Generando industrias creativas (o los previos al HASTAC Lima 2014)

Este año, la conferencia de HASTAC – el Humanities, Arts, Sciences and Technologies Advanced Collaboratory – no solo se está haciendo por primera vez fuera de Estados Unidos, sino que será en Lima, organizada por el Ministerio de Cultura, del 24 al 27 de abril de este año. HASTAC es una de las conferencias más grandes e importantes en el ámbito de las humanidades digitales y el uso de nuevas tecnologías en la investigación en humanidades, artes y ciencias sociales, así como de la creación de proyectos que trascienden la academia y pretenden tener un mayor impacto público.

El trabajo que se presenta en HASTAC tiene mucha afinidad con el tipo de trabajo que hacemos en mi programa de maestría aquí en el MIT – integrando investigación académica con proyectos de diseño y nuevas tecnologías. Así que dada la afinidad y la conexión directa, y bajo la idea de que estos temas son relativamente nuevos en Lima y requieren un poco más de fortalecimiento, con mis compañeros del posgrado hemos decidido armar un pequeño proyecto piloto, inmediatamente previo a HASTAC, para diseñar el tipo de conceptos y proyectos que se presentan en estos espacios. Queremos crear una oportunidad para que grupos, proyectos y organizaciones puedan explorar maneras innovadoras de incorporar nuevas tecnologías en su trabajo, generando productos, servicios, experiencias y herramientas que amplifiquen su impacto o generen maneras de vincularse con el público que sean totalmente nuevas.

Por eso, un equipo interdisciplinario del programa de Medios Comparados del MIT está viajando unos días antes de HASTAC para organizar un taller que hemos llamado el Creative Industries Protoyping Lab, un laboratorio itinerante donde desarrollaremos habilidades de diseño crítico de experiencias basado en investigación cualitativa, y formularemos modelos para generar las infraestructuras alternativas necesarias para que esas experiencias sean sostenibles y escalables. En otras palabras: queremos ayudar a grupos locales en el proceso de reinterpretar su trabajo utilizando medios digitales de diversos tipos, y empezar de esta manera a consolidar un núcleo local de gente con experiencia en el desarrollo de nuevas industrias creativas.

El equipo que facilitará el taller tiene experiencia en una gama diversa de temas – diseño de interacciones, nuevas literacidades, documentales interactivos, diseño de juegos, crowdfunding, cultura visual digital, entre otras cosas. Entre todos, haremos algunas presentaciones sobre nuestro trabajo y nuestras aproximaciones a la integración entre investigación y diseño, pero los participantes del taller pasarán la gran mayoría del tiempo diseñando nuevos conceptos y prototipos con apoyo del equipo facilitador. Será un trabajo intenso durante dos días, el lunes 21 y martes 22 de abril, culminando en una presentación pública de los resultados el miércoles 23. Además, haremos una crónica de la experiencia y de los productos generados en un panel especial en el mismo HASTAC.

Para poder tener los mejores resultados, el taller tendrá capacidad limitada y haremos una selección de los grupos participantes en función al tipo de trabajo que quieran realizar. Hemos escogido trabajar solo con grupos y no con individuos porque el tipo de trabajo que queremos hacer es forzosamente interdisciplinario, y queremos hacer una selección de ideas porque queremos asegurarnos que los equipos que participen tengan toda la intención de implementar los proyectos generados. Es importante mencionar, además, que por el tipo de trabajo que vamos a hacer y el origen de la mayoría del grupo facilitador, el taller va a realizarse casi totalmente en inglés (incluso si tuviéramos traducción simultánea, no sería realmente efectiva para un ejercicio de diseño) – aunque vamos a contar con el apoyo de colaboradores locales en la facilitación, es importante que los equipos participantes tengan esto en consideración. Además, estamos haciendo un esfuerzo considerable para que la participación del taller no involucre costo alguno. La información detallada sobre la convocatoria la estaremos circulando en los siguientes ideas, junto con la información sobre cómo aplicar.

Este va a ser un experimento muy interesante, y tengo muy altas expectativas de los resultados que generaremos, así que espero que estén interesados en participar. Pronto estaremos publicando todos los detalles de fechas, agenda y logística. Si tienen cualquier pregunta, no duden en dejarla abajo en los comentarios o escribirme por correo electrónico.

El proyecto está organizado por investigadores del posgrado en Medios Comparados del MIT con el apoyo de Ayu en la producción local, así como la colaboración del Ministerio de Cultura.

Más sobre gamification

También mientras estuve en Lima conversé con el programa Umbrales, de TV Perú, sobre el tema de gamification. El resultado salió al aire hace unos días, retratando experiencias bastante interesantes del uso de juegos y simulaciones en el Perú, e incluye también la participación, entre otros, de Scot Osterweil, director creativo de The Education Arcade, el laboratorio en el que trabajo en MIT. Incluye también algunas imágenes de The Radix Endeavor, el videojuego educativo multijugador para ciencias y matemáticas que hemos lanzado recientemente.

Las cuatro secciones del programa están incluidas debajo.

Hablando sobre gamification

Mientras estuve en Lima hace un par de semanas conversé con Claudia Cisneros de Sophimanía sobre el concepto de gamification, el uso de principios y mecánicas del diseño de juegos en todo tipo de sistemas e interacciones.

Yo no soy particularmente fan del concepto de gamification, o por lo menos, no soy fan de que se use indiscriminadamente como si fuera por sí solo una solución a algún problema. De hecho, en muchos casos creo que se usan principios parecidos a los de un juego, pero más cercanos al condicionamiento clásico del comportamiento, para mantener usuarios enganchados de experiencias mal diseñadas. Así que aunque hay mucho que podemos aprender de los juegos y aplicarlo al diseño de experiencias, eso no quiere decir que sean la única o la mejor respuesta en absolutamente todos los casos.

Las dos partes de la conversación (que por cuestiones logísticas no están en la mejor calidad posible) están aquí debajo.

Aprender a programar programando

Introducción al diseño empírico de sistemas de información

No soy ingeniero, ni soy programador. Pero en las últimas semanas me he estado metiendo más y más en el tema de aprender a programar y a la implementación de herramientas informáticas sencillas para resolver algunos problemas o necesidades. Y aunque sé que no lo estoy haciendo “bien”, en el sentido de que sé que mis soluciones no son las mejores ni las mejor optimizadas, es una experiencia de la cual saco mucho: siento que tengo más control sobre la tecnología que utilizo, que puedo personalizar mejor la manera como manejo la información, y que entiendo mejor la manera como funcionan otras herramientas que utilizo. En el proceso de crearlas, las herramientas se desmitifican.

Mi “proceso”, si puede llamarse así, es completamente empírico. Siento que una de las principales barreras que uno enfrenta en este tipo de situaciones de aprendizaje es que el costo de empezar es muy alto: aprender a programar significa, por ejemplo, aprender la sintaxis de un lenguaje de programación, aprender a utilizar ciertas herramientas de desarrollo, montar un entorno de desarrollo, etc. Así que estoy tratando de modelar mi proceso no como una alternativa a metodologías profesionales de desarrollo de software o tecnologías en general, sino más como una recomendación sobre cómo empezar para aquel que no sabe bien por dónde. Y es que en estos casos en mi propia experiencia me ha parecido importante, primero, no hacerlo en abstracto, como suelen hacerlo la mayoría de tutoriales de programación con ejercicios de ciertos conceptos formales, sino empezar desde el principio trabajando sobre un problema que resulte personalmente importante. Y segundo, simplemente empezar e ir arreglando los problemas sobre la marcha, en lugar de intentar tener todas las preguntas resueltas de antemano.

Lo que sigue es un intento por esquematizar este proceso, como lo he venido experimentando armando herramientas como CVRanalytics o Gamedex.

1. Identificar un problema

Siempre que he intentado aprender con tutoriales, mi experiencia ha sido frustrante porque pierdo el interés rápidamente y pierdo la constancia para seguir practicando. Lo mismo ocurre con herramientas como Codeacademy.

He tenido mucho mejores resultados cuando parto desde el principio trabajando en un proyecto, cualquiera que sea el proyecto, incluso cuando no tenga objetivos claramente definidos. Trabajar con un proyecto específico le da propósito a aprender conceptos básicos como bucles, condicionales, funciones, clases, y demás. Y se vuelve más un tema de qué es lo que quiero hacer: con CVRanalytics, por ejemplo, mi intención era simplemente ver cómo era posible explorar el Informe Final de la CVR usando código y herramientas computacionales, sin saber bien cuál sería el resultado. Con Gamedex, en cambio, necesitaba una herramienta de investigación que me permitiera catalogar información sobre producción de videojuegos, para luego poder analizarla. Partir de necesidades personales sirvió como incentivo personal para seguir aprendiendo.

Lo interesante además fue que en ambos casos, era consciente de que existían mejores maneras de cumplir con estos objetivos. Pero como se trataba de aprender a diseñar estas herramientas, en realidad no importaba que ya fuera un problema resuelto, sino al contrario, que las soluciones ya existentes podían servirme como plantilla para responder a algunas preguntas o resolver problemas.

2. Modelar los datos

Escoger un problema para trabajar entonces era un tema medianamente trivial, a partir de los problemas o tareas en las que estaba trabajando. Lo siguiente era pensar en el tipo de modelado de datos que tenía que hacer. En otras palabras: decidir cuáles eran los inputs de información sobre los cuales quería hacer algún tipo de procesamiento, y qué tipo de datos necesitaba sobre ellos para poder hacerlo.

Tiene mucho que ver que desde el principio me enfoqué en trabajar con programación orientada a objetos. En este paradigma, uno define ciertos objetos con los cuales trabajará, que tienen ciertos atributos. Un cuadrado, por ejemplo, tiene un solo atributo, longitud, a partir del cual todo el cuadrado puede calcularse. En una aplicación web, un usuario puede tener atributos como su nombre de usuario y contraseña para poder acceder al sistema. Y así sucesivamente. Entonces un primer paso es decidir (1) cuáles serán los objetos con los cuales trabajaremos, y (2) qué atributos tienen que tener estos objetos que nos interese luego poder manipular o analizar.

En Gamedex esto fue fácil, pues el objeto era claramente un videojuego. Pero luego se fueron desprendiendo, sobre la marcha, la necesidad de otros objetos: el objeto Organización para registrar información de los desarrolladores, el objeto Nota para almacer comentarios e información adicional sobre los juegos, o el objeto Evento para información sobre la historia de una Organización. En CVRanalytics, la elección y el diseño de los objetos estuvo mucho más atado al análisis de secciones específicas del Informe y la manera como presentaban la información: así, por ejemplo, leyendo la cronología de los acontecimientos uno podía encontrar que un objeto podía delimitarse en función a cada una de las secciones anuales en esa parte del documento. Estas decisiones se convierten luego en clases dentro del modelo de programación orientada a objetos, y cada instancia de una clase se vuelve un objeto operable.

Lo importante aquí es recalcar también que esto es un proceso iterativo, y que se complica poco a poco. No es importante tener el modelo de datos perfecto para poder empezar: implicar tener simplement alguno que se pueda ir probando. Esto es a lo que me refiero por diseño empírico: podemos ensayar una hipótesis en código, probarla, y seguir trabajando sobre ella hasta chocar contra un problema que nos obliga ampliar o corregir el código, y así sucesivamente. En este modelo, empezar con cualquier esquema es mejor que esperar hasta tener el esquema “correcto” para poder empezar.

3. Escoger herramientas

Me ha pasado incontables veces que la selección de las herramientas correctas se vuelve una parte importantísima de un proyecto. ¿Qué lenguaje, qué framework, qué entorno de desarrollo usar para programar?

No importa. Lo que importa es empezar.

Las herramientas más importantes para empezar con una aplicación básica son un buen editor de textos (diferente a un procesador de textos) y una terminal de comandos. No se necesita mucho más que eso. Las opciones de lenguajes de programación son varias, y para alguien que recién empieza deberían ser más contingentes a la facilidad de su curva de aprendizaje y el volumen de recursos de ayuda existentes: lenguajes con comunidades de usuarios extensas son preferibles a lenguajes altamente especializados. Algunas opciones recomendables pueden ser Python (que es lo que yo he escogido hasta ahora), Javascript (que es lo que quiero aprender luego), Ruby, o Processing.

Varios de estos lenguajes ofrecen herramientas sobre las cuales uno puede empezar a programar directamente, sin nada adicional. Pero quizás la mejor opción es utilizar un buen editor de textos, idealmente uno que resalte elementos de sintaxis del lenguaje escogido. Algunas buenas opciones son Notepad++, TextWrangler o Sublime Text.

¿Es necesario algún software adicional especial para empezar a programar? No. Cualquier otra cosa, para alguien que recién empieza, probablemente confunda más que ayude, y puede llevar a depender más de una herramienta que del conocimiento que se adquiera sobre el lenguaje. Es mucho más importante aprender a utilizar bien herramientas como Google y, especialmente, Stack Overflow para saber dónde buscar soluciones cada vez que uno encuentra un problema. Otra herramienta muy útil es GitHub, que te permite ir actualizando versiones de tu código y ver a versiones anteriores si encuentras que algún cambio que hiciste malogra algo, además de poder subir tu repositorio de código a la web para poder compartirlo con otras personas o utilizarlo desde varias computadoras. Y en Quora puedes encontrar buenas respuestas sobre por qué utilizar una herramienta, plataforma o tecnología por encima de otra.

4. Crear una versión básica

Tienes tu proyecto, los datos con los que quieres trabajar, y las herramientas que utilizarás. Ahora solo se trata de empezar.

