Paranoia algorítmica e a alternativa convivencial

Em um tempo de big data, pensar sobre como somos vistos e como isso afeta nossas vidas significa mudar nossa ideia sobre quem faz a observação. Os dados produzidos por máquinas são, na maioria das vezes, ‘vistos’ por outras máquinas; o olho em questão é algorítmico. A visão algorítmica não produz um panóptico computacional, mas um mecanismo de previsão. A autoridade de suas previsões repousa em uma deslização do método científico para o mundo dos dados. A ciência de dados herda alguns dos problemas da ciência, especialmente a 'visão desincorporada de cima', e adiciona novos problemas próprios. Como seus métodos centrais, como o aprendizado de máquina, são baseados em ver correlações e não em entender a causalidade, reproduz os preconceitos de sua entrada. Aumentando nos aparelhos de governança, reforça os lados problemáticos de 'ver como um estado' e se liga à produção recursiva da paranoia. Isso nos força a fazer a pergunta 'o que conta como uma visão racional?'. Responder a isso a partir de uma posição de empirismo feminista revela diferentes possibilidades latentes em ver com máquinas. Fundamentado na ideia de convivialidade, o aprendizado de máquina pode revelar padrões não mercadológicos esquecidos e permitir um aprendizado livre e crítico. Propõe-se que um programa para desafiar a produção de preempção irracional também é uma busca pela possibilidade de convivialidade algorítmica.