Desarrollando Mundos: Videojuegos, Tecnología e Innovación en el Perú

(Publicado también en el blog del Laboratorio de Videojuegos de Lima.)

StART, muestra de arte y videojuegos en Lima. Junio 2014. Foto de Domingo Laboratorio Creativo.

Hace unas semanas terminé y entregué mi tesis de maestría sobre la industria peruana de videojuegos y el crecimiento de la escena limeña de desarrollo de videojuegos indie. Este es el resultado de un trabajo de alrededor de año y medio investigando la historia del desarrollo de videojuegos en el Perú desde sus orígenes en los ochentas y noventas, y la manera como esa historia ha dado lugar a la configuración actual de una comunidad dinámica de creadores de juegos que progresivamente han ido formando estudios y articulándose como un sector productivo.

Los videojuegos no han sido muy estudiados en el Perú en general, así que tengo la esperanza de que esta sea una contribución importante para entender mejor la manera como uno de los medios creativos digitales más importantes y populares de nuestro tiempo han hecho su entrada al Perú. A partir de una serie de entrevistas, conversaciones y visitas a desarrolladores, estudios, e instituciones vinculadas con el desarrollo de videojuegos en el Perú, he querido sintetizar algunas cosas que (espero) serán también de utilidad para el fortalecimiento, consolidación y crecimiento de esta industria:

  • El desarrollo de videojuegos existe en el Perú desde fines de los años ochenta, y en los últimos años se ha venido consolidando rápidamente gracias tanto a cambios tecnológicos que facilitan el desarrollo y distribución de juegos, como a la aparición de instituciones que están canalizando el interés del público y atendiendo a las necesidades más importantes del sector.
  • La comunidad desarrolladora ha respondido a los vacíos estructurales que impiden su práctica – por ejemplo, en el tema formativo – creando una serie de infraestructuras alternativas que permiten la socialización de recursos y reducen el riesgo de introducirse en una industria con alto grado de incertidumbre.
  • Los videojuegos se están convirtiendo en un nuevo espacio para la negociación de la presentación cultural, donde creadores están incorporando elementos culturales tradicionales y presentándolos según su interpretación de las expectativas de un mercado global. Esto es una enorme oportunidad tanto comercial como cultural, pero es también un proceso complejo donde no todos los desarrolladores comparten los mismos intereses y expectativas.

Éstas son solo algunas de las ideas centrales, pero hay mucho más en el texto mismo, así como mucho más detalle en el análisis. El videojuego peruano merece ser estudiado por sí mismo, pero mi interés de fondo también ha sido analizar cómo se pueden articular industrias creativas digitales más sólidas y sostenibles en el Perú – industrias que generen mayor valor agregado, menores externalidades negativas, y que en general contribuyan a incrementar nuestra complejidad económica a través de la introducción y el uso creativo de nuevas tecnologías. Mi aproximación a este problema ha buscado mostrar performativamente que este tipo de comunidades y proto-industrias ya existen, como en el caso de la industria de videojuegos, pero que necesitamos nuevas herramientas y modelos conceptuales para poder visibilizarlas. Estas industrias embrionarias son o demasiado chicas, o demasiado dispersas, o están ocultas en medio de muchos otros elementos como para llamar la suficiente atención del público, de los medios, de investigadores, o de las políticas públicas. Pero si incrementamos su visibilidad, podemos encontrarnos con redes de enorme valor que pueden ser potenciadas e impulsadas para convertirse en focos creativos y económicos.

Si están interesados en el tema, los invito a revisar el trabajo completo (o el documento resumen con las ideas principales) para encontrar todo el detalle. Cualquier idea o comentario es siempre bienvenido, y espero que esto sirva para abrir un poco más la discusión sobre el desarrollo de nuevas tecnologías e industrias creativas digitales no solo en el Perú, sino en entornos que comparten características similares a través de América Latina.

BONUS TRACK: Hace un tiempo estuve en el programa En Contacto de ATV+ conversando con Marco Sifuentes sobre mi investigación y la historia de los videojuegos en el Perú. Las dos partes de la conversación aquí abajo.