Aquí es donde los tutoriales pueden ser útiles para saber cómo empezar a empezar. Pero el ciclo de desarrollo, al menos en mi experiencia, es algo más o menos así:

  1. Quiero implementar una función X en el lenguaje Y
  2. Googleo “función X en lenguaje Y”
  3. Encuentro un artículo en Stack Overflow, o un mensaje en un foro, o un blog post que habla sobre el tema.
  4. Leo dos o tres como para comparar las opciones.
  5. Reproduzco el código que ofrecen y lo adapto para funcionar con el código que ya tengo.
  6. Volver a 1.

De cuando en cuando, este ciclo incluirá descubrimientos como que necesito un módulo o componente adicional, que entonces debo instalar y configurar para poder seguir avanzando, pero en general es un ciclo iterativo de resolución de problemas. Esto es programar en su versión más cotidiana.

Lo importante aquí es aspirar a una primera versión básica, un prototipo, que permita ir evaluando algunos de nuestros supuestos en el proceso de diseño e implementación. Simplemente que funcione, aunque esté incompleto o no haga mucho. Por ejemplo, cuando uno trabaja con Python, es muy probable que la primera versión funcione solo a través de la línea de comando y se vea sumamente primitiva para estándares actuales. Pero no importa, pues eso es suficiente para permitirnos evaluar varias cosas.

5. Agregar funciones

Lo que sigue a partir de ese prototipo es ir ampliando y mejorando nuestro diseño original. De nuevo, iterando. Y muchas veces, conforme vamos perfeccionando la técnica, regresando sobre los primeros esfuerzos para corregirlos, mejorarlos, o rehacerlos por completo. La primera interface web que hice en Python, para CVRanalytics, era una implementación un poco torpe de web.py. Pero luego con Gamedex aprendí a hacerlo mejor utilizando Flask, lo que me motivó a volver y rehacer la original de nuevo con Flask. Es el tipo de decisiones y ajustes que uno va haciendo sobre la marcha.

Un desarrollador profesional no haría esto, sino que tomaría estar decisiones de antemano, a partir de una investigación y análisis de las diferentes opciones existentes – un análisis de sistemas. Pero los que no somos desarrolladores profesionales, y queremos aprender, no tenemos este lujo, sino que más bien aprendemos a hacerlo empíricamente. El segundo proyecto se vuelve mejor, y luego el tercero, y así sucesivamente. A partir de jugar con diferentes módulos, versiones y herramientas, uno aprender a comparar y evaluar qué versiones son mejores en función al proyecto en el que está trabajando.

Quizás esta no es una buena introducción para el absoluto neófito, sino para aquel que ya tiene cierta noción del interés que tiene y que lo ha intentado algunas veces. Pero para aquel que está en esta posición, me parece importante desmitificar los requerimientos iniciales para poder crear algo, y mostrar que en realidad, con un editor de textos y acceso a Google uno puede empezar a experimentar con cosas interesantes.

Metafísica y epistemología de la innovación

Conforme he ido explorando el mundo de la industria de los videojuegos en el Perú (con algunas notas iniciales aquí), he ido encontrándome también con las intersecciones que este mundo tiene con otros mundos tecnológicos que están en proceso de emergencia o de consolidación. Las retóricas del emprendimiento, de la investigación, de la tecnología y de la innovación atraviesan el mundo de los videojuegos en diversos puntos de encuentro, empezando a hacerse un lugar en la visión que está construyendo el Perú de sí mismo como un país que empieza a introducirse en las dinámicas del “progreso”.

Pero son, por supuesto, discursos complicados y que en general abordamos con dificultad porque no tenemos mucha experiencia en estos temas – y más aún, tenemos mucha experiencia con estructuras e infraestructuras (tanto técnicas como sociales) que obstaculizan el desarrollo de estos temas. Tenemos que enfrentarnos, por ejemplo, al desafío de cultivar ecosistemas sostenibles de innovación sin contar con una base instalada de investigación y desarrollo científicos y tecnológicos, y en muchos casos es fácil encontrar posiciones que creen que se puede tener una cosa sin la otra, o que la investigación básica o aplicada no deberían ser prioridades para nuestros desarrollo tecnológico. Ahora, la posición inversa también es fácil de encontrar: la que dice que no hay innovación si no hay primero el fomento de la investigación básica y de la ciencia pura. Ambos extremos adolescen de alguna forma de ingenuidad: o de una ingenuidad práctica que considera que se puede avanzar en innovación sin aparatos que la alimenten y la sostengan; o de una ingenuidad teórica que cree que las innovaciones surgen casi por ósmosis, sin ningún tipo de gestión, cultivo o canalización.

Todo lo cual muestra que hay múltiples epistemologías de la innovación que están explicitadas en ninguna parte, y que no son particularmente reconciliables entre sí. La innovación, concepto oscuro difícil de definir y acotar, es subsumida bajo la lógica económica del desarrollo de productos y servicios, o bajo la lógica científica del descubrimiento de la mejora técnica, y en ambos casos se deja de reconocer la importante ambigüedad, multidimensionalidad y complejidad de hablar de algo como la innovación. Los cambios cualitativos significativos que implican los procesos de innovación transformadora son difícilmente planificables, difícilmente anticipables, y sus consecuencias son difícilmente evaluables a priori: “innovar” no es solamente generar algo nuevo; es generar, a partir de elementos conocidos, un resultado desconocido que va más allá de la suma de sus partes. Si los resultados pueden ser anticipados con claridad, me atrevo a decir que no se trata de un resultado innovador. Las innovaciones realmente disruptivas son aquellas que escapan por completo a los sistemas que las generan, muchas veces volviéndolos obsoletos.

De modo que la innovación no puede saberse a priori, como no puede realmente saberse con claridad cómo innovar. Lo cual no quiere decir que no se pueda hacer nada al respecto: estamos hablando, finalmente, de cómo se genera un cambio cualitativo radical que va más allá de la simple acumulación cuantitativa. Y lo cierto es que históricamente hemos visto suficientes procesos de generación de cambio radical – técnico, económico, político, social, etc. – como para saber qué condiciones suelen ir de la mano con este tipo de cambios, y cuáles no. De modo que aunque no sabemos cómo producir lo desconocido como no sabemos cómo decir lo indecible, si sabemos construir sistemas y contextos donde lo indecible suele encontrar su camino hacia la enunciación con mayor facilidad. Con eso, al final estamos jugando un juego de probabilística: no podemos nunca garantizar al 100% un resultado innovador de un proceso cualquiera; pero sí podemos ampliar la cantidad de intentos que realizamos, y maximizar la posibilidad de resultados que sean, en mayor o menor medida, representativos de un cambio significativo en nuestra manera de hacer las cosas. Las innovaciones no pueden generarse a propósito. Lo que se puede generar a propósito son los entornos que tienen una mayor tendencia a generar innovaciones.

