realidades en América Latina. Esa es la tarea planteada en este libro. Plataformas algorítmicas en América Latina América Latina ofrece un panorama ideal para un estudio de este tipo. En los últimos años, las plataformas algorítmicas han experimentado un crecimiento extraordinario en esta región. Según informes recientes, representa más del 16 por ciento de las ganancias de Netflix y el 20 por ciento de los ingresos anuales de Spotify (Statista, 2021a, 2021b). Para este trabajo, se eligió Netflix, Spotify y TikTok debido a la centralidad de los algoritmos en sus modelos tecnológicos y económicos (Bandy y Diakopoulos, 2020; Ericksson et al., 2019; Lobato, 2019). Además, estas plataformas tienen trayectorias diferentes en Latinoamérica, lo cual permite examinar cómo las personas se relacionan tanto con tecnologías establecidas como con aquellas cuyo significado o identidad social no es del todo estable. Esta estrategia también permite estudiar plataformas algorítmicas que, si bien son similares en su enfoque de entretenimiento, difieren en el tipo de contenido recomendado: series y películas, música, videos y sonidos creados por las personas usuarias. Netflix A inicios del 2011, Netflix anunció planes para lanzar sus servicios de transmisión en 43 países de América Latina y el Caribe. Después de Canadá, América Latina fue la primera región donde Netflix estuvo disponible Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 30 fuera de Estados Unidos. De acuerdo con Lobato (2019), esta decisión estuvo justificada en la idea de que la clase media es relativamente grande en la región y que existen condiciones de infraestructura y cierta familiaridad con el pago por servicios de televisión. Aunque fue la primera empresa estadounidense en ofrecer servicios de streaming, otras opciones, como On Video de Telefónica, ya operaban en algunos países latinoamericanos. Para septiembre de 2011, Netflix lanzó la plataforma con el mismo precio que cobraba en Estados Unidos y Canadá (aproximadamente USD 7,99 mensuales por su plan básico). Este monto aseguró que el servicio fuera asequible para las élites y las clases medias-altas de la región (Lobato, 2019; Straubhaar et al., 2019). Como punto de comparación, en el 2021 el salario mínimo mensual fue de casi USD 500 en Costa Rica, pero estudios han demostrado que una cantidad significativa de personas trabajadoras en los sectores público y privado ganan menos de USD 400 al mes (Pomedera, 2021). Además, el costo de la vida en el país es relativamente alto; Costa Rica se encuentra entre los países más caros de América Latina (Mata Hidalgo et al., 2020). Tres preocupaciones rodearon el lanzamiento de Netflix en Latinoamérica. Primero, el uso de software y sitios web que permitían el acceso gratuito al contenido (como Cuevana y Popcorn Time) era común en la región. Cuando se lanzó Netflix, Cuevana se encontraba entre los sitios web más visitados en algunos países (Varise, 2011). En segundo lugar, la falta de banda ancha adecuada podía ralentizar la evolución de los servicios de streaming (Jordán, Galperin y Peres Núñez, 2010). A pesar de un crecimiento significativo, los estudios en ese momento señalaron que “la región en su conjunto continúa rezagada con respecto a las mejores prácticas internacionales en el aprovechamiento de los avances de las TIC” (Dutta y Mia, 2011, 25). En tercer lugar, en comparación con otras partes del mundo, la Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 31 región carecía de una cultura sólida de pago en línea con tarjeta de crédito (Rubio, 2012). De acuerdo con los representantes de la empresa, el inicio de Netflix en América Latina fue “desafiante” (Rubio, 2012). La compañía mantuvo su visión de garantizar que todo su contenido incluyera subtítulos en español, también continuó trabajando con los bancos locales para ampliar las opciones disponibles de pago (como PayPal). En el 2013 y 2015, la empresa lanzó una serie de concursos en Brasil y México, respectivamente, en los cuales pidió a las personas usuarias votar por una serie de películas producidas en estos países. Las ganadoras estuvieron incluidas en la plataforma durante algún tiempo. Estas tres estrategias resultaron exitosas. Para el 2015, Brasil y México se encontraban entre los países con más subscripciones de Netflix, después de Estados Unidos, Canadá y el Reino Unido (Ribke, 2021; Siri, 2016). La estrategia de Netflix de usar contenido local para fortalecer su posición en América Latina, como parte de un plan global más amplio para aumentar la cantidad de obras con contenido original (a diferencia de las obras con licencia), se ejecutó rápidamente. El siguiente paso en la estrategia para consolidar la posición de Netflix a través del contenido local fue producir series originales en los países de la región. Entre el 2015 y a inicios de 2017, la plataforma estrenó sus primeros cuatro programas producidos en América Latina: Club de Cuervos (México), una comedia sobre una familia propietaria de un club de fútbol de la liga local; Narcos (Colombia), la historia de Pablo Escobar y el surgimiento de los cárteles de la droga en ese país; 3% (Brasil), una serie distópica ambientada en un Brasil del futuro cercano en el que algunas personas compiten para unirse a una sociedad selectiva; e Ingobernable (México), protagonizada por Kate del Castillo (reconocida actriz que comenzó su carrera en las telenovelas mexicanas) como la primera dama del país. Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 32 Con estas primeras producciones, Netflix buscó capitalizar la historia de géneros televisivos establecidos (como las telenovelas) y temáticas en la región (como el fútbol, la política y el narcotráfico). Al mismo tiempo, intentó desarrollar series que podrían ser atractivas para la audiencia extranjera (Piñón, 2014). Por esta razón, Ribke (2021, 176) se refiere a la estrategia de desarrollo de contenidos de Netflix en la región como una “fórmula de ficción panlatinoamericana”. Si bien el modelo algorítmico de desarrollo y recomendación de contenido de Netflix ha fascinado a los investigadores en el Norte global, este ha recibido comparativamente mucha menos atención en América Latina (Finn, 2017; Hallinan y Striphas, 2016). Los estudios académicos latinoamericanos han privilegiado, en cambio, el análisis de géneros particulares con una larga historia en la región y el desarrollo general de la plataforma (Gómez Ponce, 2019; Orozco, 2020; Ribke, 2021). Para algunos investigadores latinoamericanos, Netflix ha contribuido a una nueva estética de la violencia a través de su tratamiento de los cárteles de la droga en programas como Narcos (Amaya Trujillo y Charlois Allende, 2018; Blanco Pérez, 2020; Cozzi, 2019). Otros se han centrado