Innovaciones democráticas

Fuente: El País.

Hace un par de semanas me invitaron a participar de un grupo de estudio en la Kennedy School of Government sobre la democracia en América Latina, donde el politólogo Steven Levitsky dirigió una discusión sobre el riesgo permanente de la aparición del populismo y el autoritarismo competitivo en las aún precarias democracias latinoamericanas. Aún cuando en la gran mayoría de países de la región se viene experimentando un periodo prolongado de gobiernos democráticamente electos y fortalecimiento institucional, la democracia es aún precaria en su ejercicio cotidiano, los marcos institucionales siguen siendo débiles y la amenaza de que surjan tendencias que sutil o abiertamente socaven la aún emergente cultura democrática es constante. Para Levitsky, las condiciones cada vez más marcadas de desigualdad, la incapacidad de los Estados para brindar servicios de calidad a la gran mayoría de la población, y la incapacidad de las instituciones políticas y los partidos para canalizar el descontento popular son los tres principales insuficiencias que, cuando las tres se vuelven suficientemente radicales, dan lugar a la aparición de propuestas autoritarias y populistas.

Según Levitsky, parte de lo que se necesita para atender estas tres insuficiencias es pensar acerca de “innovaciones democráticas”, que fue lo que me llamó particularmente la atención. Solemos tomar la democracia como un sistema más o menos definido, donde el desafío consiste más bien en aproximarnos lo más posible a una definición ideal de cómo debe operar de la cual siempre estamos lejos. Podemos interpretar este sistema de múltiple maneras – desde democracias representativas con delegación de poderes hasta democracias radicales donde la participación cotidiana de los ciudadanos represente el núcleo central de la vida democrática. Las transformaciones que apliquemos a cualquiera de estas interpretaciones van de la mano con nuevas formas de diseño institucional que de alguna manera mejoren la idea central – sea la representación, la participación, la inclusión, la diferencia, etc.

Por otro lado, cuando hablamos sobre innovación pensamos más bien en el espacio de la innovación técnica, la mejora de procesos, productos y servicios, o como le gusta decir a mi amigo Chris Peterson, “formas más eficientes para la apropiación de la plusvalía”. Es cierto que la “innovación” tiene más capas y matices que esta, pero la retórica de la innovación en los últimos años ha estado dirigida principalmente en esta dirección: un nuevo iPhone, una nueva red social, una nueva aplicación móvil, son algunas cosas que se suelen designar cotidianamente como “innovaciones”.

De modo que es interesante pensar en el espacio intermedio – el espacio de las innovaciones democráticas. Claro, esto no es un espacio nuevo, sino uno donde desde hace tiempo se pueden encontrar cosas desde la tecnología cívica hasta las redes de indignación y esperanza de las que habla Manuel Castells y muchas cosas más. Quizás es mucho el énfasis que se ha puesto al pensar en este tipo de innovaciones en llevarlas rápidamente a escala por un imperativo democrático – ponerlas a disponibilidad del número de la población más amplio posible, en el menor tiempo posible – en lugar de pensar en un modelo de diseño iterativo donde la usabilidad y la retención de usuarios se anteponga al acceso a grandes comunidades. Como señala Paul Graham en un artículo muy citado recientemente, quizás sea mejor pensar primero en cosas que no escalan para poder validar si una idea es realmente relevante con su público objetivo, y no descartar posibilidades solo por su incapacidad de ser llevadas a grandes escalas.

Por otro lado, el culto a la innovación ha ido demasiado de la mano con una tendencia a desatender al diseño institucional, o incluso a desdeñar las instituciones existentes simplemente como formas arcaicas, desprovistas de historia, que deben ser eliminadas. Que tampoco me parece una buena idea. El diseño institucional debe ir de la mano con formas de innovación sociotécnicas que afectan la vida de los ciudadanos en una comunidad. Por ejemplo, si es una buena idea poner a disponibilidad del público información y documentos sobre la gestión pública en una página web, o crear un repositorio público de bases de datos para que los ciudadanos puedan analizarlas, entonces hay que pensar también en la manera en que el diseño de un servicio o institución pública debe transformarse para estar alineada con las expectativas que este tipo de innovaciones generan. ¿Es necesaria una reorganización interna? ¿Son necesarios nuevos roles en la organización? ¿Fluye la información de la manera debida?

