Comprender el debate público sobre la vigilancia

1. La vigilancia en el discurso público

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La vigilancia es un tema emergente en el debate público, impulsado sobre todo por su controvertido uso, visible en las numerosas historias que aparecen en artículos de prensa. Por ejemplo, Pegasus -un software espía vendido bajo licencia del Ministerio de Defensa israelí para capturar terroristas y delincuentes- se utilizó recientemente para espiar a periodistas y activistas de derechos humanos (Gupta 2023). Estados Unidos derribó recientemente en Montana un globo de vigilancia supuestamente enviado por China, aumentando la tensión política entre ambos países (Cooper y Wong 2023). Y Corea del Sur lanzó con éxito al espacio su primer cohete para establecer una red de satélites nacionales, que incluirá un sistema de vigilancia en un futuro próximo (Sang-Hun 2022). Todas estas historias dibujan un delgado umbral entre los intereses nacionales y la seguridad global, entrelazados con la privacidad personal, recordándonos la dificultad de captar fenómenos complejos desde el discurso público. La vigilancia no es una excepción.

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2. Weather Map, un método novedoso para cartografiar los debates públicos

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Los recientes avances en el campo de la visualización de datos (Lima 2011) y las herramientas digitales (Rogers 2013) han abierto nuevas oportunidades para responder a preguntas complejas mediante el análisis y la visualización de grandes conjuntos de datos de información. El método pedagógico del mapeo de controversias -fundado por Bruno Latour (2021) e investigado por diferentes académicos de todo el mundo (Venturini y Munk 2022)- creó específicamente un interés por comprender los debates públicos mediante la identificación de actores clave y conflictos interpersonales.

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Situado en el campo de la cartografía de la controversia, el Weather Map es un método visual desarrollado para extraer y visualizar los actores más activos y sus dinámicas a partir de corpus de artículos periodísticos (Rodighiero y Daniélou 2023). Creado haciendo uso de la iniciativa Media Cloud (Roberts et al. 2021), el Weather Map aplica la visualización de redes y el análisis de textos para mapear cualquier discurso público en una serie de grupos de actores organizados espacialmente. Inspirado en los mapas meteorológicos sinópticos, el método emplea la gramática visual de los mapas meteorológicos sinópticos para representar las tendencias emergentes de un gran corpus de textos.

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Para la beca 2022-2023 del Instituto Edgelands, he adaptado el modelo Weather Map descargando, analizando y cartografiando todos los artículos del New York Times en los que se mencionaba el término "vigilancia" al menos una vez. El archivo Media Cloud proporcionó más de 3.000 artículos periodísticos de los últimos 13 años, lo que permitió identificar a más de 20.000 actores mencionados en los textos del cuerpo. Esta información se ordenó por frecuencia y se midió por co-citación, generando una instancia de mapa para la vigilancia en la que los clusters agrupan a los actores mencionados con frecuencia en los mismos artículos (véase la Figura 1 a continuación).

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Figura 1. Esta captura de pantalla ilustra el caso del Mapa Meteorológico sobre el tema de la vigilancia, creado mediante el análisis y la cartografía de más de 3.000 artículos periodísticos del New York Times. La visualización está integrada en una interfaz web a la que se puede acceder libremente en GitHub en la siguiente URL, https://rodighiero.github.io/Edgelands/.

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3. Pautas para observar el mapa

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Lo que podemos ver en el mapa es performativo, ya que varía de un individuo a otro (Drucker 2014). La lectura del mapa parte de la interpretación de las líneas de elevación que identifican los picos de actividad, indicados con la letra "H" en rojo, que corresponde a la alta presión del mapa meteorológico sinóptico. La taxonomía del New York Times también ayuda a familiarizarse con el espacio, ofreciendo una visión sobre el contenido de áreas específicas. Una vez identificado un grupo de posible interés, el lector puede hacer zoom utilizando la interfaz interactiva que incorpora el mapa. Esta acción desencadena un intercambio al sustituir la capa inicial de información por un conjunto de entidades. Los actores, o entidades en la jerga del análisis de textos, representan individuos, lugares, organizaciones y temas que dan forma a cada cluster. Agrupados cuando suelen aparecer juntos en los artículos periodísticos, los actores dan una idea de la razón de ser de cada cluster en particular.

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La Figura 2, por ejemplo, muestra un clúster relacionado con la inmigración y las fronteras. Los sujetos en gris ayudan a hacerse una idea del tema del clúster mediante un modelo entrenado en el corpus del NYT (Bhargava et al. 2017). Por otro lado, en azul, los actores "México" y "Ciudad de México" son dos ejemplos de lugar, mientras que los actores "Guardia Nacional" y "Patrulla Fronteriza" son dos ejemplos de organización. En el panel de la izquierda, se selecciona el actor "Border Patrol", mostrando algunas características clave como la tendencia de frecuencia y la distribución anual; además, una lista aleatoria de URL permite al lector abrir aquellos artículos del periódico NYT que definen la posición del actor en el mapa, en un intento de conectar con la información en origen. El código de colores, que sigue la gramática visual de los gráficos meteorológicos sinópticos, es azul cuando la tendencia del actor es negativa, es decir, inferior al aumento medio de los actores en todo el conjunto de datos sobre vigilancia.

