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Profiling and recommendation are basic parts of the online services we use every day. Multiple algorithmic systems show us what other people like us also bought when shopping online, present us with profiles of people we might also know on social media, or recommend songs, books, movies or television shows that people like us also enjoyed. Sometimes these profiling and recommendation systems algorithmic systems can be uncannily accurate and know us all too well, whilst at other times they seem to fail completely, providing strange or even comical conclusions about who we are from what we do online.

The Algorithmic Identities project was devised to explore the relationship between our identities and the multiple profiling and recommendation systems that pervade our daily lives. This project is an interdisciplinary collaboration by a team of researchers from Pontificia Universidad Católica de Chile and the University of Warwick. We want to understand better how these algorithmic systems work and how they are understood by people from different countries like Chile and the United Kingdom.

To do this, combining computer science, sociology and design, we are developing a prototype of a smartphone app called Big Sister that emulates a profiling and recommendation system. With this app, we want to trigger and elicit critical issues and reactions in people about their personal data and the multiple algorithms of major online services. In the process, it makes profiling and recommendation systems more transparent, giving participants insight into how identity is shaped and staged in a world that’s increasingly mediated by opaque digital technologies.

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La elaboración de perfiles y recomendaciones son partes fundamentales de los servicios en línea que utilizamos cotidianamente. Múltiples sistemas algorítmicos nos muestran lo que otras personas como nosotros también han comprado en línea, nos sugieren perfiles de personas que podríamos conocer en las redes sociales o nos recomiendan canciones, libros, películas o programas de televisión que personas como nosotros también disfrutaron. A veces, estos sistemas algorítmicos de perfilamiento y recomendación pueden ser increíblemente precisos y conocernos demasiado bien, mientras que otras veces parecen fallar por completo, llegando a conclusiones extrañas o incluso cómicas sobre quiénes somos a partir de lo que hacemos en línea.

El proyecto de Identidades Algorítmicas fue diseñado para explorar la relación entre nuestras identidades y los múltiples sistemas de perfilamiento y recomendación algorítmica que impregnan nuestra vida diaria. Este proyecto es una colaboración interdisciplinaria de un equipo de investigadores de la Pontificia Universidad Católica de Chile y la Universidad de Warwick. Queremos comprender mejor cómo funcionan estos sistemas algorítmicos y cómo los entienden personas de diferentes países como Chile y Reino Unido.

Para ello, combinando informática, sociología y diseño, estamos desarrollando un prototipo de aplicación para smartphone llamada Big Sister que emula un sistema de elaboración de perfiles y recomendaciones. Con esta aplicación, queremos provocar cuestionamientos y reacciones críticas en las personas sobre sus datos personales y los múltiples algoritmos de los principales servicios en línea. En el proceso, la app permite entender y hacer más transparente la elaboración de perfiles y recomendaciones algorítmicas, brindando a los participantes una idea de cómo se configura y se escenifica la identidad en un mundo que está cada vez más mediado por tecnologías digitales opacas.