Outside in: exile at home: un sistema de discriminación algorítmica

Outside in es una instalación que utiliza el aprendizaje automático para reflexionar sobre la discriminación sistemática al centrarse en la detención indiscriminada de mexicanos con herencia japonesa concentrada en Morelos durante la Segunda Guerra Mundial. Este sistema de discriminación algorítmica "despedaza" continuamente cuatro películas clásicas de ficción  en una sala de proyección. Los fragmentos se desplazan y clasifican utilizando algoritmos de aprendizaje automático. El sistema selecciona, separa y vuelve a montar los fragmentos en un nuevo orden. Quiere reflejar la sensación de ser despojados de nuestro derecho a estar en el lugar que nos pertenece. Los ciudadanos detenidos durante la Segunda Guerra Mundial fueron sacados de sus casas, sus pertenencias fueron confiscadas y se les recluyó únicamente por tener ascendencia japonesa. Y ahora, un poco de la misma manera, las empresas de recuperación de datos realizan representaciones en baja resolución de nosotros mismos partiendo de los escombros digitales que se nos arrebata de nuestra vida cotidiana. Estas piezas se reconfiguran en arquetipos y se les asigna un significado para la toma de decisiones masivas. No tenemos el derecho o los medios para saber cómo son estas representaciones o qué significado se ha asignado a tales formas. Es un privilegio reservado a los diseñadores de procesos algorítmicos: ellos son dueños de este derecho y nosotros, los ciudadanos, somos dueños de las consecuencias. El presente artículo es un estudio de caso que presenta la creación de Outside in: exile at home como una instalación que utiliza el aprendizaje automático y reflexiona sobre este tipo de discriminación sistemática.