{"id":2909,"date":"2021-12-03T21:27:47","date_gmt":"2021-12-04T00:27:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/conectartbr\/?p=2909"},"modified":"2021-12-03T21:35:14","modified_gmt":"2021-12-04T00:35:14","slug":"biopoliticas-da-dadosfera-a-colonialidade-dos-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/conectartbr\/biopoliticas-da-dadosfera-a-colonialidade-dos-dados\/","title":{"rendered":"Biopol\u00edticas da dadosfera – A colonialidade dos dados"},"content":{"rendered":"

Os ensaios de n\u00famero dois e quatro do livro \u201cPol\u00edticas da imagem: Vigil\u00e2ncia e resist\u00eancia na dadosfera\u201d, de 2021, da artista e escritora Giselle Beiguelman, foram as leituras dos \u00faltimos dois semin\u00e1rios do nosso grupo de pesquisa. Intitulados Dadosfera e Eugenia Maqu\u00ednica, suas leituras e os debates se endere\u00e7am \u00e0s novas tecnologias, \u00e0 intelig\u00eancia artificial e \u00e0s produ\u00e7\u00f5es contempor\u00e2neas dentro da dadosfera.\u00a0 Acima de tudo, a autora pretende desmontar a caixa preta da engenharia de inibi\u00e7\u00e3o comportamental e da maquinaria eugenista colonial no meio digital. Neste post exploro algumas das quest\u00f5es trabalhadas no Grupo de Pesquisa.<\/span><\/p>\n

Dadosfera \u00e9 o espa\u00e7o da WWW (World Wide Web) em que as imagens aparecem atreladas ao lugar e \u00e0 hora em que s\u00e3o produzidas, e s\u00e3o contextualizadas pelos seus algoritmos, de acordo com padr\u00f5es internos dos arquivos digitais, como escreve a autora. Nela somos dados rastre\u00e1veis, que geram lucro, como um dos principais aspectos da economia digital. Segundo os pesquisadores Nick Couldry e Ulisses Mejias, no <\/span>datacolonialismo<\/span><\/i> da dadosfera a acumula\u00e7\u00e3o de capital decorre do extrativismo de dados dos usu\u00e1rios, e n\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o. Destacam que o colonialismo hist\u00f3rico e o colonialismo de dados n\u00e3o s\u00e3o a mesma coisa, suas viol\u00eancias s\u00e3o muito diferentes. Para a minera\u00e7\u00e3o de dados, o mercado se apropria da \u201cprofilagem\u201d, uma forma de acumular informa\u00e7\u00f5es sobre as pessoas com base em seus gostos e performances de autoexposi\u00e7\u00e3o online.\u00a0<\/span><\/p>\n

Os algoritmos do Facebook buscam em cada perfil uma m\u00e9trica balanceada das emo\u00e7\u00f5es que o usu\u00e1rio seleciona em cada <\/span>post<\/span><\/i>. O ideal para que a profilagem ocorra s\u00e3o usu\u00e1rios que d\u00e3o \u201camei\u201d tanto como \u201ctriste\u201d, \u201cgrr\u201d, \u201chaha\u201d e \u201cuau\u201d, assim, envolve o treinamento dos algoritmos para que dependam das nossas escolhas pessoais online. Abordando de forma cr\u00edtica este <\/span>datacolonialismo, o<\/span><\/i> programa <\/span>Go Rando<\/span><\/i><\/a> (2017), desenvolvido pelo artista Ben Grosser, \u00e9 um <\/span>plug-in <\/span><\/i>do Chrome que interfere na escolha das rea\u00e7\u00f5es no Facebook, substituindo-a randomicamente por outra, assim, atrapalhando o processo de registro dos dados do perfil e dificultando a profilagem.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Go Rando (2017) logo. Fonte: https:\/\/bengrosser.com\/projects\/go-rando\/<\/a><\/span><\/p>\n