Ésta es, me parece, una mejor epistemología de la innovación, o incluso una metafísica: una manera de articular cómo pasa a ser lo que en teoría no puede ser. De todos modos me parece que es controversial, pues muchas personas creen que las innovaciones, cualquiera sea su forma, sí pueden ser accesibles voluntaria e intencionalmente. Pero en todo caso, estas discusiones y consideraciones de alto nivel especulativo me parecen relevantes porque el ámbito de la innovación, y su pariente cercano, el del emprendimiento, se han llenado de una serie de discursos no solo poco sustanciados, sino en gran medida anecdóticos y superficiales. Hay una enorme voluntad para el argumento y el discurso que parten de la excepción – por ejemplo, del tipo “si X pudo, tú también puedes” – en lugar del análisis del contexto en el que suceden las cosas y los factores endógenos y exógenos que llevaron a un individuo o a un grupo a introducir en el mundo algo que no existía antes.

Desde mi perspectiva, el discurso motivacional, casi de autoayuda de vender la idea del emprendimiento o la innovación como discursos de autosuperación o de realización personal no nos benefician a gran escala ni a largo plazo. Lo que estos discursos generan son grandes números de individuos enfrentándose a niveles sumamente altos de riesgo, resultados inciertos e impredecibles y altas probabilidades de fracaso, y todo por las razones incorrectas: por cumplir con una autoimagen, por aspirar a un mejor futuro material “liberado del trabajo de oficina”, pero no por el interés de realizar una visión propio, de construir algo radicalmente nuevo, de cuestionar estructuras establecidas o crear algo realmente significativo. A largo plazo, creo que esto puede terminar quemando muchos puentes, pues no se trata de conseguir la mayor cantidad de gente intentando lanzar la mayor cantidad posible de start-ups. Me parece mucho más sostenible conseguir la mayor cantidad de gente con el perfil adecuado para tentar la innovación una y otra vez hasta realizar una visión, siendo consciente de los riesgos que eso implica, y brindándoles las capacidades y el contexto que les permita desarrollar esa visión. No se trata de empezar a ponerse excluyente: cualquiera puede participar, por supuesto, pero eso no quiere decir que todos vayan a disfrutar la fiesta.

Mejores medios

Estoy jugando con esta idea hace un tiempo: todo empezó con la constatación de que, salvo contadas excepciones, los medios masivos en el Perú son bazofia. Las últimas 24 horas con los principales medios obsesionados con pintas realizadas en la Plaza San Martín durante la marcha en contra de la violencia en Cajamarca (totalmente desproporcionada en comparación a la cobertura que se hizo de los 5 muertos en Cajamarca mismo la semana pasada) son una raya más al tigre. Hace un tiempo, con una preocupación similar en torno al grupo El Comercio, intenté esbozar algunas ideas respecto a cómo podía ejercerse algún tipo de presión más efectiva sobre este tipo de instituciones: apelando a su verdadera base de apoyo, los anunciantes y el directorio, antes que a sus lectores o compradores. Pero Damián Osta, fundador del periódico La Diaria de Uruguay, dejó un comentario que me dejó pensando: “¿y por qué no se juntan y crean un diario?”

Damián tiene toda la autoridad moral del mundo para hacer esta pregunta porque esto es justamente lo que él y un grupo de compañeros suyos hicieron: como no les gustaba la cobertura que hacían los principales diarios de su país de lo que consideraban los temas más importantes, se juntaron y crearon La Diaria, un periódico sostenido únicamente por sus suscriptores, con un enfoque alternativo a la cobertura tradicional. Y funcionó.

De modo que su experiencia y su pregunta eran una interpelación dura. Sí, pues, ¿por qué no hacerlo? La respuesta es, quizás, que no es mi interés personal dedicarme a eso como para comprometerme a ese tipo de proyecto – pero sí me interesa el tema, y la idea de crear mejores sistemas y circuitos que permitan un ecosistema mediático de mayor calidad, diversidad y solidez.

Así que esto es lo que estoy pensando hacer: un programa de incubación de medios. La idea es la siguiente: identificar grupos y proyectos que estén interesados en crear lo que llamaríamos un “media outlet”, algún tipo de canal mediático: un sitio web, un blog, un podcast, un webcast, una webzine, o lo que fuera, y que esté interesado en hacerlo utilizando medios digitales, y llevarlos a través de un proceso intensivo de incubación para convertirlos en emprendimientos sostenibles y de alto impacto. No se trata tampoco solamente de construir mejores megáfonos, sino de armar un proceso integral donde estos proyectos puedan entender mejor lo que quieren comunicar, para aportar a discusiones mejor informadas y estructuradas sobre las diferentes temáticas que les puedan interesar. Se trata de un programa que busca darles las herramientas y el espacio no sólo para diseñar y desarrollar un medio, sino también para formular estrategias de operación, de promoción, de contenido y especialmente de sostenibilidad: encontrar el modelo de negocios apropiado para que el medio pueda operar sostenidamente e incluso, con el tiempo, crecer.

A partir de una convocatoria inicial, se escogería un número reducido de proyectos – digamos, alrededor de diez – que pasarían por un proceso de entre seis y ocho semanas intensivas de desarrollo de competencias y formulación de herramientas. Esto incluye familiarización con herramientas estrictamente técnicas, como manejo de tecnologías, plataformas, redes sociales, y demás, hasta asesorías y evaluaciones de las diferentes estrategias que guiarían al medio. Todo cubriendo tres pilares fundamentales: conceptos teóricos esenciales, herramientas prácticas relevantes al proyecto y prácticas recomendadas y casos de estudio de otros medios similares para aprovechar experiencias previas.

El objetivo es que luego de 6-8 semanas, esos diez proyectos que estaban en etapa embrionaria tengan no sólo un prototipo validado, sino un modelo operativo, listo para empezar a producir contenido, y un equipo capacitado y alineado para empezar a funcionar. La idea es condensar el proceso de experimentación y aprendizaje por el cual podría pasar un proyecto de este tipo por mucho tiempo, en tan sólo unas pocas semanas, para poder ser más efectivos, más rápidamente. Mi expectativa es armar un pequeño equipo (quizás también con algo de apoyo de Apócriphos), que se encargará del diseño, la facilitación, las asesorías y los contenidos, y especialmente de reunir a una buena cantidad de invitados tanto nacionales como internacionales para que aporten sus propias experiencias y compartan sus errores y aciertos cuando pasaron por procesos similares.

Tenía la esperanza de que esto se pudiera realizar en estos meses, pero lamentablemente el tiempo me ha ganado y tengo que viajar ya en unas pocas semanas. Pero más que un problema, creo que eso podría fortalecer el programa, pues me permitirá también aportar mejores herramientas y además construir nuevas relaciones con invitados que puedan aportar experiencias. Quiero compartir la idea desde ya como para invitar a sugerencias, aportes, interesados y demás, como para empezar a diseñarlo en mayor detalle y empezar a buscar fechas y tiempo para poder hacerlo.