La manera como se suelen tomar decisiones en el sector público limita considerablemente la capacidad de prototipado y respuesta que una institución puede tener a estas preguntas – cuando es necesario crear convocatorias públicas para llenar puestos o pasar por procesos complicados para cambiar un organigrama, por ejemplo (aunque hay muy buenas razones por las cuales existen estos candados y limitaciones, y no se trata simplemente de eliminarlos). De modo que hay, creo, necesidad para un espacio intermedio, una zona franca para la experimentación con las instituciones y los servicios públicos que es necesario para diseñar, prototipar y evaluar cosas con mayor flexibilidad – un espacio que podría ser, quizás, mejor ocupado por organizaciones del sector privado y el sector social colaborando de manera directa con instituciones del Estado.

Sí, estoy colapsando muchas categorías distintas en una sola bolsa – innovaciones a la democracia misma, a la gestión pública, a la comunicación con los ciudadanos, y demás. Pero creo que eso es importante también. Es justamente la necesidad de rediseñar grandes procesos partiendo de experimentos pequeños y puntuales lo que nos puede permitir crear experiencias y circuitos de información que combinen diseños institucionales con nuevas tecnologías para crear espacios donde la democracia se vuelva una forma más activa, más presente y más tangible. Quizás con este tipo de combinaciones sea posible responder más efectivamente a esas múltiples ineficiencias que hacen que las democracias latinoamericanas estén siempre bajo amenaza – que las hagan, como siempre me gusta decir, menos una caja negra, y más un sistema donde sus participantes puedan tener un sentido real de agencia e influencia.

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.

De Peugeot a Latour, o el peligro de la tecnología como caja negra

Vi circulando en las últimas horas entre usuarios peruanos de Facebook y Twitter esta historia sobre un usuario que describe haber sido sistemáticamente engañado por Braillard, el representante peruano de Peugeot, en la compra de un nuevo auto. Escojo rebotarla, en primer lugar, porque si efectivamente las cosas han sido como las describe (y no tengo más información que la incluida en el artículo), es no solo preocupante sino también indignante, y la circulación abierta de información sobre este tipo de casos contribuye a fortalecer nuestra capacidad colectiva para resistir y evitar este tipo de cosas. En otras palabras: casi la única manera de que esta historia tenga un final medianamente feliz es que toda esta situación se vuelva un desastre de relaciones públicas para Braillard y se vean obligados a remediar el asunto. (Los problemas de este mismo tipo de acciones colectivas los he comentado ya hace un tiempo también.)

La segunda razón por la que he querido circular la historia es porque es una narración sumamente detallada que ilustra el peligro de que las tecnologías que nos rodean sean tratadas como cajas negras a las cuales no tenemos acceso, e ilustra también las complejidades de estas mismas tecnologías como sistemas sociotécnicos que se ramifican en redes a través del planeta. Luego de haber estado releyendo esta semana un poco de Reensamblar lo social, el libro de Bruno Latour que funge como introducción a la teoría del actor-red (muy bien reseñado aquí por Javier Urbina), la descripción de cómo una empresa peruana comercializa y vende un automóvil bajo una marca francesa ensamblado con partes fabricadas en diversos lugares del planeta termina siendo una excelente descripción de cómo las tecnologías que usamos se despliegan a través del planeta como redes complejas y muchas veces opacas, si no invisibles. En la medida en que nos posicionamos como consumidores, muchas veces perdemos de vista o simplemente desconocemos estas redes, y eso puede resultar frecuentemente en que nos encontramos sometidos por estas tecnologías, o sometidos por aquellos que manipulan la caja negra para mantenernos en la oscuridad.

