Teorías de redes y análisis de datos

Nuestra propuesta emerge de la convergencia de una serie de parámetros intelectuales, desarrollos tecnológicos y requerimientos sociales que en su conjunto inciden en una reconsideración tanto de las lógicas de funcionamiento de los fenómenos culturales como del conocimiento «aplicable» que de ellos se puede extraer. Estos parámetros definen el modo como se configura nuestro proyecto en el contexto general del pensamiento contemporáneo, la cultura digital y los retos sociales del siglo XXI. En este post nos referiremos a las teorías de redes y análisis de datos, pues este es el marco teórico y metodológico en el que se inscribe el proyecto Exhibitium.

Las teorías de redes analizan los fenómenos culturales como productos de las interacciones establecidas entre distintos actantes, interacciones que dan lugar a un sistema cambiante de redes y subredes complejas. Los análisis de redes culturales se presentan como una metodología rigurosa y sistemática que busca la construcción de «modelos» culturales a través de los cuales se definen las prácticas sociales y los modos de comportamiento de los grupos, organizaciones o sociedades. Los modelos culturales derivados del análisis de redes se representan gráficamente como un red de conceptos, creencias y valores culturalmente compartidos, que tienen una especial influencia en las decisiones clave que se adoptan en un contexto particular (Sieck, Rasmussen and Smart, 2010). El análisis de redes, pues, registra, los cambios que se producen en estas relaciones según un parámetro espacio-temporal, y analiza de qué modo estos cambios se correlacionan con las prácticas socioculturales de individuos y comunidades. Así pues, los análisis de redes tienen un valor descriptivo-interpretativo, pues nos permiten conocer mejor –e incluso formalizar- cómo se «modelan» las interacciones sociales y culturales a partir de las cuales se da la producción de significados; pero también poseen un valor prospectivo, en tanto en cuanto son susceptibles de revelar tendencias y patrones de comportamiento.

Bruno Latour

En este contexto, la teoría del Actor-Red de Bruno Latour (Actor-Network Theory o ANT, últimamente rebautizada como la ontología del actante-rizoma), que es la base teórica fundamental que define nuestra aproximación a las exposiciones artísticas, agrega un punto de vista sumamente interesante. La Teoría de Actor-Red emerge como una teoría sociológica sobre la Ciencia y la Tecnología (Latour, 1983) que describe la generación del conocimiento como el resultado de las relaciones que se establecen entre actores. Estos actores, según Latour, pueden ser humanos (ej.: científicos, tecnólogos, gestores, editores, etc.) y no humanos (centros de investigación, revistas, descriptores, patentes, etc.). Al considerar que los actores de una red pueden ser de cualquier naturaleza, se establece una especie de ontología plana en la que no se establecen jerarquías. Desde este punto de vista, la red deja de configurarse en función de las interacciones establecidas entre individuos o comunidades según el planteamiento dicotómico sujeto/objeto, actor/sistema; por el contrario, todos los actores de la red actúan como «mediadores» que generan modificaciones dando lugar a redefiniciones continuas.

La Teoría del Actor-Red ha mostrado ser muy útil para describir las complejas relaciones que se establecen en las redes de la tecnociencia (Echevarría & González, 2009), pero también se está utilizando para refundar el pensamiento en su globalidad (Latour, 2005; Bogost, 2012, entre otros). Pese a las complejidades que en sí misma tiene esta teoría, que en algunos casos parece poder resolverse únicamente en el terreno de la especulación intelectual, su lógica también puede aplicarse a casos concretos para modelar, analizar y comprender los fenómenos culturales como conjunto de interacciones complejas en el que actores heterogéneos se redefinen continuamente.

Así pues, llevado a nuestro objeto de investigación, podemos decir que las exposiciones artísticas temporales, en cuanto productos culturales generadores de significados (cultural, social, político, simbólico), son el resultado de una serie de relaciones establecidas entre actores-mediadores (humanos y no humanos) que están en continuo proceso de redefinición. Nuestra investigación, por tanto, está guiada por las siguientes preguntas: ¿Cuáles son los actores que forman parte del fenómeno «exposiciones artísticas temporales»? ¿Cuál es su origen? ¿Cómo se conectan e interactúan entre sí? ¿Cómo afecta la redefinición de las redes a la producción de significados? ¿De qué modo estas redes (actores y relaciones) se mantienen (estabilidad) o cambian (dinamismo) en la variable geo-temporal?

Al concepto de redes complejas ha de unirse otros dos conceptos clave que operan en el establecimiento de un nuevo paradigma de análisis: la escala y la complejidad. El cambio de escala operado por los sistemas computacionales de extracción y procesamiento de datos, así como por los modelos de visualización y mapping, nos permiten obtener ahora una fotografía exhaustiva de determinados fenómenos. Este cambio de perspectiva, hacia lo global y exhaustivo, es lo que Franco Moretti (2005, 2013) ha denominado el paso del close reading, la base hasta ahora de los estudios humanísticos (análisis de un conjunto como representativo de hechos o elementos cuyos resultados se extrapolan a la interpretación del conjunto global) al distant reading (análisis del conjunto total). Lo interesante de esta aproximación es que nos permite una perspectiva multiescala: es decir, que al mismo tiempo que nos ofrece una visión general de cómo se desenvuelven y configuran los fenómenos culturales, también nos permite focalizar en aspectos singulares e individuales, incluso en aquellos que pasan desapercibidos a las lecturas historiográficas tradicionales al no formar parte del mainstream, pero que, sin embargo, ahora pueden visibilizarse gracias a las potencialidades del data mining para extraer datos de los repositorios y conectarlos entre sí mediante algoritmos complejos. Este enfoque multiescala nos permite, pues, analizar un fenómeno desde su globalidad, pero sin perder la atención en los hechos singulares, locales, individuales y/o «marginales».

La combinación de tecnologías de data mining, network analysis, KDD (Knowledge Discovery in Databases) e interpretación de grafos se ha mostrado como un potente instrumento para el análisis de determinadas sistemas de redes y subredes, popularizándose para el estudio de diversos fenómenos culturales y sociales (Scott and Carrignton, 2011).

Nuria Rodríguez Ortega

Bibliografía citada

Bogost, Ian (2012), Alien Phenomenology, or what it’s like to be a thing (posthumanities), University of Minnesota Press.

Echevarría, J. y González, M. I. (2009), «La Teoría del Actor-Red y la tesis de la Tecnociencia»,  Arbor Ciencia, Pensamiento y Cultura, n. 738, pp. 705-720.

Latour, B. (1983), «Give me a Laboratory and I Will Raise the World», en Knorr-Cetina, K. and  Mulkay, M., Science observed: Perspectives on the Social Study of Science, London: Sage.

Latour, B. (2005), Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network-Theory, Oxford and New York: Oxford University Press.

Moretti, F. (2005), Graphs, maps, trees: abstract models for Literary History, New York: Verso Books.

Moretti, F. (2013), Distant reading, New York: VersoBooks.

Scott, J. and Carrington, P. J. (eds.) (2011), The Sage Handbook of Social Network Analysis, Los Angeles: Sage.

Sieck, W. R., Rasmussen, L. J., & Smart, P. (2010), «Cultural Network Analysis: A Cognitive Approach to Cultural Modeling», en Verma, D. (ed.), Network Science for Military Coalition Operations: Information Extraction and Interactions, Hershey, PA: IGI Global, pp. 237-255.

0 comentarios

Dejar un comentario

¿Quieres unirte a la conversación?
Siéntete libre de contribuir!

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *