O programu

Taktike&praksa #15: (Ne)realni podatki – realni učinki

Kako podatki oblikujejo resničnost? Kako namerno ustvarjanje podatkov lahko zagotovi delovalnost v podatkovno vodenih sistemih? Ali namerno ustvarjanje podatkov odpira prostor za delovanje v podatkovno vodeni družbi, kjer nam je možnost izbire odvzeta? Kje je v takšni družbi prostor za naše poseganje v svet?

Petnajsta edicija diskurzivnega programa Taktike&praksa, ki se osredotoča na sodobno raziskovalno umetnost, družbo in nove tehnologije, obsega serijo dogodkov, dejavnosti in kritičnih refleksij (Ne)realni podatki – realni učinki, katero kurira skupina !Mediengruppe Bitnik (Carmen Weisskopf and Domagoj Smoljo) v sodelovanju z Janezom Fakinom Janšo. V njej raziskuje, kako je dvoumno kakovost podatkov mogoče uporabiti kot orodje za ustvarjanje rezultatov v resničnem svetu. Program, ki bo potekal v prvi polovici leta 2024 na različnih prizoriščih v Ljubljani, med drugim v Kinu Šiška, Projektnem prostoru Aksioma, na Akademiji za likovno umetnost in oblikovanje ter v Slovenski kinoteki, vključuje uvodno konferenco, serijo razstav in performansov, različne delavnice in predavanja, novo podkast serijo ter izdajo knjige z avtorskimi besedili.

Ob prehodu v podatkovno vodeno družbo morajo vse tehnologije, ki jih uporabljamo, postati del omrežne infrastrukture za zbiranje podatkov. Avtomatizirano zbiranje podatkov je postalo sestavni del večine tehnologij, kar pomeni, da se v glavnini naših interakcij s tehnologijo ustvarjajo podatki: ti so zajeti, beleženi, analizirani, prikazani in predstavljeni kot resničnost. Prav zato našo realnost vse bolj oblikuje abstrakcija, ki temelji na verjetnostih in vzorcih, prilagojenih posebnim potrebam. Ravnovesje med »nefiltriranimi« izkušnjami in izkušnjami, ki jih posredujejo algoritemsko obdelani podatki, se pospešeno premika v smer slednjih. Nakupujemo prek spleta in se pri tem ravnamo po ocenah izdelkov drugih. Avtomobilsko in stanovanjsko zavarovanje ter zaposlitev nam ponudijo šele, ko algoritmi na podlagi predhodnih podatkov ocenijo tveganja. Na družbenih omrežjih prejemamo novice in vsebine, ki so prilagojene glede na naše prejšnje všečke in oglede. Dostop do delovnih mest, potovanj in izobraževanja nam je omogočen na podlagi osebnih podatkov. V delovnem okolju nas nenehno spremljajo naprave in računalniški programi: v zadnjih letih se je razmahnila uporaba programske opreme za nadzor na delovnem mestu, ki ocenjuje našo produktivnost tako, da šteje klike in beleži uporabo tipkovnice, obiske spletnih strani ter vključenost v pogovore in elektronsko pošto. Klikamo dovolj hitro? Smo v videoklicu videti dovolj zavzeti? Dovolj sodelujemo v službenem klepetu? Kako se naš način dela spremeni, ko produktivnost ocenjujejo algoritmi, ki upoštevajo kvantificirane podatke in ne rezultatov dela?

Wendy Chun ugotavlja, da moramo z ozirom na mehanizem ustvarjanja podatkov v takšnih sistemih nujno uvesti drugačen režim, saj se trenutno stvari zabeležijo in postanejo podatki le, če so v gibanju. Chun nadaljuje, da imajo »ljudje, ki se ukvarjajo z močno beleženimi dejavnostmi, določeno svobodo, in sicer lahko svobodno ustvarjajo znotraj sistema pravil. Svoja dejanja lahko optimizirajo na način, da zmanjšajo svoj napor ali povečajo zabeleženo produktivnost; lahko postanejo bolj in ne manj spretni. Nekoliko bolj cinično bi lahko rekli, da uporabniki izigrajo sistem.« Potrebujemo ukrepe na ravni »živih podatkov«, kot Deborah Lupton imenuje nenehno ustvarjanje ogromne mase digitalnih podatkov, ki postanejo del vsakdanjega življenja.V tem novem okolju program (Ne)realni podatki – realni učinki išče načine, kako z ustvarjanjem specifičnih podatkov strateško intervenirati v podatkovno vodene sisteme. Praksa »razresničenja podatkov« izrablja dvoumnost podatkov tako, da z njimi ne opisuje sveta, temveč namesto tega strateško ustvarja »prave« podatke, s katerimi izzove določene rezultate. (Ne)realni podatki – realni učinki preučuje, kako dvoumna narava podatkov omogoča priložnost za oblikovanje določenih pogledov na svet. Bi lahko ustvarjali podatke, s katerimi bi nadrejenim prikazali produktivnost, morda celo ne da bi dejansko delali? Naj začnemo uporabljati avtomatizirane premikalnike miške in tako ustvarimo vtis, da smo produktivni in zaposleni? Kako moramo prikrojiti svoje osebne podatke, da bi si povečali dostop do delovnih mest? Ko podatke razresničimo, moramo najprej razumeti sistem obdelave podatkov, s katerim smo v interakciji, da nato lahko namerno ustvarjamo, spreminjamo ali interpretiramo podatke – ne z namenom, da bi se prilagodili svetu, temveč da bi ga preoblikovali. Je pomanjkljivo reprezentativnost podatkovne množice mogoče preoblikovati v lastnost in ne računalniško napako?