La idea de todo esto es que podemos tener mejores medios. Pero que eso no tiene por qué significar esperar que los medios que tenemos mejoren, ni pensar que esto sólo se puede hacer por medio de la regulación. Tenemos todos los recursos y las herramientas ahora para crear nuevos medios que funcionen, crezcan, sean sostenibles e introduzcan nuevas ideas en el discurso público, posicionen conceptos, adopten posturas y las defiendan clara y articuladamente. Creo que nos hace mucha falta un ecosistema más diverso y sólido, y un programa/proyecto de este tipo busca ser un esfuerzo para empezar a construirlo.

¿Tiene sentido?

Cómo criar a un pingüino

Recién terminé de leer The Penguin and the Leviathan: The Triumph of Cooperation Over Self-Interest. Es el más reciente libro de Yochai Benkler, profesor de la universidad de Harvard y miembro del Berkman Center for Internet and Society, y autor también del (a mi juicio) fundamental The Wealth of Networks.

Aunque es un muy buen libro, no me parece que sea tan contundente en su argumentación como el anterior. En The Wealth of Networks, Benkler parte de observar que una serie de cambios tecnológicos están haciendo posible que se desarrolle un nuevo espectro de actividades productivas que no se inscriben necesariamente ni en las acciones del mercado ni en las iniciativas del Estado. Para él, la tecnología está haciendo posible un nuevo modo de producción que antes no había podido desarrollarse significativamente: un segmento de actividades que podríamos llamar “sostenibles”, capaz de generar suficientes recursos como para mantenerse en funcionamiento, o de generar suficiente valor como para mantener a sus participantes involucrados. Y desarrolla contundentemente cómo funciona este nuevo modo de producción a través de más de quinientas páginas.

En The Penguin and the Leviathan, Benkler ya da por sentado que este modo de producción existe, y más bien trata de dar cuenta de algo diferente – o, más bien, dar cuenta de varias otras cosas. El libro es un examen de la cooperación entre individuos y de los sistemas cooperativos diversos que hemos construido en diferentes momentos y lugares, y busca destilar cuáles son los diferentes principios que intervienen al hacer posible que un sistema cooperativo funcione. Así, toma en consideración los diferentes incentivos, normas sociales, valores, códigos morales, factores culturales y demás variables que pueden intervenir en alguno de estos sistemas, intentando desde el principio cuestionar uno de los supuestos básicos del liberalismo político y sobre todo económico: el del individuo autónomo maximizador, que busca siempre satisfacer racionalmente sus propios intereses al mayor grado posible. Apoyándose en investigación neurológica, evolutiva, psicológica y social, Benkler busca quitar centralidad a la tesis aceptada del individuo maximizador para mostrar que no sólo no nos comportamos de manera egoísta todo el tiempo, sino que además sí cooperamos mutuamente con las personas a nuestro alrededor buena parte del tiempo. Así es que se vuelve posible que se formen y funcionen “pingüinos”, sistemas cooperativos como las comunidades del software libre que hicieron posible Linux, sin la necesidad de que surjan Leviatanes, sistemas de control, supervisión y castigo como los Estados modernos, destinados a limitar el egoísmo del individuo.

El problema, me parece, es que el libro intenta ser demasiadas cosas al mismo tiempo sin tenerlas todas completamente claras. Por un lado, intenta mostrar que la cooperación es posible, es frecuente y responde a una serie de principios y elementos; pero por momentos lleva esta argumentación demasiado lejos, insinuando o implicando que somos fundamentalmente cooperativos y no egoístas, para luego retroceder sobre la gravedad de estas implicaciones y devolverle un lugar en la naturaleza humana al egoísmo. Por otro lado, intenta explicar la manera como ciertos ejemplos de sistemas cooperativos funcionan o han funcionado, desde cooperativas campesinas que regulan el uso de una cuenca hasta Wikipedia; pero no llega a explorar la manera en la cual estos sistemas fueron posibles, o si es que representan algún tipo de singularidad que sea demasiado difícil, o quizás imposible, de replicar. Y por otro lado aún, busca catalogar o documentar los diferentes principios que deben tenerse en consideración al momento de diseñar sistemas cooperativos; pero presupone que tal diseño es posible, y no llega nunca a definir del todo si lo que está intentando hacer es observar sistemas cooperativos en su funcionamiento, o establecer un marco a partir del cual interpretar o diseñar dichos sistemas cooperativos.

No es que crea que un sólo libro no pueda abordar todas estas tensiones y navegarlas exitosamente. Es que me parece que el libro no plantea todas estas problemáticas explícitamente, sino que se va tropezando con unas y con otras en el camino de una manera un poco confusa que me parece no contribuye a la claridad de lo que, aún así, es un argumento sumamente interesante y que merece mucho examen. Más aún cuando uno lee TPATL a la luz de TWON.

Pero mi principal reparo con TPATL es que presupone muchas cosas de un calibre muy pesado. Presupone, por ejemplo, algo así como que los sistemas cooperativos, o los “pingüinos”, fueran no sólo un nuevo patrón, sino una nueva norma que lo cambia todo. Puede que esto sea así, pero no me parece que ofrezca suficiente evidencia para ello. De la misma manera que presupone que los mismos sistemas cooperativos, inspirados por Wikipedia, son ampliamente posibles si se presta atención a un conjunto de variables y principios, cuando en realidad una lectura histórica de estos sistemas fácilmente podría revelar sus propias complejidades internas y que, además, son quizás más los casos de fracaso que de éxito.

Entre estos presupuestos, el que más me resulta incómodo es el presupuesto de que este tipo de sistemas pueden diseñarse intencionalmente. Creo que esto es inconsistente con el tipo de individuo que describe Benkler, que no está plenamente en control de sus voliciones y de los factores ambientales que rigen sus deseos, intereses y acciones, y es donde también creo que habría venido bien una lectura histórica de sistemas cooperativos como los desarrolladores de Linux o los editores de Wikipedia: tal lectura evidenciaría cuanto lo que vemos realmente se ajusta a algún “diseño” o a las intenciones de algún “diseñador”. O si se trata, más bien, de sistemas que van evolucionando y sobreviven en la medida en que son capaces de adaptarse a los intereses multidimensionales de las comunidades que los mantienen y empujan. En ese sentido, no estoy convencido de que el “diseño de sistemas cooperativos” sea plenamente posible en el mismo sentido que uno diseña una silla, una campaña de comunicaciones y una aplicación web. Aunque puede tratarse de una nueva aproximación interesante al diseño de sistemas, éste es uno de los elementos que me parecieron menos consistentes y explicados del libro, y que al mismo tiempo tenía las implicancias más grandes.

