Coleccionando vidas: Critical Data Narrative as Modernist Aesthetic in Early Twentieth-Century U.S. Literatures (La narrativa crítica de datos como estética modernista en la literatura estadounidense de principios del siglo XX)

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Título original:

Collecting Lives: Critical Data Narrative as Modernist Aesthetic in Early Twentieth-Century U.S. Literatures

Contenido del libro:

Los datos se utilizan casi a diario para narrar nuestras vidas. Los algoritmos de categorización se basan en los datos personales acumulados para asignar destinos narrativos a los individuos en momentos cruciales, prediciendo y moldeando simultáneamente los caminos de nuestras vidas.

Se suele suponer que los datos nos acercan a la objetividad, pero las trayectorias narrativas que asignan estos algoritmos parecen, la mayoría de las veces, replicar prejuicios sobre quién es y podría llegar a ser un individuo. Aunque los efectos sociales de estas lógicas algorítmicas parecen nuevos y urgentes de considerar, Collecting Lives se remonta a finales del siglo XIX y principios del XX en Estados Unidos para ofrecer una prehistoria instructiva de la cuestión subyacente de la relación entre datos, vida y narrativa. Rodrigues contextualiza la aplicación de la recopilación de datos a la identidad humana a finales del siglo XIX y principios del XX en Estados Unidos para descubrir una estética modernista de los datos que ofrece una alternativa a la lógica algorítmica que impregna nuestro sentido del potencial revelador de los datos.

Al examinar la obra de W. E.

B. Du Bois, Henry Adams, Gertrude Stein e Ida B.

Wells-Barnett, Rodrigues se pregunta cómo cada uno de estos autores se basa en su trabajo en sociología, historia, psicología y periodismo para formular una estética crítica de los datos en su intento de responder a cuestiones de identidad en torno a la raza, el género y la nación, tanto en su investigación como en sus escritos. Estos modernistas impulsados por los datos no sólo cuentan historias de vida diferentes con datos, sino que cuentan historias de vida diferentes gracias a los datos.