en el uso estratégico que la plataforma ha hecho de los melodramas, el género por excelencia en la cultura popular audiovisual de América Latina (Cornelio-Marí, 2020; Higueras Ruiz, 2019; Llamas-Rodríguez, 2020; PJ Smith, 2019). Los planes de Netflix para desarrollar contenido original en América Latina continuaron “rápida” y “agresivamente” en los años siguientes (Astudillo, 2017). Reed Hastings, entonces CEO de Netflix, señaló que, si el comienzo de la plataforma en América Latina había sido relativamente “débil”, para el 2018 era un “cohete” (citado en M. Días y Navarro, 2018, 19). Durante el evento Vive Netflix, realizado en la Ciudad de México en el 2017, Ted Sarandos, entonces director de contenidos de la plataforma, no dudó en llamar a América Latina la región “más dinámica” Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 33 y “más importante” para Netflix fuera de Estados Unidos (AFP, 2017). El grupo ejecutivo de Netflix habló públicamente sobre la “necesidad” de producir contenido para otros países más allá de México y Brasil. Erik Barmak, entonces vicepresidente de contenido original internacionalmente, dijo: “descubrimos que teníamos que estar activos en los grandes mercados, no solo en Brasil y México, sino también en Colombia y Argentina” (Ordoñez Ghio, 2017). Este cambio tuvo lugar durante un periodo importante de desarrollo en la infraestructura de banda ancha en América Latina y el Caribe (ECLAC, 2017). El número de hogares conectados a internet en la región creció más del 100 por ciento entre el 2010 y el 2016, y la banda ancha móvil alcanzó al 64 por ciento de la población en el 2016. Para el 2018, Netflix anunció que tenía 50 proyectos en diferentes etapas de desarrollo a lo largo de América Latina, los cuales incluían series, películas, documentales y stand-up comedies (Netflix, 2017). Esta estrategia ha continuado a lo largo de los años, ya sea mediante el desarrollo de contenido local o de licencias exclusivas para la región. Es importante destacar que la producción de contenidos en América Latina ha tenido un patrón evidente: se ha concentrado en los países con los mercados más grandes y con las industrias audiovisuales más consolidadas, a saber, Argentina, Brasil, Colombia y México. Además, como lo plantean Penner y Straubhaar (2020), el enfoque de Netflix hacia la producción local en Latinoamérica no ha alterado de manera importante la dependencia tradicional de la región por los productos culturales de Estados Unidos. En la práctica, Netflix ha perpetuado el flujo unilateral de contenido desde EE. UU. y algunos otros países al resto del mundo (Aguiar y Waldfogel, 2018). A inicios del 2019, Netflix tenía casi 30 millones de suscripciones en América Latina, un 22 por ciento más que el año anterior (Solsman, 2019). Era la plataforma de streaming más utilizada en la región y representaba Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 34 aproximadamente el 16 por ciento de los ingresos de la empresa (Ribke, 2021). De acuerdo con Ribke (2021), “para una región que apenas representaba el 6 por ciento del PIB mundial, los ingresos de Netflix en América Latina son impresionantes” (165). América Latina no ha estado exenta de los intensos desafíos fiscales que enfrenta la plataforma en muchas partes del mundo. Por ejemplo, Dias y Navarro (2018) rastrearon la temprana oposición que ha enfrentado Netflix por parte de organizaciones brasileñas que la han acusado de competencia desleal y que han exigido el pago de más impuestos. El asunto de los impuestos se convirtió en un tema acalorado de debate legislativo en toda América Latina (Herreros, 2019). Según un informe de la Comisión Económica de las Naciones Unidas para América Latina y el Caribe (CEPAL), en el 2019, países como Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, México, Paraguay y Uruguay habían comenzado a recaudar el impuesto al valor agregado (IVA) para plataformas digitales como Netflix (y Spotify) (aproximadamente el 20 por ciento en la mayoría de los países) o estaban a punto de hacerlo a principios de la década (CEPAL, 2019). En este contexto de crecimiento constante, aumento de la competencia en otros servicios de transmisión y creciente presión fiscal, la compañía indicó que continuará invirtiendo en la producción de contenido original en los mercados más grandes de la región, particularmente Brasil y México (Hecht, 2019). Spotify Spotify se lanzó en América Latina entre el 2013 y el 2014, precisamente en el momento en que su identidad estaba cambiando de proveedor de música a un sistema algorítmico de recomendación musical (Eriksson et al., 2019). A principios del 2013, Spotify adquirió Tunigo, una aplicación para descubrir música que les permitiría a las personas usuarias encontrar listas de reproducción basadas en actividades y estados de ánimo particulares. Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 35 En el 2014, la empresa realizó otra adquisición clave: una plataforma de recomendación algorítmica llamada The Echo Nest. Eriksson et al. (2019) se refieren a esta transición en la identidad de Spotify como el “giro curativo”. Con un aumento exponencial en la inversión de capital de riesgo, del 2013 al 2015, la empresa se expandió a nuevos territorios (incluidos 17 países de América Latina). Los representantes de Spotify enfatizaron ideas similares presentadas por Netflix para explicar esta decisión: además de culturas vibrantes de producción musical, la región tenía una clase media relativamente grande y un segmento importante de la población era joven, lo cual parecía ideal para adoptar aplicaciones móviles (Nicolau, 2019). Al igual que en otras partes del mundo, en América Latina, la versión gratuita de Spotify presentaba anuncios. El costo mensual de la suscripción sin publicidad (Premium) varió levemente entre países, pero fue unos pocos dólares más barato que en Estados Unidos (USD 9,99 por mes). Como se señaló anteriormente, esto representa el 2 por ciento del salario mínimo mensual legal en Costa Rica. Cuando se lanzó Spotify en América Latina, la región tenía “una de las tasas más altas de piratería digital en el mundo” (Yúdice, 2012, 18). Además, varios informes estimaron que aproximadamente el 33 por ciento de la población de América Latina tenía acceso a internet móvil en ese momento (CEPAL, 2014; GSMA, 2016). Aunque los servicios de streaming (como Deezer) ya estaban disponibles, la mayoría de la población latinoamericana obtenía su música a través de mercados informales (CD grabados y descargas de MP3) (Ávila-Torres, 2016; Karaganis, 2011; Pertierra, 2012). Los representantes de Spotify comentaron estratégicamente este tema en los medios, lo enmarcaron como el “problema” al que su plataforma brindaba una