Aún así, creo que se trata de un muy buen libro y lleno de temas interesantes como para dejar abiertas preguntas y líneas de trabajo para seguir desarrollando. Uno de sus puntos fuertes es que está fuertemente documentado con estudios empíricos tanto de laboratorio como del mundo real, que ayudan a establecer ideas que pueden sonar contraintuitivas o que corren en contra de creencias aceptadas hace largo tiempo. Ofrece, además, una importante cantidad de materia prima para varios de los puntos que he mencionado arriba, y en particular, creo que permite construir o reconstruir un marco explicativo o un framework para entender qué está en juego en el funcionamiento de sistemas cooperativos y diferentes tipos de comunidades, qué principios hacen posible que se formen y cuáles hacen posible que puedan seguir funcionando. Es, por eso mismo, una buena introducción al arte de la crianza de pingüinos.

Hacer cosas

Desde que estaba en la universidad viví fascinado con la idea de “hacer cosas”. Verán, es que los filósofos no hacen cosas. En todo caso, los filósofos piensan cosas, pero cuando esas cosas se hacen en general se les entiende como alejándose de la filosofía para entrar en… algo diferente. Esto es particularmente irónico, considerando que no conozco filósofo que no haya citado en algún momento – o en varios – la famosa hasta el cansancio undécima tesis de Marx sobre Feuerbach, “la filosofía se ha dedicado a interpretar el mundo, de lo que se trata es de transformarlo”. En la gran mayoría de los casos, sin embargo, los filósofos estamos más bien cómodos en un lugar neohegeliano de izquierda bajo la idea de que la transformación de la consciencia antecederá la transformación de la realidad y todo en paz.

Me es extraño, entonces, haber hecho mi carrera sobre la base de hacer cosas. Sobre todo porque no me sale fácil, e incluso cuatro años después de haber salido de la universidad me sigue costando muchísimo enganchar mi cerebro en modo “hacer cosas”. Pero ha sido uno de los mejores y más interesantes aprendizajes (además de, quizás, el más difícil) que he tenido en los últimos años. Cuando estuve en #edupunkarg, escuché a Mariana Massigoge hablando sobre la idea de “pensamiento proyectual”, una forma de trabajo que no es propiamente ni teoría ni práctica sino que se esfuerza por ser una combinación de ambas cosas: convertir las ideas en proyectos, en productos, y utilizar los productos como vehículo para la reflexión sobre lo que se está haciendo y sobre lo que está detrás. Un ir y venir constante, un proceso de diseño continuo.

Estoy leyendo ahora un libro de Scott Belsky, Making Ideas Happen, que gira un poco en torno a este tema. Es un libro sobre cómo llevar el proceso de formular ideas creativas y convertirlas en proyecto, hacerlas realidad, desafiando muchas de las reacciones instintivas cuando pensamos en sacar adelante proyectos. Para algunos esto es particularmente difícil, porque nuestro cerebro no está cableado para pensar en términos de “hacer cosas”, pero tampoco es que haya mayores misterios al respecto: es simplemente que no las hemos hecho nunca. Empezar a hacer cosas (y meter la pata varias veces) es quizás el mejor proceso de aprendizaje para entender la lógica de “hacer cosas”.

(Dicho sea de paso – apelando aquí a la apología del blog de EDLJ – mantener un blog es uno de los mejores ejercicios introductorios a “hacer cosas” que un humanista puede tener. Es un gran punto de partida, porque un blog es algo, se actualiza continuamente, tiene resultados, genera respuestas. No todos los posts en un blog serán buenos, unos serán mejores que otros, y uno encuentra resultados donde menos los esperaba, y del mismo proceso de llevar un blog empiezan a surgir otros proyectos periféricos, progresivamente más complejos.)

Todo esto venía a colación por un post de Caterina Fake, fundadora de Flickr, con una idea parecida, desde el punto de vista de todo lo que aún se puede hacer en la web: aún cuando el mercado de aplicaciones en la web está cada vez más saturado y la industria gira en torno a los fondos de inversión, plataformas de publicidad y demás – es decir, ¿juntamos a muchas de las mentes más brillantes del mundo y lo mejor que nos pueden dar es un mecanismo más eficiente para mostrarnos publicidad? – aún hay productos, plataformas y aplicaciones alucinantes, y muchísimo problemas esperando ser resueltos. Tiene mucho que ver con el problema que encontramos cuando intentamos pensar en emprendimientos intelectuales, que sería algo así como “hacer cosas” 2.0. Nos exige demasiado, como concepto, como lógica, simplemente porque no estamos acostumbrados y porque todo el contexto, el mercado parece decir algo completamente diferente. Pero está bien, creo, porque aún hay muchísimo espacio para prototipar y experimentar todo tipo de nuevas ideas, nuevos emprendimientos que pueden transformar por completo nuestro esquema de distribución de conocimiento. Eso es lo fascinante del asunto.

P.S.: Otro artículo interesante que me llevó por este camino, del blog de Penelope Trunk sobre por qué el futuro de tu carrera estará vinculado al diseño. (El tema del diseño es uno de los que más me interesan también últimamente.)

Un experimento noticioso

Se me ocurrió una idea el otro día, un experimento con noticias en la web.

La mayoría de experiencias, al menos que conozco, en torno al tratamiento de noticias en la web apuntan hacia el manejo de la complejidad, hacia su reducción. Hay demasiadas noticias que cubrir e información que procesar, de modo que los agregadores cumplen la función de permitirnos navegar tendencias en el contenido, rápidamente ver cuáles son los patrones y estar un poco informados de todos.

Quiero experimento con lo siguiente: quiero hacer lo contrario. No cubrir más noticias, sino cubrir menos. De hecho, cubrir sólo una. Quiero armar un sitio web donde solamente se trabaje una noticia cada día, a lo largo de todo el día.

Minutos antes de la medianoche, el equipo de trabajo escoge la noticia que se trabajará durante el día, y en lugar de intentar recorrer todo el espectro noticioso, todo el esfuerzo editorial durante el día cubrirá esa única noticia a profundidad. A lo largo del día se irán compilando y publicando todo tipo de complementos: enlaces a múltiples fuentes, artículos de Wikipedia relevantes, videos, tweets destacados, bibliografía recomendada. Todo tipo de elementos que permitan aportar profundidad a la lectura de una noticia, y sólo una noticia. La cobertura del tema escogido la brindan todos los miembros del equipo de trabajo que contribuyen piezas al rompecabezas a lo largo del día. Al final del día, cada uno abre una cerveza desde donde está y se escoge el tema para el día siguiente.

No tengo idea de si funcionará o si tiene mucho sentido, pero me da curiosidad ver cómo funcionaría. Para conseguir mayor tráfico y además tener acceso a una mayor cantidad de fuentes se me ocurrió que tendría sentido implementarlo primero en inglés, aunque un recurso bilingüe también podría funcionar. Así que dejo esto como una convocatoria a voluntarios interesados en implementar este esfuerzo y conformar el equipo de trabajo, que se dedicaría a cumplir con el proceso descrito arriba. Me gustaría saber qué piensan, así que procuren dejar sus comentarios (o su interés de participar) en los comentarios debajo.