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Imagen 2. La imagen muestra un cluster relacionado con la inmigración y las fronteras. Los actores están representados con sus nombres y un código de colores, mientras que el panel izquierdo presenta algunos detalles de un actor seleccionado. El azul predominante indica que este cluster tiene una tendencia negativa respecto a la media de los actores que aparecen en el mapa.

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4. Conclusiones y puntos de vista

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El Mapa del Tiempo se basa en el movimiento del zoom desde la imagen completa hasta cada artículo de periódico, conectando la visualización con el corpus correspondiente. El mapa tiene una doble función: servir artículos sueltos y una representación global de los trending topics sobre vigilancia. Entre estos temas, es posible identificar diferentes debates principales: uno es sobre la tensión entre el individuo y la privacidad en la web -visible en el centro del mapa-, donde miles de empresas están elaborando perfiles de usuarios de Internet para obtener beneficios de los datos personales vendiéndolos a gobiernos e industrias (Warzel 2019). Otro debate sobre armamento y relaciones internacionales se sitúa en la parte superior izquierda del mapa (Rubin y Schmitt 2019), mientras que justo debajo hay un grupo sobre el espacio y la vigilancia del cielo (Overbye 2016). Por último, otro debate clave está relacionado con los servicios de inteligencia y el terrorismo (Savage y Fandos 2020), accesible desde la parte central superior derecha del mapa. Estas son las discusiones más visibles que componen el gran debate público actual sobre la vigilancia desde la perspectiva del New York Times.

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5. Conclusión: el papel del diseño en la formación del discurso público

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Todos los grupos descritos anteriormente están relacionados con la vigilancia, pero son muy específicos de determinados discursos. Aunque la lectura atenta y la dedicación personal son fundamentales para comprender nuestro mundo, es fácil perderse el panorama completo en esta avalancha de información digital. El mapa del tiempo pretende resumir los grandes debates públicos, prestando atención a los subdiscursos específicos y a sus actores. A pesar de algunos logros interesantes, el proyecto aún presenta límites y requiere un mayor desarrollo. Sin embargo, es esencial contextualizar este proyecto en los desarrollos futuros para mejorar nuestra capacidad de leer más información. La forma en que se podrá acceder a la información en el futuro abre una interesante reflexión sobre el diseño de plataformas, y más concretamente sobre cómo gestionar la granularidad de los artículos periodísticos junto con su agregación mediante herramientas visuales. La idea de contemplar los artículos periodísticos como una única entidad no sustituye a la lectura atenta, sino que ofrece una visión complementaria en la que la totalidad de la información es un objeto inteligible que observar a través de alianzas de actores e hilos noticiosos a lo largo del tiempo. Utilizando las palabras de Marshall McLuhan, tenemos la oportunidad de rediseñar la información de manera que mejore el potencial de la sociedad actual.

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Bibliografía

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• Bhargava, Rahul, Jasmin Rubinovitz, Linas Valiukas y rsingel. 2017. "Mediacloud/Nyt-News-Labeler: Tag News Stories Based on Models Trained on the NYT Corpus". 2017. https://github.com/mediacloud/nyt-news-labeler.
• Cooper, Helene, y Edward Wong. 2023. "Downing of Chinese Spy Balloon Ends Chapter in a Diplomatic Crisis". The New York Times, 4 de febrero de 2023, sec. EE.UU. https://www.nytimes.com/2023/02/04/us/politics/chinese-spy-balloon-shot-down.html.
• Drucker, Johanna. 2014. Graphesis: Formas visuales de producción de conocimiento. MetaLABprojects. Harvard University Press.
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• Savage, Charlie, y Nicholas Fandos. 2020. "Las herramientas de vigilancia caducarán mientras Trump señala un posible veto". The New York Times, 12 de marzo de 2020, sec. EE.UU. https://www.nytimes.com/2020/03/12/us/politics/trump-surveillance-bill.html.
• Venturini, Tommaso, y Anders Kristian Munk. 2022. Controversy Mapping: A Field Guide. Cambridge, UK ; Medford, MA: Polity.
• Warzel, Charlie. 2019. "Opinión | Nos estamos ahogando en datos". The New York Times, 7 de mayo de 2019, sec. Opinión. https://www.nytimes.com/2019/05/07/opinion/data-privacy.html.

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