solución. Así, Gustavo Diament, director general de Spotify para América Latina en ese momento, argumentó a principios de Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 36 2015 que el mayor rival de la empresa en América Latina no era otra plataforma de streaming, sino la “piratería” (Pineda y Morales, 2015). Para hacerle frente a las dificultades de convencer a las personas usuarias de pagar una suscripción mensual con tarjeta de crédito (un problema que también enfrentó Netflix), Spotify optó por tratar directamente con los operadores de telecomunicaciones en América Latina. Con esta estrategia, la empresa buscaba incluir la aplicación como parte de los planes móviles y así contrarrestar la ventaja relativa que otorgaba la posición de Apple en el mercado móvil (Fagenson, 2015). Finalmente, Spotify también abrió una oficina en Miami con el objetivo principal de fortalecer su posición en América Latina. Según representantes, Miami le ofreció a la empresa múltiples “oportunidades panregionales”, posibilidades de publicidad móvil y la oportunidad de influir en el mercado latino en Estados Unidos (L. Martínez, 2015). Las estrategias de Spotify produjeron resultados relativamente rápidos. A diferencia de la aceptación de Netflix, definida como “desafiante”, el equipo de Spotify afirmó que el esfuerzo de la plataforma en Latinoamérica no había implicado “casi ningún esfuerzo” de su parte (Nicolau, 2019). Un año después de su lanzamiento, México se encontraba entre sus cinco mercados más grandes. La empresa esperaba que este país se convirtiera en uno de los tres principales mercados para finales del 2015 (Pineda y Morales, 2015). En el 2018, el 20 por ciento de las subscripciones de pago en la plataforma estaba en América Latina, porcentaje que se ha mantenido estable a lo largo de los años (Fortune, 2018). Los resultados financieros de Spotify a mediados del 2018, presentados en el primer informe después de su salida a la bolsa, afirmaban que “el crecimiento en […] las regiones emergentes de América Latina y el resto del mundo continúa superando el ritmo de crecimiento Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 37 de los mercados más establecidos” (Business Wire, 2018). Además de México, Miami y Brasil, a lo largo del 2018 y del 2019, la plataforma abrió pequeñas oficinas en países con mercados de consumo relativamente grandes (Argentina y Colombia). Spotify ha enfatizado varios factores para explicar el sólido crecimiento de la plataforma en América Latina. Por ejemplo, se indica que la región se ha convertido en una zona “especial” para la empresa. Mia Nygren, directora general de Spotify para América Latina en 2019, analizó así el éxito de la plataforma en México: “México ha sido especial para nosotros. Fue el primer país de lanzamiento en Latinoamérica. Y si le sumas la intensidad con la que el usuario mexicano consume música y la cantidad de horas que pasa en la plataforma, tenemos una historia de amor perfecta” (Hernández Armenta, 2019). El discurso de Nygren plantea la idea de una “combinación perfecta” entre algunos rasgos supuestamente esenciales de los consumidores de música en países como México y las posibilidades tecnológicas que ofrece Spotify (sobre todo su personalización algorítmica y su ubicuidad multiplataforma) (R. Martínez, 2019). Debido a la cantidad de subscripciones y artistas en la ciudad, Spotify comenzó a utilizar el término de “capital mundial del streaming” para referirse a Ciudad de México. La empresa también comenzó a mostrar a la nación mexicana, en particular, y a América Latina, en general, como el modelo de éxito que quería emular en otras partes del mundo (Nicolau, 2019). De esta manera, Spotify buscó asociar el consumo de música en América Latina con la idea de streaming en lugar de “piratería” o “ilegalidad”. En comparación con el caso de Netflix, se ha analizado muy poco la evolución y las implicaciones de la presencia de Spotify en América Latina. Como era de esperarse, la mayoría de la investigación se ha realizado Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 38 en Brasil y México, los dos países con la mayor cantidad de usuarios en la región. Estos estudios se han centrado en comprender los patrones y preferencias culturales revelados por la música con más popularidad en la plataforma (De Melo, Machado y De Carvalho, 2020; Demont-Heinrich, 2019; Pérez-Verdejo et al., 2020), o bien, en cómo las personas usuarias dan sentido a las características más icónicas de Spotify, como listas de reproducción y algoritmos recomendados (Moschetta y Vieira, 2018; Siles et al., 2019b; 2020; Woyciekowski y Borba, 2020). Las discusiones disponibles al respecto han sido publicadas en noticias y medios culturales. En estos medios, el equipo de Spotify ha enfatizado especialmente la idea de que la plataforma le ha ayudado al sector artístico latinoamericano a alcanzar su máximo potencial al lograr el éxito más allá de la región. Mia Nygren propone una explicación de este fenómeno: En América Latina, hemos ayudado a restablecer rápidamente el crecimiento de la industria. […] Ahora, la industria es más saludable de lo que ha sido en años. América Latina impulsa las propuestas locales en las listas globales, y el resto es historia. La música en español nunca había tenido una audiencia tan grande gracias a la facilidad de distribución (Spotify, 2019a). En esta perspectiva, las contribuciones de Spotify en América Latina son dobles. Primero, ayudó a “restaurar la salud” de la industria de la música (en alusión a la “enfermedad” de la piratería). Segundo, ofreció herramientas específicas de distribución para que la música latinoamericana pudiera llegar a audiencias mundiales; por ejemplo, las listas de reproducción (playlists). De acuerdo con Eriksson et al. (2019), Spotify fortaleció el lugar de la lista de reproducción como el centro del universo del streaming en la medida en que desarrollaba su giro curatorial. Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 39 Un ejemplo importante para ilustrar la importancia de dichas listas de reproducción en este contexto ha sido la popularización del reguetón. Según el equipo de Spotify, la lista de reproducción llamada “Baila Reggaeton 2015” fue un punto de inflexión en el “ascenso imparable” del género (Resto-Montero, 2016). Rocío Guerrero, entonces jefa de gestión de contenido latino y la persona que creó la lista, señaló en 2016 que “la audiencia de reguetón hoy en día es más grande que cualquier otro género latino. La realidad es que esta lista de reproducción se reproduce en Singapur, Londres y en todo el mundo. Hay latinos en todo el mundo, pero no son solo los latinos los que escuchan” (Resto-Montero, 2016). Desde su creación, la lista de reproducción Baila Reggaeton se ha convertido en una de las más visitadas (Spotify, 2018). De acuerdo con algunos analistas culturales, es esta lista la que crea las estrellas actuales del género (Resto-Montero, 2016). Guerrero también sugirió que para alcanzar el éxito mundial, el reguetón tenía que estar “listo para la plataforma”, una adaptación de la expresión “algorithm ready” de Gillespie (2014, 168); en otras palabras, debía transformarse y adaptarse a la definición de Spotify de tonos, letras y sonidos exitosos (Resto-Montero, 2016). Esta visión enfatiza la importancia de Spotify para ayudar a la música y a los artistas latinos a trascender los límites del éxito regional; sin embargo, la otra cara de la moneda requiere también atención: cómo la plataforma se ha beneficiado de la música creada en la región y cómo los fenómenos culturales como el reguetón han impulsado el uso de Spotify tanto en América Latina como en el extranjero. A finales de la década, Spotify insistió nuevamente en el supuesto “músculo del streaming” de América Latina al mostrar el crecimiento de los podcasts en la región (Spotify, 2019a). También honró a la “capital mundial del streaming” al realizar la primera versión de los Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 40 Premios Spotify en Ciudad de México a principios del 2020 (Merino y Houston-Crespo, 2020). TikTok TikTok comenzó a popularizarse en América Latina en el 2018, unos meses después de que ByteDance lo lanzara fuera de China y lo fusionara con Musical.ly, una aplicación para crear videos de sincronización de labios. A finales de ese año, México y Brasil eran, respectivamente, el quinto y sexto país del mundo con más descargas de TikTok (Argintzona, 2020). Como parte de sus esfuerzos para expandirse geográficamente, en ese mismo año, la plataforma también asignó country managers en Brasil y México para coordinar temas relacionados con el uso de la aplicación y la creación de contenido en América Latina. Según Latinobarómetro (2018), el 89 por ciento de la población adulta en la región poseía un teléfono celular en 2018. GSMA (2020) estimó que, para 2020, el 57 por ciento de la población latinoamericana tendría acceso a internet móvil, un aumento significativo en comparación con el 2015. A lo largo del 2019, en América Latina se publicó un número considerable de noticias sobre TikTok. Estos artículos ofrecen una ventana sobre la evolución del significado cultural de la plataforma. En estas publicaciones, se enfatizó la idea de una revolución tecnológica y se invitó a las personas de la región a ser parte de ella. Por ejemplo, El Universal de México se aseguró de que su público supiera por qué TikTok seguramente se convertiría en “su próxima plataforma de redes sociales favorita” (Salcedo, 2019). Infobae de Argentina (2019) garantizó a sus lectores que se mantendrían actualizados sobre todo lo que “necesitaban saber acerca de TikTok, la aplicación que se ha convertido en un fenómeno mundial”. Los medios de comunicación también discutieron a menudo el “acelerado y exponencial desarrollo” de dicha red social (Salcedo, 2019) y mencionaron frecuentemente Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 41 que fue una de las aplicaciones con más descargas tanto para Android como para iOS durante el 2019, con más de 1500 millones de descargas en todo el mundo (KE Anderson, 2020; Perretto, 2019). La repetición de estadísticas sugería que descargar la aplicación era casi inevitable. Los medios de comunicación presentaron a TikTok como “el próximo gran avance” en la evolución de las redes sociales y evidenciaron el papel de los country managers al encuadrar la discusión sobre qué convertía a la aplicación en algo supuestamente único. Así, resaltaron la importancia de la personalización algorítmica y la facilidad que brinda la aplicación para crear contenido. Al respecto, Noel Nuez, responsable del desarrollo de TikTok en la región, afirmó que Los videos se recomiendan en función de las preferencias de cada usuario para garantizar una experiencia personalizada. […] Otro factor que nos diferencia es que nuestra plataforma cuenta con potentes y sencillas herramientas para la edición de videos. Mientras que YouTube es un escaparate para que una minoría cree contenido, TikTok es un laboratorio de creatividad donde cualquiera puede producir contenido (Prieto, 2019). El creciente número de noticias sobre TikTok también reveló el papel de los mánager en cada país al promocionar la creación de contenido local como una herramienta para “personalizar” la experiencia. Sobre esto, un mánager de TikTok en México indicó que este país destacaba como el mayor usuario de la región (Salcedo, 2019). Le atribuyó la fuente de este éxito a lo que pensó que era una propensión intrínseca de los mexicanos a usar las redes sociales y se aseguró de diferenciar las preferencias de las personas en ciudades como Guadalajara, Ciudad de México y Monterrey. En general, este discurso propuso que la nación mexicana ocupaba una posición distinta en la “revolución” de TikTok. Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 42 La idea de que la población latinoamericana es más propensa a usar redes sociales, en comparación con otras personas en el mundo, ha sido un tropo común en los medios. Desde este punto de vista, era el turno de TikTok de “beneficiarse de […] ese amor por la socialización en línea” que naturalmente se les atribuyó a los usuarios latinos (Ceurvels, 2020). El equipo adaptó este discurso al caso de Brasil: Nos encantan los usuarios brasileños porque son unos de los más divertidos y creativos de todos. Dado que es la población más grande de América Latina, TikTok tiene un enorme potencial para permitir que más brasileños muestren su talento y creatividad, además de participar en muchos desafíos emocionantes en la aplicación. Nuestro enfoque es el crecimiento al involucrar a nuestros creadores, presentar contenido más diverso y continuar fortaleciendo nuestra presencia local (Perreto, 2019). De nuevo, los representantes de TikTok enfatizaron en cómo la aplicación podría potenciar las cualidades supuestamente intrínsecas de la población latinoamericana –en particular el caso de los adolescentes– por ejemplo, el humor, la creatividad y el talento. Como lo expresó el mánager de México, TikTok esperaba “inspirar” a dicha población para que participara en su “comunidad global” de usuarios mediante la creación de contenido con singularidades locales (Salcedo, 2019). Varias fuentes informaron que, a finales del 2019, TikTok tenía casi 20 millones de usuarios en México y 18,4 en Brasil (Argintzona, 2020; iLifebelt, 2020). Además del éxito en estos dos países, la aplicación estaba siendo muy descargada en Argentina, Colombia y Ecuador, así como en América Central. Un informe del 2020 estimó que el 10 por ciento de los usuarios de TikTok estaban ubicados en América Latina, un número similar al de Europa (10 por ciento) y al de Estados Unidos (12 por ciento) (Iqbal, 2020). Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 43 Durante la mayor parte del 2020, los medios se centraron en las historias de “éxito” que retrataban los casos de los tiktokers con mayor número de seguidores. Estas historias tendían a funcionar como invitaciones prácticas para convertirse en un influencer en América Latina. Paralelamente, también se reflexionó sobre la decisión de Donald Trump de bloquear las descargas de TikTok en Estados Unidos y las eventuales implicaciones para América Latina (Malaspina, 2020). Estas reflexiones sustentaban la premisa de que, por encima de todo, TikTok se había convertido en un fenómeno político (Klleina, 2020; Moreno, 2020). ¿Por qué Costa Rica? Como se planteó en la sección anterior, América Latina ocupa una posición estratégica tanto en el presente como en el futuro de la economía digital en el mundo. Específicamente, este libro se enfoca en Costa Rica porque presenta algunas características que lo convierten en un caso de estudio ideal en la región. El enfoque en Costa Rica permite discutir los hallazgos de uno de los países más digitalizados de América Latina en términos de infraestructura, uso y cultura. La infraestructura costarricense de las telecomunicaciones y el número per cápita de usuarios son comparables a los de los países más grandes de la región, lo cual ayuda a captar tendencias generales en el uso de plataformas en toda América Latina (Latinobarómetro, 2018; Siles, 2020). Sin embargo, en comparación con países como Argentina, Brasil, Colombia y México, la escena de producción cultural de Costa Rica (que incluye televisión, cine y música) es significativamente más pequeña. Esto es importante porque crea una necesidad cultural relativamente diferente o un lugar para las plataformas de entretenimiento como Netflix, Spotify y TikTok. En este sentido, Costa Rica ejemplifica la situación de los países de América Central y de pequeños países de América del Sur. Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 44 Antes de profundizar en los capítulos del libro, se ofrece un breve recuento de algunas de las especificidades históricas, culturales y tecnológicas más importantes del país y de cómo estas dan forma a la relación de las personas con las plataformas algorítmicas. Desde la abolición del Ejército en 1948, Costa Rica ha construido consistente y estratégicamente su identidad nacional en torno a la idea de ser una nación pacífica en medio de una región típicamente turbulenta (Sandoval, 2002). La construcción de la imagen pública del país también ha descansado en la noción de ser la democracia más antigua de América Latina. En términos generales, Costa Rica suele asociarse con algunas de sus fuentes de ingresos económicos más importantes: café de calidad en las décadas anteriores y, recientemente, turismo, tecnología y desarrollo sostenible (Ferreira y Harrison, 2012). Después del 2011, cuando encabezó el índice Happy Planet por primera vez, a las personas costarricenses les gusta referirse al país como “la nación más feliz del mundo”. Mitchell y Pentzer (2008) resumen esta visión mítica del país: Costa Rica generalmente se considera a sí misma como una sociedad inherentemente democrática, pacífica y étnicamente homogénea. […] Esta es, entonces, una imagen de Costa Rica como excepcional, para nada como sus vecinos centroamericanos. El catolicismo es otra parte del cuadro; sigue siendo la religión oficial del Estado. […] Un elemento final es la creencia generalizada en Costa Rica como una sociedad de clase media (227). Este sentido dominante de nación se basa en una particular interpretación histórica del periodo colonial, forjada durante los siglos XVIII y XIX. De acuerdo con esta, las privaciones y la pobreza que caracterizaron al país durante la Colonia provocaron la igualdad entre sus habitantes (Sandoval, 2002). También fue durante el siglo XIX que “la tradición de la pequeña Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 45 propiedad en el Valle Central condujo a una especie de ‘democracia rural’ natural y una psicología nacional distintiva inclinada hacia el compromiso en lugar del conflicto” (Mitchell y Pentzer, 2008, 228). En este libro se examina una dimensión poco explorada de la vida cotidiana del país: su relación con la tecnología y los medios digitales. En las últimas tres décadas, la tecnología se ha consolidado como un elemento clave en la identidad nacional. Costa Rica fue el primer país centroamericano en conectarse a internet y desempeñar un papel catalizador en el desarrollo de esta red informática en la región (Siles, 2018, 2020). Después de que Intel inaugurara en el país una de sus plantas de fabricación en 1998, San José (la capital) recibió el sobrenombre fugaz de San José Sur, un “guiño ambicioso a San Jose, California, el corazón de Silicon Valley”, en palabras del Wall Street Journal (Vogel, 1998). Este evento en particular impulsó un cambio importante en la identidad nacional: convertirse en una “nación tecnológica” se adoptó como una forma de disociarse de ser una “república bananera” (Siles, Espinoza y Méndez, 2016). Desde la década de 1990, empresas multinacionales, en su mayoría, se han instalado en Costa Rica como resultado de iniciativas para atraer inversión extranjera directa. Varios factores pueden explicar esto: las características del país (su relativa estabilidad política y social, los procesos de liberalización económica en curso, la experiencia previa en el desarrollo de la electrónica, las actitudes receptivas hacia la inversión extranjera, la calidad de la educación, la ubicación geográfica, el clima, entre otros rasgos); las tácticas de negociación utilizadas por el Gobierno y algunas organizaciones no gubernamentales; y las concesiones específicas otorgadas a las empresas multinacionales (como incentivos fiscales, apoyo en infraestructura de transporte y convenios con universidades para fortalecer proyectos de formación profesional) (Larraín, Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 46 López-Calva y Rodríguez-Clare, 2001; Nelson, 2009; Spar, 1998). Como resultado, el país ha experimentado un crecimiento exponencial en la producción de tecnologías como software, videojuegos, aprendizaje virtual y aplicaciones para teléfonos móviles (Nicholson y Sahay, 2009; Paus, 2005). En el 2015, un estudio clasificó a San José como “la ciudad más competitiva del mundo” para invertir en la producción de tecnologías de comunicación (Conway et al., 2015). En la actualidad, el país es el mayor exportador