Hackear la educación (Más notas preliminares)

Este viernes, luego de mi presentación en el Simposio de Estudiantes de Filosofía, estaré también participando del conversatorio interdisciplinario “Formación ciudadana y educación”, organizado por la Asociación para la Educación y el Desarrollo. El evento empieza mañana jueves a las 6pm, y la mesa en la que estaré participando es el viernes a las 6pm en el aula Z402 de la PUCP. En este caso estaré presentando la segunda parte del Ciclo Hacker, en torno a la relación entre educación y nuevas tecnologías, y como con la primera parte quiero ir adelantando algunas notas preliminares.

Educación como tecnología

Andaba pensando en cómo plantear el tema y el blog de Seth Godin me dio fortuitamente el contexto para empezar:

Our current system of teaching kids to sit in straight rows and obey instructions isn’t a coincidence–it was an investment in our economic future. The plan: trade short-term child labor wages for longer-term productivity by giving kids a head start in doing what they’re told.

Large-scale education was never about teaching kids or creating scholars. It was invented to churn out adults who worked well within the system.

El diseño de nuestras instituciones y procesos educativos está configurado por el industrialismo, y esto no es sorpresivo ni es una novedad. El modelo está diseñado para introducir contenidos en las cabezas de las personas de una maneras más o menos eficiente: una persona que sabe le cuenta a muchas personas que no saben aquello que no saben hasta que lo sepan, luego recibe un nuevo grupo y hace lo mismo, y así sucesivamente. La educación se ordena básicamente como una línea de producción de niveles escalonados, donde cada nivel sucesivo es más “sofisticado” que el anterior. En la medida en que nuestras necesidades sociales eran industriales o pseudo-industriales, y nuestras posibilidades tecnológicas hacían enormemente complicada la agregación de estas necesidades a escala global, el modelo más o menos cumplía con nuestras expectativas.

Nuestros modelos educativos son una forma de tecnología, que utilizamos para reproducir conocimientos, habilidades, creencias y actitudes a través de un grupo social. Lo pongo así muy abierto porque nuestras aproximaciones pueden ser muy diversas en torno a esto. Pero como forma de tecnología, nuestros modelos educativos han respondido casi siempre a la opacidad tecnológica que observó Marshall McLuhan: creer que la tecnología que usamos está disociada de lo que queremos hacer con ella, que la herramienta no configura nuestras intenciones y expectativas. Enseñar química o literatura francesa pueden hacerse igualmente con la misma estructura organizativa del salón de clases y la pizarra, pues el mecanismo de distribución del contenido no tendría, bajo este entendimiento, mayor relevancia.

McLuhan empieza a observar una serie de cambios. Primero, las tecnologías que usamos sí configuran aquello que queremos y esperamos al modificar nuestros patrones sensoriales. Segundo, a diferencia de épocas anteriores, ya no vivimos en un mundo en el cual, entre otras cosas, aprendemos. Sino que vivimos en un mundo donde estamos aprendiendo, continua y constantemente, todo el tiempo. Con la aparición de la tecnología electrónica, aprender se vuelve no sólo un modo de vida, sino un patrón de supervivencia: la incapacidad para procesar datos e información en tiempo real y actuar sobre ella se convierte en el riesgo de quedarse atrás, de quedarse afuera. Esto se puede comparar a la observación de Manuel Castells sobre la sociedad informacional: para Castells, cualquier sociedad puede ser descrita como una “sociedad de la información” porque en todas hay procesos, mecanismos e importancia al manejo adecuado de la información. Lo que distingue a nuestra época es que esa dimensión, antes subsumida a otras, cobra centralidad y se vuelve nuestra principal área de actividades, dando paso a una sociedad informacional.

Si aprender es algo que hacemos todo el tiempo, en cualquier lugar, ¿por qué seguimos explicando y entendiendo la educación como algo que ocurre acotadamente en el tiempo y el espacio? Pensamos en salones de clase, en currículas, en horarios, y en evaluaciones; pensamos en espacios, en títulos, en niveles educativos. Pero todo eso no refleja nuestras necesidades actuales, sino que refleja las necesidades del modelo industrial-productivo-educativo.

Hay dos transiciones que vale la pena señalar para ilustrar este proceso. La primera es la transición en el rol que cumple el individuo que utiliza estas tecnologías, de un rol de consumidor o espectador a un rol de participante o usuario. La segunda transición se desprende de la primera, y apunta más bien al cambio en nuestra actitud como ciudadanos: en una era altamente tecnologizada e informatizada, el ejercicio de la ciudadanía empieza a asemejarse a una forma de hackeo social o político, o por lo menos a heredar una serie de sus principios.

El alumno-hacker

Las tecnologías digitales, a diferencias de las tecnologías de la comunicación masiva, hacen posible el acceso a cantidades desbordantes de información y de comunicación distribuida y multidireccional: es pasar de la idea de “broadcast”, donde un sólo nodo reproduce información en una sola dirección para un amplio número de consumidores, a la idea de red, donde cualquiera de los nodos puede potencialmente transmitir información a cualquiera de los otros nodos. El modelo broadcast es muy bueno para sostener aparatos organizacionales y jerarquías académicas; el modelo de red, en cambio, no. La red es, a priori, “plana”: ninguno de sus nodos es automáticamente superior a los demás, sino que los nodos adquieren “autoridad” o “peso” en función al volumen de actividad que movilizan a través de la red. En otras palabras: en el modelo broadcast, el profesor, digamos, tiene ciertos títulos académicos que justifican que sea el profesor y tenga su lugar al frente de la clase; el alumno, en cambio, no los tiene, y por lo mismo, tiene su lugar del otro lado, como espectador. Pero en el modelo de red, empiezan a pasar cosas raras: un alumno puede estar en una clase con una laptop, o con un celular, y no solamente avanzar a su propio ritmo respecto al contenido que le están presentando, sino encontrar visiones alternativas e incluso conflictivas más rápido de lo que el profesor puede manejarlo. Las asimetrías fundamentales del modelo educativo se ven subvertidas, y en realidad no estamos, hasta ahora, debidamente equipados para responder a eso. Nuestra actitud natural sigue siendo la de “censurar” la “insolencia” del alumno, pero no estamos reconociendo plenamente el hecho de que nuevas tecnologías modifican las expectativas tanto del alumno como del profesor hacia el proceso de aprendizaje.