En resumen, la historia va así: el usuario compra un auto nuevo, que empieza a fallar poco después de haber sido comprado. Sin entender bien qué falla o por qué, acude al vendedor, quien dilata el proceso y muy posiblemente esconde y manipula información sobre la falla hasta que expire la garantía, luego de lo cual procede a intentar cobrarle al usuario por todos aquellos problemas que muy probablemente han venido mal de fábrica o, peor aún, han sido causados por el mismo vendedor. En el camino, el usuario descubre como ciertos mitos sobre diseño (por ejemplo, la calidad y diferencia entre autos diseñados en China, Japón, Francia o Italia) chocan contra sus propias realidades y que, a pesar de estas banderas nacionales afiliadas a ciertos productos, un Peugeot o cualquier otro auto es realmente un auto hecho en su supuesto país de origen – son, más bien, ensamblajes (literales y figurados) de partes que provienen de múltiples lugares del mundo y que forman una cadena de agencias y responsabilidades sumamente difíciles de distinguir. Es aquí donde vemos claramente cómo Peugeot se vuelve Latour.

No se trata, además, solo de la cadena productiva. No son solo las piezas ensambladas – estamos aquí presenciando ensamblajes sociotécnicos donde participan de la cadena también conceptos como marcas, creencias sobre culturas nacionales, experiencias de redes sociales, prácticas comerciales internacionales, relaciones entre franquicias y franquiciados, interacciones entre sistemas que son a su vez complejos, y demás. La explicación no se reduce solamente al hardware, sino que el software que maneja todo el proceso es también un sistema complejo movilizado por su propio conjunto de tecnologías y piezas en movimiento que pueden terminar siendo igualmente opacos: por ejemplo, la comunicación de Braillard, el vendedor del auto, hacia el usuario, parece consistentemente estar diseñada para perpetuar la oscuridad de todo el proceso y mantener al usuario en relación total de dependencia. Es, además, un oscurantismo construido sobre la idea de que los usuarios son incapaces de comunicarse entre sí o acceder a fuentes de información fuera de la oficial, algo que a lo largo del proceso prueba ser falso (así como el consiguiente rebote de la historia de denuncia).

El resultado es una lección sumamente elaborada sobre la importancia de la alfabetización tecnológica, que no quiere decir saber usar Word y Excel, ni “música en MP3, Messenger con mis amigas” como decía un noventero comercial de CableNet. Saber usar tecnologías tiene en el fondo poca relación con entender cómo funcionan esas tecnologías: saber, si no en detalle cómo se configuran las redes que las hacen posibles, por lo menos que existen tales redes, y que esas redes son accesibles y comprensibles, nos acerca más a entender cómo se despliegan en el mundo. Tener este tipo de conocimiento y saber cómo adquirirlo en caso de necesitarlo – saber, por ejemplo, el tipo de preguntas que uno puede formular respecto al origen o calidad de un auto, y cómo puede intentar responderlas – es un recurso sumamente valioso para fines cotidianos en los cuales estamos adquiriendo e interactuando con estas tecnologías. Abrir las cajas negras, en otras palabras, es una condición casi indispensable para que a uno no le metan la rata.

Esto mismo aplica en todo tipo de contextos. De hecho, dos situaciones donde lo he visto mucho es cuando la gente compra computadoras nuevas, o cuando uno tiene que pedir soporte técnico para su conexión a Internet. En el primer caso, es sumamente normal que un vendedor exagere propiedades y beneficios y que un usuario con poca información termine comprando algo que no necesita o que no cumple con sus verdaderos requerimientos: uno va a la tienda, y entre gigahertz, teraflops, gigabytes, nombres de marcas, prejuicios y experiencias previas, marketing, y demás, puede fácilmente terminar atolondrado por el proceso. O en el segundo caso, uno llama a servicio técnico para escuchar muchas veces que “no, eso es un problema del lado del usuario”, cuando muchas veces no es verdad y nada ha cambiado del lado del usuario (“Uy, ¿se conectó otra computadora a su red wi-fi? Debe ser eso entonces, nosotros no damos soporte para eso.“).