per cápita de alta tecnología en América Latina (M. E. Porter y Ketelhohn, 2002; Soto Morales, 2014). Recientemente, a medida que se han difundido las ideas neoliberales asociadas con la noción de emprendimiento de empresas emergentes, se ha expresado el deseo de convertir el guiño a San José (California) en un mensaje más explícito: “transformar a Costa Rica en el Silicon Valley latinoamericano” (Ciravegna, 2012; Siles, Espinoza y Méndez, 2016). Un escenario similar caracteriza el uso de las tecnologías en el país. En el 2020, el 96,3 por ciento de la población costarricense afirmó tener al menos un teléfono celular (96,4 por ciento en áreas urbanas y 96 por ciento en rurales) (INEC, 2020). Según la Encuesta Nacional de Hogares de Costa Rica, la fuente más confiable al respecto, alrededor del 85 por ciento de los hogares del país tenía algún tipo de acceso a internet en el 2020, principalmente a través de infraestructura de banda ancha (INEC, 2020). El país también es líder en América Latina en el uso de numerosas plataformas de redes sociales, incluidas Facebook y WhatsApp (Latinobarómetro, 2018). Por su parte, un informe de la CEPAL caracterizó la expansión del acceso a internet en Costa Rica como “modelo” en América Latina (CEPAL, 2016). Este informe también mostró que el país tiene la menor brecha en el uso de teléfonos celulares entre las zonas Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 47 urbanas y rurales de la región, lo cual ayuda a mitigar la importancia de la brecha digital en Latinoamérica (característica de algunos de los países más grandes de la región). A una escala más cualitativa, la tecnología juega un papel central en la conformación de las condiciones de vida cotidiana en el país. En ese sentido, se ha convertido en el centro de aspiraciones de las personas y en el objeto de su admiración (Cuevas Molina, 2002). La forma en que el país vive la tensión entre lo local y lo global ofrece otro elemento importante para entender el vínculo de la población costarricense con la tecnología (incluidos los algoritmos). Como lo demuestran los próximos capítulos, el uso de plataformas algorítmicas representa una tensión entre reproducir mitos y valores tradicionales en la sociedad costarricense y participar en una sociedad global de consumo moldeada por ideales del Norte global, especialmente Estados Unidos. Por un lado, las visiones míticas del país (como una supuesta propensión intrínseca a la paz y al deseo de mantener el statu quo para no perturbar el orden social) brindan a las personas recursos para promulgar algoritmos de formas específicas. Como se mostrará, las personas tienden a “forzar” los algoritmos para que cumplan con las reglas y tradiciones locales de interacción social. Por otro lado, Costa Rica ha sido históricamente un terreno fértil para ideas, valores, actitudes y productos de Estados Unidos (Cuevas Molina, 2003). Como afirma Harvey-Kattou (2019, 5), una “faceta de la identidad costarricense que se presta a la retórica de […] excepcionalismo es su estrecha relación con EE. UU.”. En el caso de los algoritmos, la población costarricense extiende este ideal de proximidad cultural al reproducir ciertas prácticas y patrones de consumo que caracterizan a dicha nación norteamericana. Por esta razón, se argumenta que las similitudes en la forma en que ambas sociedades implementan los algoritmos Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 48 deben considerarse un hallazgo. En otras palabras, las similitudes son producto de cómo la población costarricense canaliza sus propias aspiraciones culturales a través de tecnologías como algoritmos. Diseño de la investigación En este trabajo se analiza cómo los usuarios de tecnología en Costa Rica se relacionan con tres plataformas algorítmicas en los dominios específicos de la cultura y el entretenimiento. Esta preferencia analítica dio forma tanto a los hallazgos como a las afirmaciones hechas en el texto. A diferencia de otro tipo de plataformas, los usuarios pagan por los servicios de Netflix y Spotify o descargan TikTok para recibir contenido que los conecta con otras personas, tanto a nivel local como global. Por lo tanto, los enfoques teóricos y empíricos desarrollados en el libro pueden brindar numerosos conocimientos para estudiar otras plataformas de entretenimiento (otras investigaciones podrían arrojar más luz sobre cómo se podría usar este enfoque para estudiar dispositivos algorítmicos en sistemas de gobierno o finanzas). Este libro se basa en una gran cantidad de evidencia empírica recopilada durante cinco años en Costa Rica. Se trató de operacionalizar un diseño de investigación con “sensibilidad etnográfica” –tomando prestada la expresión de Star (1999, 383)– ideado “como una práctica para producir y participar en representaciones plurales de algoritmos” (Seaver, 2017, 10). Aunque este enfoque es ideal para “mapear diferentes valores para datos evocados en diferentes discursos […] y contextos” (Fiore-Gartland y Neff, 2015, 1471), no es adecuado para el análisis estadístico o la generalización. El enfoque en la dinámica cultural también significó que esta investigación no estaba diseñada para señalar cómo las variables específicas (como el género, la edad o la clase) dieron forma a la conciencia de los algoritmos. Algunos académicos han realizado ese trabajo de Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 49 manera ejemplar (Gran, Booth y Bucher, 2021; Hargittai et al., 2020). Sin embargo, como demuestran los siguientes capítulos, me mantuve atento a la importancia de los marcadores interseccionales de identidad en la relación de las personas con las plataformas (en el apéndice se ofrece una discusión más detallada de cómo se llevó a cabo la investigación de cada capítulo; se explican los procedimientos metodológicos específicos empleados, a fin de tomar una muestra de los participantes para cada método, recopilar la información y analizar los datos a través de estrategias inductivas y abductivas). Se emplearon tres métodos de investigación; primero, entre el 2017 y el 2019, se realizaron 110 entrevistas a usuarios de Netflix y Spotify en Costa Rica. Se compartió un llamado a participar en las redes sociales y se seleccionó a personas con diferentes perfiles. Para aumentar la diversidad en la muestra, se les solicitó a las personas entrevistadas sugerencias adicionales de personas con diversos antecedentes. Para las entrevistas, se eligió tanto a los usuarios “intensos” como a los más ocasionales. Los grupos finales incluían, en su mayoría, a personas profesionales que se encontraban en diferentes etapas de sus carreras. Todas las entrevistas se realizaron personalmente y duraron en promedio 43 minutos. La mayoría de las conversaciones