La disponibilidad permanente de información detallada a través de recursos como Google o Wikipedia, y la posibilidad permanente de comunicar esta información a grupos masivos de personas usando redes como Twitter o Facebook, introducen legítimamente en el alumno la pregunta de por qué necesita realmente pasar por el proceso educativo. Y aunque uno puede esbozar muchas respuestas (que la experiencia con los compañeros, que las discusiones en la clase, etc.), en realidad estas respuestas no apuntan al hecho de que muchas de nuestras instituciones educativas enfrentan efectivamente la obsolescencia cuando su monopolio sobre la información y el conocimiento se ven desarticulados. Hoy día uno puede acceder a clases de las mejores universidades del mundo, gratuitamente, a través de su conexión a la web, y ver las clases en video, leer las mismas lecturas, incluso desarrollar las mismas asignaciones aunque no reciban calificación. Si esto se compara con la actividad promedio del estudiante en una universidad local: ir a clases casi siempre, escuchar la lección sin hacer preguntas o entablar discusiones, leer algunas de las lecturas, ¿cuál es la gran diferencia? ¿Qué es lo que tanto se quiere preservar? Si las tecnologías que usamos le dan al alumno la posibilidad de dejar de ser “alumno” como tal y de tomar un rol activo en su propio proceso de formación, y luego los procesos educativos formales a los que se enfrentan buscan, sistemáticamente, despojarlo de ese rol activo porque no encaja con la lógica de la producción industrial, ¿qué resultado positivo podría devenir de eso?

McLuhan tenía una imagen para describir la educación bajo la tecnología electrónica, en la que hablaba de la “ciudad como salón de clases”. La idea es simple: antes, uno iba a un lugar, aprendía durante cierto tiempo, y luego salía de ese lugar y de ese modo de aprendizaje. Ahora, ese retirarse no es posible, pues toda experiencia mediática es una experiencia de aprendizaje. Esto es algo que más recientemente ha sido descrito como aprendizajes invisibles o aprendizajes informales. Uno está aprendiendo todo el tiempo, en cualquier lugar, y la educación “formal” es apenas un componente más, aunque pesado, dentro de la dieta mediática e informacional de una persona. Para McLuhan, lo esencial en bajo este escenario no es tanto qué aprenda la persona, porque la información finalmente sobre cualquier cosa siempre estará disponible. Lo más importante es desarrollar y afinar la habilidad para encontrar patrones dentro de la masividad de información: saber distinguir tendencias, discriminar fuentes, trazar conexiones y a dónde dedicar o no su atención. Es darle al individuo las herramientas para poder configurar su propio proceso de aprendizaje.

La idea de que el alumno puede ser un hacker viene de una misma motivación. No se trata solamente de aprender habilidades técnicas (aunque indudablemente en el contexto actual, las habilidades técnicas son fundamentales). Se trata, más bien, de un adiestramiento en los principios de la ética y la cultura hacker: la idea de que los problemas a su alrededor pueden ser resueltos por él mismo, de que toda estructura o proceso es susceptible a crítica y análisis, que toda dimensión o actividad es afectable. La clave de una educación post-industrial es formar individuos y grupos con la capacidad para reinventarse continuamente, adaptarse a situaciones cambiantes y diseñar e implementar sus propias ideas e iniciativas. Esto es, en gran medida, lo esencial de la aproximación hacker a los problemas: identificarlos, analizarlos, entenderlos, y luego hackearlos en un proceso iterativo de ensayo y error, colaborando con otras personas que comparten el mismo interés.

El ciudadano-hacker

Lo más importante que quizás aprende el alumno-hacker es que la realidad en la que está inmerso y con la que está relacionado es susceptible de ser transformada por su propia iniciativa. Esto es lo que hace la idea de hackear la educación tan interesante pero al mismo tiempo tan peligrosa.

La habilidades que se pueden aprender en un proceso educativo post-industrial son habilidades fácilmente movilizables para múltiples propósitos – encontrar patrones, diseñar y desarrollar solucionar, coordinar su implementación, etc. – y que, por lo mismo, empiezan a construir habilidades latentes que son políticamente significativas. Las mismas habilidades que uno aprende en el proceso educativo son las habilidades que uno necesita para el efectivo ejercicio de su ciudadanía: la idea de que las instituciones son esencialmente transparentes y pueden ser exploradas y analizadas, la idea de que los procesos pueden ser mejorados y de que uno puede ejercer influencia sobre su diseño. No, por sí mismo esto no quiere decir que si empiezo a formar a generaciones de hackers eso por sí mismo generará una cultura política más involucrada y participativa. Lo que quiere decir es que genera la base, la infraestructura a partir de la cual puedo luego movilizar a una población para participar e involucrarse activamente.

Todo esto tiene múltiples consecuencias. La primera es que, por lo mismo, un modelo así concebido tiene todos los contraincentivos institucionales como para ser experimentado o implementado. Es difícil imaginar un escenario, a menos que sea uno muy feliz, donde una política que apunte a incrementar la participación y fiscalización por parte de un público informado sea aprobada sin modificaciones sustantivas. Pero en realidad, siguiendo el mismo modelo hacker, la validación institucional es secundaria a lo que podría volverse una práctica efectiva en múltiples modelos y líneas para-institucionales.

Pero hay, creo, tres consecuencias más importantes. La primera de éstas es que, para todos aquellos involucrados o interesados en un proceso de este tipo, se vuelve imperativo aprender a hackear. Y aprender todo lo que eso significa: desde habilidades técnicas en el manejo de la tecnología, hasta habilidades culturales, logísticas, y etc. Hay que adquirir una disposición hacia la libre experimentación con estructuras e instituciones, al prototipado rápido y la iteración constante. Suena más fácil de lo que es, pero en la práctica implica abandonar prácticas y conceptos que tenemos profundamente instaurados como producto de una educación industrial.

Lo segundo es desarrollar la habilidad para identificar patrones – para aprender más allá del entorno de aprendizaje, y hacerlo productivamente. Es necesario abandonar el paradigma de que el aprendizaje ocurre sólo en salones dentro de colegios o universidades, y empezar a ver cómo fluye a través de televisores, teléfonos celulares, sitios web, blogs, redes sociales, portadas de periódicos, sistemas de transporte público, ferias de gastronomía, y demás. El aprendizaje es una red continua que vamos modificando permanentemente, y vincularse con esa red implica la capacidad de vincularse con cualquiera de sus nodos.

Sobre la tercera consecuencia intento siempre hacer un particular énfasis. Y es que todo esto suena muy bien, cuando uno lo lee en una computadora y tiene acceso a ciertas tecnologías que hacen todo esto comprensible. Pero mucha gente no tiene este acceso, y si empezamos a contemplar que cada vez más la participación social y política pasa por algún tipo de mediación tecnológica, esto quiere decir que grandes segmentos de población terminan siendo dejados atrás. Y eso no es bueno, porque reintroduce distinciones fácticas entre ciudadanos de primera y segunda clase que deberíamos esforzarnos por eliminar. De modo que, en la medida en que contemplamos la necesidad e importancia de resideñar procesos educativos, tenemos que pensar siempre en que los resultados deben estar diseñados para la inclusión y para la accesibilidad: modelos que estructuralmente no contribuyan a agrandar la brecha tecnológica, sino a achicarla.