Cuando hablamos de sistemas sociotécnicos, y cuando hablamos de actores-red, esencialmente estamos hablando de este tipo de experiencias y en contra de su opacidad. En la actualidad, promover la transparencia de las cajas negras que nos rodean no solo es un tema de curiosidad anecdótica, sino que termina siendo un tema de empoderamiento del usuario, del consumidor, del ciudadano. De ninguna manera intento decir que, en la historia referida arriba, me parezca que esto es culpa o responsabilidad del usuario. Por el contrario, creo que este usuario ha sido víctima precisamente de esta opacidad, y que su historia persona ilustra bien por qué debería importarnos abrir las cajas negras – e, idealmente, hacerlo sin tener que atravesar el proceso para descubrir por qué es importante. En un mundo, tal como lo describe Latour, donde estamos rodeados por actores no-humanos que ejercen agencia sobre nosotros, nos vemos forzados a inventar mecanismos para preservar nuestra propia capacidad de agencia y evitar que esta sea delegada en su totalidad a sistemas de los cuales no tenemos mayor comprensión.

Infraestructuras alternativas

Últimamente he estado pensando bastante en las maneras en que redes creativas movilizan sus recursos para sacar adelante sus ideas y sus proyectos, especialmente en aquellos contextos en los que las infraestructuras existentes no facilitan, o simplemente obstaculizan sus visiones creativas. Durante el verano tuve la oportunidad de observar esto en detalle trabajando con la industria peruana de videojuegos – una industria que, desde un punto de vista estrictamente financiero, no debería estar ahí y aún así ha logrado acumular una historia de más de veinte años trabajando de manera casi invisible. Y ha sido capaz de lograrlo a pesar de la falta de reconocimiento formal, las deficiencias del sistema educativo local, la falta relativa de recursos y las dificultades para vincularse con el mercado internacional de videojuegos.

La pregunta que sigue apareciendo es, ¿cómo fue esto posible? Y la respuesta sigue regresando a diversas formas de “hackear” sistemas, no solo en el sentido de desarmar capas de tecnología para tener acceso a arquitecturas de software y hardware (aunque esto es a veces el caso), sino también en el sentido de desarmar circuitos y procesos institucionales y sociales que no funcionan para las personas tratando de vivir de esta industria. Cuando empecé a conversar de estos temas con Rodrigo Davies, colega mío en el programa en Medios Comparados del MIT investigando el área del crowdfunding para proyectos ciudadanos y sociales, algunos temas comunes empezaron a aparecer en las maneras en que comunidades están negociando la relación que tienen con instituciones e infraestructuras y navegando su camino hacia cumplir con sus objetivos. Esto nos ha empezado a llevar en la dirección de pensar sobre “infraestructuras alternativas” como un concepto que abarca las maneras en las que comunidades y redes en la periferia de las instituciones formales están construyéndose su propio espacio y lógica.

Nuestro concepto inicial de infraestructuras alternativas está construido sobre la observación de que muchas de estas comunidades – como industrias creativas emergentes en el caso de los videojuegos, u organizaciones con fines sociales en el caso del crowdfunding cívico (una mala traducción, lo sé, de “civic crowdfunding”) – no están enfocadas en el desmantelamiento de la infraestructuras existentes. En muchos casos, aunque están muy interesadas en hacer que estas infraestructuras funcionen para ellas, los procesos a través de los cuales podrían hacer que esto pase (por ejemplo, influyendo en el cambio en políticas públicas) están lejos de ser inmediatamente accesibles, y están lejos de ofrecer posibilidades de cambio al ritmo que ellas requieren. Cuando uno está operando con un presupuesto reducido y no puede visualizar más que algunas semanas hacia el futuro, solo pensar en un proceso costoso que demore varios meses simplemente no es una opción. Entonces se vuelve una decisión simple: puedo trabajar hacia la transformación de infraestructuras existentes para que sean más efectivas para mí también (con poca probabilidad de éxito) y desaparecer en el proceso, o puedo ingeniarme maneras para aprovechar pedazos de infraestructuras existentes, juntarlos en una configuración que funcione y utilizar eso como plataforma para construir algo sin estar por completo fuera del “sistema”. Las infraestructuras alternativas no buscan tanto el socavar las instituciones existentes, sino más bien el ensamblar futuros posibles alternativos.

