Propuestas curatoriales y lógicas automatizadas en plataformas de contenidos: una caracterización semiótica de los sistemas de recomendación que operan por machine learning
Resumen
La primera parte del proyecto Perspectivas diacrónicas en el estudio de estéticas audiovisuales contemporáneas (2018-2019) se propuso abordar el devenir de formas audiovisuales (motivos temáticos, configuraciones visuales, modalidades de intervención musical, construcciones figurales, apelaciones enunciativas, etc.) presentes en ejemplos seleccionados de las producciones que hoy pueblan las pantallas contemporáneas. La selección se llevó a cabo en diferentes áreas de esa producción acorde con objetivos particulares de las líneas de investigación internas al proyecto (como es el caso de las ligadas a géneros o registros cinematográficos, a series de internet o a narrativas transmedia). La hipótesis central que guía las dos partes de la investigación plantea que el seguimiento histórico de formas hoy vigentes permite ahondar en la compresión de su funcionamiento en discursividades presentes y hace aportes significativos al estudio de las obras en términos semióticos, estéticos y antropológicos. Esta investigación se inscribe, además, en una serie de proyectos radicados también en el área de Crítica de Artes de la UNA que han indagado sobre operaciones de producción semántica en el film, en relación con poéticas históricas del cine; y han seguido, posteriormente, las transformaciones expansivas y diversificadoras que han tenido lugar en el territorio de lo audiovisual a partir de la difusión de técnicas digitales. La actuación de las líneas internas de investigación ha confirmado, en el actual proyecto, la complejidad de los procesos, en cuanto en cada espacio estos se integran en una historia del espacio en cuestión (por ejemplo, en el de un género o en el de una estilística), lo que se traduce en modalidades singulares de comportamiento. Se propone una segunda parte del proyecto en razón de la importancia de seguir atendiendo a esa complejidad.
Autor
Zelcer, Mariano
Fecha
2023-03-01Materia
Machine learning | Semiótica | Plataformas