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¿Quién o qué falta?

Cuando ves a una ciudad a través de datos, ¿qué aspectos de la vida en aquella ciudad quedan fuera de vista? O aún más importante, ¿Quién elige, quién está detrás de los aspectos que visualizamos? Por tanto, ¿quién se excluye del proceso de construir tal mirada numérica y supuestamente “objetiva” de un territorio?

En esta sección te ofrecemos el acceso directo a algunas de estas visualizaciones.

  • ¿Quién o qué se ve?"

    Esta es una cuestión de valorización: a qué se le otorga valor, y por tanto el peso, el alcance de significación que lo dota de la importancia para servir como dato. Entonces, si modificamos estas categorías predefinidas de a lo que se da valor, se podría proponer y construir otro proyecto epistémico sobre la noción de dato, para afectar/modificar su anclaje objetivista, “el dato duro” o eso asumido como “algo ya dado”; así, al volver a su raíz “DAR”, rescatamos una concepción sobre el dato basada en el gesto de donar o regalar.

  • ¿Quién o qué tiene derecho a ver?

    Nos distanciamos de la perspectiva del valor como valor productivo y utilitario, puesto que en la decisión de almacenar y/o eliminar aparece una nueva escala de dotación de valor. Que redistribuye -y directamente revierte- una mirada fija sobre el mundo, buscando jugar con la inutilidad y el decrecimiento cuantificable.

  • ¿Podemos desviar y redefinir a qué le otorgamos valor, y así re-apropiarnos de la generación&análisis de datos?

    ¿A qué/quién le queremos dar valor y cómo hacerlo? A pesar de identificar esta falta que habita en la categoría “otros”, y sentir el fantasma de su ausencia en la data, no podemos ver la ausencia en sí. En el esfuerzo por resaltar los desechos y ocuparnos de ese misterioso “otros”, necesitamos crear un sistema fundado en otro funcionamiento.

  • ¿How to unbox the black box?

    La filosofía origen de esta iniciativa es “unboxing the black box”, fomentando el pensamiento crítico sobre lo que podemos visualizar en pantalla y lo que hay detrás de ella. Sirviendo a la in-productividad, forzamos el dato deformándolo hasta transmutar ininteligible.

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