Como se sabe, as m\u00e1quinas n\u00e3o enxergam – elas nos reconhecem por palavras e padr\u00f5es imag\u00e9ticos. Em <\/span>O que vemos, o que nos olha<\/span><\/i>, Georges Didi-Huberman (1998) indica a partilha paradoxal do nosso olhar. Enxergamos com o olhar do que nos enxerga tamb\u00e9m. Diante de uma tumba, o volume \u00e9 uma parte isolada dela, sem rela\u00e7\u00e3o com quem a olha. Quando vemos que ela nos olha, vemos uma semelhan\u00e7a perdida. Uma tumba \u00e9 um corpo que cont\u00e9m um volume, mas que tamb\u00e9m oferece o vazio da queda para o nosso corpo. Na internet, delegamos \u00e0s m\u00e1quinas um olhar que tateia semelhan\u00e7as perdidas em todas as coisas. Este \u00e9 o conceito que acompanha a obra <\/span>Cloud Face<\/span><\/i><\/a> (2012), do artista Shinseungback Kimyonghun, em que um software de reconhecimento facial identifica rostos humanos em uma colet\u00e2nea de fotos de nuvens.\u00a0<\/span><\/p>\n

Os algoritmos gradualmente est\u00e3o sendo percebidos como armas muito poderosas de reconhecimento e rastreamento, justamente porque a modelagem de suas codifica\u00e7\u00f5es n\u00e3o s\u00e3o neutras. O treinamento maqu\u00ednico come\u00e7a com o que chamamos de \u201crotula\u00e7\u00e3o\u201d, em que a m\u00e1quina \u00e9 abastecida com milhares de imagens de coisas a serem rotuladas e diferenciadas, como rostos femininos e masculinos. Em seguida, passa para a aprendizagem profunda (deep learning), quando os padr\u00f5es inscritos nas diversas camadas das imagens, como informa\u00e7\u00f5es sobre cor, disposi\u00e7\u00e3o dos pixels, coordenadas geom\u00e9tricas, densidades, dentre outros, s\u00e3o computados. As <\/span>GANS <\/span><\/i>(generative adversarial networks) ou redes generativas advers\u00e1rias, revolucionaram o campo do treinamento de algoritmos. Primeiramente, elas sobrep\u00f5em duas redes, atuando respectivamente como geradoras e discriminadoras. Logo, cabe \u00e0 primeira criar imagens e \u00e0 segunda decidir se aquela imagem \u00e9 real ou falsa, em uma verdadeira ca\u00e7a de gato e rato. Por\u00e9m, o contr\u00e1rio tamb\u00e9m ocorre; quanto mais a discriminadora aprende a reconhecer as imagens falsas, mais a geradora aprende a engan\u00e1-la.\u00a0<\/span><\/p>\n

Os <\/span>deepfakes <\/span><\/i>s\u00e3o imagens produzidas algoritmicamente para enganar os algoritmos, usando milhares de imagens estocadas em bancos de dados. Para colocar em evid\u00eancia estes processos,\u00a0 o artista Philip Wang cria em seu site <\/span>This Person Does Not Exist <\/span><\/i><\/a>(2019), com imagens resultantes de software\u00a0 que se apropria de redes para formar outras imagens. Usando partes espec\u00edficas delas, como ilumina\u00e7\u00e3o, curvas, contrastes, etc., adotando suas caracter\u00edsticas, sem alterar as outras. Ao inserir uma imagem facial de entrada, a rede distribui elementos humanos rand\u00f4micos ao resto do rosto.\u00a0<\/span><\/p>\n

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This Person Does Not Exist (2019). Fonte: https:\/\/thispersondoesnotexist.com\/<\/a><\/span><\/p>\n

Giselle Beiguelman aponta que esses programas s\u00e3o constru\u00eddos e alimentados por funcion\u00e1rios e partem de componentes de pr\u00e9-conceitos\u00a0 j\u00e1 estabelecidos socialmente.\u00a0 Ela aproxima a hist\u00f3ria das <\/span>deepfakes<\/span><\/i> com a hist\u00f3ria das teorias antropom\u00e9tricas, especialmente a teoria de Francis Galton, o pai dos sistemas de classifica\u00e7\u00e3o eugenistas. Galton sobrepunha rostos a partir de exposi\u00e7\u00f5es m\u00faltiplas sobre a mesma placa fotogr\u00e1fica a fim de encontrar padr\u00f5es gerais do car\u00e1ter de \u201ccorpos criminosos\u201d. Ao entendermos que a maioria das <\/span>deepfakes <\/span><\/i>s\u00e3o produzidas para controlar alguma parte da Web, sua associa\u00e7\u00e3o com o eugenismo fica ainda maior. A quem interessa desbloquear direitos autorais para acesso \u00e0 privacidade de uma fei\u00e7\u00e3o?<\/span><\/p>\n

Quando capturamos uma imagem em nossos celulares, ao abri-la o editor automaticamente alinha nosso rosto na regra dos ter\u00e7os e corrige a ilumina\u00e7\u00e3o, fazendo-a parecer uma <\/span>deepfake.\u00a0 <\/span><\/i>Ainda que este movimento seja revers\u00edvel, a tend\u00eancia \u00e9 que cada vez mais as c\u00e2meras aprendam a capturar imagens j\u00e1 corrigidas nestes padr\u00f5es. Outra normaliza\u00e7\u00e3o que figura em nossa realidade s\u00e3o as c\u00e2meras t\u00e9rmicas, principalmente com a pandemia de Covid-19, em que sensores s\u00e3o aproximados de nossas testas e pulsos em cada estabelecimento que entramos. Para al\u00e9m de marcar nossa temperatura corporal buscando anormalidades, definem o hor\u00e1rio em que est\u00e1vamos em tal ambiente e com quem.\u00a0<\/span><\/p>\n

Com esta preocupa\u00e7\u00e3o, o artista Adam Harvey usou os arquivos das c\u00e2meras de seguran\u00e7a com sensores t\u00e9rmicos da Universidade de Duke para montar um mapa de calor de \u201cfantasmas\u201d, com o deslocamento dos alunos pelo campus, e o intitulou <\/span>Datengeist Duke MTMC<\/span><\/i><\/a> (2020).<\/span><\/p>\n

Segundo Beiguelman, as pr\u00f3ximas m\u00e1quinas vir\u00e3o de f\u00e1brica com padr\u00f5es mais fixos do que as que utilizamos hoje, para que n\u00e3o possamos desobedec\u00ea-las em suas escolhas com as imagens e com nossos dados. Assim, \u00e9 urgente percebermos a dadosfera como um espa\u00e7o em que muitos atuam como agentes de uma ci\u00eancia militarizada, que se equipa com os restos do colonialismo em nossa sociedade para que n\u00e3o precisemos repensar nossa fisiologia b\u00e1sica, como a modula\u00e7\u00e3o do nosso sorriso em uma <\/span>selfie<\/span><\/i>,<\/span> temendo que seja usada sem nossa permiss\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nesta perspectiva, a discuss\u00e3o que op\u00f5e humano x m\u00e1quina deve estender-se, tamb\u00e9m, para natural x modificado em todas suas aplica\u00e7\u00f5es contempor\u00e2neas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Vamos nos deter mais nestas discuss\u00f5es!<\/span><\/p>\n

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Refer\u00eancias:\u00a0<\/span><\/p>\n

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COULDRY, Nick e MEJIAS, Ulises A. The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism.<\/strong> Redwood City: Stanford University Press, 2019.<\/span><\/p>\n

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DIDI-HUBERMAN, Georges. O que vemos, o que nos olha.<\/strong> Tradu\u00e7\u00e3o de Paulo Neves. S\u00e3o Paulo: Ed. 34, 1998.<\/span><\/p>\n

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BEIGUELMAN, Giselle. Pol\u00edticas da Imagem: Vigil\u00e2ncia e Resist\u00eancia na Dadosfera.<\/strong> S<\/span>\u00e3o Paulo: Ubu Editora, 2021. 224 pp. \/Cole\u00e7\u00e3o Exit.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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