tuvieron lugar en la Escuela de Ciencias de la Comunicación Colectiva de la Universidad de Costa Rica en San José. Durante las sesiones, se les preguntó a las personas sobre sus prácticas al usar dichas plataformas. Con su aprobación, también se les pidió abrir su cuenta en una computadora y proyectar contenido en la pantalla. Se utilizaron estas proyecciones para hacerles preguntas sobre contenido específico disponible en sus perfiles, configuraciones técnicas y recomendaciones algorítmicas. Aunque pocas personas usaron el término “algoritmo”, muchas habían pensado en cómo funcionaban las recomendaciones y sintieron que Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 50 entendían la lógica del proceso de recomendación. Se discutieron ampliamente estas convicciones y certezas sobre el funcionamiento de las recomendaciones. Para fomentar la triangulación de datos, también se hicieron capturas de pantalla de las cuentas de Netflix y Spotify de los usuarios. Se compararon las descripciones sobre cómo funcionan las plataformas algorítmicas según los usuarios con las proporcionadas por los representantes de Netflix, Spotify y TikTok en los principales medios y puntos de venta oficiales. En segundo lugar, además de las entrevistas, se realizaron 12 grupos focales con 57 participantes ubicados en Costa Rica (quienes diferían de los que fueron entrevistados). Se reclutó a estas personas a través de una convocatoria de participación disponible en los perfiles de redes sociales asociados con la Universidad de Costa Rica. Se les pidió a los participantes potenciales que completaran un cuestionario en línea, lo cual permitió seleccionar individuos con diferentes características sociodemográficas. Un grupo de cuatro grupos focales (con 22 participantes) se centraron en el uso de Spotify y se realizaron entre agosto y octubre del 2019. Los participantes tenían entre 18 y 62 años. Otro conjunto de grupos focales (ocho en total) se llevó a cabo con 35 usuarios costarricenses de TikTok (tanto personas creadoras de videos como quienes únicamente los miraron), entre junio y julio del 2020. Los participantes en los grupos focales de TikTok tenían entre 18 y 56 años. Dado que esta parte de la investigación se llevó a cabo durante la pandemia por covid-19, se realizaron grupos sobre el uso de TikTok en Zoom. Los grupos focales fueron ideales para explorar cómo las personas desarrollaron sus ideas mientras las compartían con otros. En consecuencia, se examinaron los diálogos, las discusiones y la construcción colectiva de ideas sobre algoritmos que se desarrollaron durante estas sesiones (Cyr, 2016). Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 51 Finalmente, se realizó un tercer método de investigación, a saber, imágenes enriquecidas. Un método proveniente de la llamada “metodología de sistemas suaves” (Checkland, 1981), las imágenes enriquecidas consisten en diagramas o dibujos hechos por individuos para representar gráficamente un fenómeno específico. Se recurrió a esta técnica para tener acceso al conocimiento no declarado y dado por sentado por las personas sobre los algoritmos. Se les proporcionó a los grupos focales hojas de papel en blanco y un juego de bolígrafos; luego se les pidió dibujar individualmente cómo pensaban que funcionaban las plataformas algorítmicas y sus recomendaciones. Las personas participantes explicaron sus propias imágenes y discutieron aspectos de los dibujos de otros participantes. Luego se empleó la guía de Bell y Morse (2013) para analizar las imágenes y, por lo tanto, se examinaron las características y estructuras descriptivas (como el uso de colores, formas, grosor, relaciones y arreglos). Visión general del libro En lugar de centrarse en una plataforma específica, cada capítulo analiza diferentes aspectos sobre las experiencias de las personas usuarias de Netflix, Spotify y TikTok en Costa Rica. De esta manera, desarrollo dinámicas culturales más amplias en cada capítulo al integrar las relaciones de las personas con las tres diferentes plataformas. El Capítulo 2 se centra en asuntos de personalización. Desafía las versiones dominantes de este tema que se enfocan en el deseo de los usuarios de recibir únicamente recomendaciones “personales”. En cambio, se redefine la personalización como el establecimiento de relaciones comunicativas entre usuarios y algoritmos. En resumen, se plantea la personalización como un proceso de comunicación de principio a fin. Para desarrollar este argumento, el capítulo considera tres dinámicas de personalización. En primer lugar, Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 52 los usuarios experimentan los algoritmos como una forma de interpelación. Se da énfasis al caso de quienes utilizan Netflix en Costa Rica para mostrar cómo perciben los algoritmos y la interfaz de la plataforma como mecanismos que les “hablan” de manera personal. En segundo lugar, la personalización también implica la personificación de las plataformas, es decir, la atribución de características humanas que dan forma a la comprensión de los algoritmos por parte de los usuarios. Además, se examina cómo los usuarios del país conciben a Spotify como un ser social que intermedia sus relaciones personales. En tercer lugar, la interpelación y la personificación allanan el camino para establecer determinados tipos de relaciones con los algoritmos. Al examinar el caso de los usuarios de TikTok, se argumenta que la relación con los algoritmos no es estable ni lineal, tal y como se ha sugerido en la literatura. En cambio, atraviesa una serie de “pasajes” mediante los cuales emerge y se lleva a cabo el apego a la plataforma. Juntas, estas tres dinámicas muestran que la personalización es un logro cultural que requiere tejer relaciones con los algoritmos. El Capítulo 3 ofrece una descripción de la influencia de los algoritmos en la sociedad (mucho más matizada que la ofrecida en la literatura académica sobre la datificación). Se invierte el enfoque dominante sobre cómo los algoritmos dan forma a las elecciones de los usuarios, al examinar la forma en que estos integran las recomendaciones algorítmicas en la estructura de su vida diaria. La noción de integración enfatiza las prácticas de los individuos que combinan elementos culturales de diversas formas, mientras reflexionan sobre las recomendaciones que quieren seguir. La integración es el proceso de promulgar un repertorio de recursos culturales para responder a las situaciones que las personas enfrentan en su vida diaria. Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 53 En este capítulo se analizan tres tipos de trabajo de integración. Primero, se examina cómo los usuarios costarricenses de Netflix combinan un conjunto de fuentes culturales al considerar qué contenido quieren ver. En segundo lugar, se analiza cómo los usuarios de Spotify interpretan los algoritmos como oportunidades para integrar ciertas capacidades en sus vidas. Finalmente, al considerar el caso de TikTok, se muestra que la forma en que los usuarios comprenden los algoritmos proviene de prácticas con infraestructuras y tecnologías distintas a esta plataforma. Por lo tanto, los algoritmos funcionan como categorías de relación que los usuarios emplean para integrar sus experiencias con otras plataformas en su relación con TikTok (y, viceversa, usan su relación con TikTok para evaluar otras plataformas). Al discutir cómo los usuarios integran fuentes, capacidades y relaciones culturales, se brinda un análisis sobre por qué las personas siguen recomendaciones algorítmicas (o por qué no) que enfatiza la importancia de la cultura. Por lo tanto, se argumenta que los algoritmos no funcionan del todo solos, ni actúan como el único determinante del consumo cultural. La domesticación mutua entre usuarios y algoritmos está moldeada por prácticas que ocurren en momentos y lugares específicos. En ese sentido, el Capítulo 4 teoriza estas prácticas como rituales. Analizar los rituales trae el poder al frente del análisis. Al basarse en el trabajo de Nick Couldry, en este capítulo se analiza un tipo particular de mito que se promulga y reproduce a través del uso ritual de plataformas algorítmicas. A esto se le denomina el “mito del centro plataformizado” (myth of the platformed center), la creencia de que las plataformas algorítmicas son el centro del mundo social de las personas. Se argumenta que los rituales en torno a Netflix, Spotify y TikTok normalizan la idea de que los usuarios deben cultivar prácticas, estados de ánimo y emociones, y que las plataformas algorítmicas son un intermediario obligado en este proceso. Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 54 Primero se consideran los tipos de rituales que caracterizan la domesticación de Netflix y sus algoritmos. Netflix normaliza las recomendaciones al sugerir que son producto de los propios rituales de los usuarios (estas recomendaciones se ofrecen “porque vieron” contenido anteriormente). Luego, el capítulo argumenta que los rituales infunden afecto a los algoritmos. Esta noción se desarrolla al discutir que los usuarios han adoptado la creación de sus propias listas de reproducción en Spotify como un medio para producir, capturar y explorar estados de ánimo y emociones. Finalmente, se analiza el caso de los usuarios de TikTok que recurren a esta aplicación para lidiar con el aburrimiento, el cual se analiza como una emoción moral que las personas se sienten obligadas a resolver. Con este fin, los usuarios desarrollan tipos específicos de rituales a través de los cuales representan la centralidad de TikTok en sus vidas. En resumen, este capítulo argumenta que el poder de las plataformas algorítmicas se basa en la reproducción incesante de rituales. Según Silverstone (1994), la conversión es el proceso de reconexión con el mundo público a través de la tecnología o sus contenidos. La conversión transforma las relaciones personales de las personas con plataformas algorítmicas en un asunto público. Implica mostrar, compartir y discutir recomendaciones con otros y requiere ciertas habilidades, prácticas y recursos. El Capítulo 5 examina estas cuestiones al situar la conversión dentro de “regímenes de publicidad” más amplios, es decir, la articulación de conceptos mutuamente definitorios del yo, lo público y la tecnología. Se sostiene que la conversión articula el yo con los demás a través de algoritmos y lo conecta con los algoritmos a través de otros. El capítulo comienza con una discusión sobre la dinámica de conversión en Netflix y cómo los usuarios transforman su conocimiento de la plataforma en una oportunidad para influir en otros en su proceso de Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 55 decisión. Se muestra de qué modo las personas usan la plataforma y sus algoritmos como una oportunidad para definir su estado, sentido de pertenencia y afecto como parte de redes de relaciones interpersonales. Luego, a partir de la noción de “público íntimo” de Lauren Berlant (2008), se analiza cómo las listas de reproducción creadas por los usuarios forman la base de experiencias colectivas que sirven al proyecto político-económico de Spotify. Así, los algoritmos se convierten en oportunidades para habilitar y generar este tipo de publicidad (en el sentido de algo público). El apartado concluye con una discusión sobre las redes de intercambios que tienen lugar en TikTok. En este caso, la conversión se entiende mejor como una técnica colectiva a través de la cual se representa un sentido de “amistad cercana”. Al examinar estas conversiones (en plural) el capítulo enfatiza la capacidad de los usuarios para habitar múltiples registros de publicidad a través de algoritmos. A pesar de su aprecio por las plataformas algorítmicas, los usuarios en Costa Rica también critican y cuestionan ciertos aspectos de su funcionamiento. Esto permea la relación con los algoritmos de recomendación y, por lo tanto, acaba moldeando el proceso de domesticación mutua. El Capítulo 6 se refiere a estas nociones críticas como “resistencia”. La mayor parte del trabajo sobre la resistencia en estudios críticos de datos se ha centrado en los intentos explícitos de cambiar los pilares de la datificación. En cambio, este capítulo se enfoca en formas más sutiles de “infrapolítica” o formas de resistencia de bajo perfil. Las infrapolíticas son prácticas de resistencia que operan en los intersticios de la vida cotidiana pero que carecen de articulación política. Estas prácticas expresan el sentido de autonomía de las personas dentro del sistema de datificación en lugar de intentar cambiarlo. En primer lugar, considero cómo reaccionaron los usuarios frente a lo que percibieron como sesgos en las recomendaciones de Netflix y cómo Vi vir c on a lg or itm os D A TI FI C A C IÓ N 56 reclamaron sus sentidos de identidad contra estos sesgos. Los usuarios de Netflix en Costa Rica rechazaron y resistieron los algoritmos cuando quedó claro que las plataformas no los consideraban personas, sino “perfiles” de consumidores. En segundo lugar, discuto la resistencia al intento de Spotify de “configurar” a los usuarios para que paguen y la “obligación” de hacer de las recomendaciones algorítmicas el centro de sus prácticas de consumo de música. Finalmente, analizo cómo los usuarios hicieron evidente el proyecto político de TikTok a través de una doble dinámica: la necesidad de borrar lo que TikTok promueve mientras se promueve lo que TikTok debería borrar. A partir de estos ejemplos, el capítulo concluye al proponer que la