¿Qué quiere decir hablar de infraestructura en este sentido? Al describir las prácticas y procesos del cine nigeriano en su libro Signal and Noise, el antropólogo Brian Larkin habla de “infraestructura” como “la totalidad de sistemas tanto técnicos como culturales que crean estructuras institucionalizadas a través de las cuales circulan bienes de todo tipo, conectando y vinculando a personas en colectividades” (traducción mía). Las infraestructuras entonces posibilitan la creatividad, estableciendo reglas y condiciones bajo las cuales algunas cosas son más fáciles de hacer que otras. Las infraestructuras son combinaciones de sistemas sociotécnicos (tecnologías y las maneras diversas en las que son adoptadas, usadas y gestionadas), arreglos institucionales y configuraciones físicas/materiales. Las infraestructuras alternativas son construcciones ad hoc similares que emergen en aquellos puntos donde las infraestructuras existentes se vuelven ineficientes, inaccesibles o injustas.

La manera como la industria peruana de videojuegos se ha configurado para responder a algunos de sus desafíos es una buena ilustración. Uno de los problemas principales de la industria es cómo circular información, desarrollar conocimiento y construir habilidades. Durante buena parte de su historia, simplemente no existían recursos a través de los cuales alguien pudiera aprender cómo hacer videojuegos, y el acceso a Internet no era lo suficientemente generalizado para la gran mayoría de la población. La educación formal en áreas como ingeniería de software o sistemas de información no incluía capacitación en temas importantes para el desarrollo de juegos, como programación gráfica o inteligencia artificial. Con el tiempo, acceder a talento competente y calificado ha sido un desafío constante.

Pero espacios que compensan por todo esto se han auto-organizado – infraestructuras alternativas de aprendizaje han emergido incluso ante la falta de una coordinación central o planeamiento estratégico. En la etapa temprana, aparecieron “copyparties” como reuniones sociales donde las personas podían juntarse para exhibir y distribuir software y modificaciones de videojuegos – alguien hackeaba un juego de alguna manera (por ejemplo, añadiendo una pantalla introductoria con su nombre) y luego distribuía esta versión hackeada copiándola en diskettes en estas fiestas, donde los asistentes podían hacer preguntas sobre cómo lo hicieron y observar demos y tutoriales. Las copyparties eran, por supuesto, controversiales por sus implicancias respecto a la propiedad intelectual. Pero las reuniones presenciales para la circulación de conocimiento siguen siendo populares incluso hoy en día, cuando tenemos game jams – reuniones donde personas de diferentes antecedentes y habilidades trabajan en equipos para llevar un juego desde el concepto hasta el prototipo en apenas 48 horas – que siguen siendo populares y se han vuelto un elemento fundamental de la infraestructura de la industria de juegos. Los game jams permiten a la gente entrar en contacto con el mundo de los juegos a través de interacciones de bajo riesgo y compromiso. Pero también brindan un entrenamiento acelerado sobre cómo opera la cadena de producción en el mundo de los juegos, y sirven como la plataforma para la construcción de relaciones sociales con gente en el sector. Las personas que colaboran en proyectos en un game jam pueden terminar creando nuevos estudios de desarrollo de juegos con las personas que conocen, mientras que las personas de estudios ya existentes a menudo participan de los game jams para identificar y conocer talento potencial.

Los game jams son solo un ejemplo de una infraestructura alternativa de aprendizaje, pero ofrecen una visión de lo que las infraestructuras alternativas son, y lo que no. Por un lado, no pretenden ser sustitutos para las infraestructuras existentes, como sistemas de educación formal, y no pretenden estar transformando esas infraestructuras simplemente en virtud de su existencia. Pero por otro lado, ofrecen mecanismos que responden a necesidades específicas de maneras específicas, y que abren oportunidades para otros participantes en el mismo espacio. Quizás aún más importante: lo hacen ahora, y no después. Quizás no sean efectivas para siempre, y puede que en última instancia operen como puntos de partida para que diversas comunidades interactúen con infraestructuras establecidas, pero son especialmente útiles para dos cosas: ponen en evidencia que las infraestructuras establecidas están fallándole a muchas comunidades y redes y por tanto ejercen presión para su transformación estructural; y permiten a redes creativas el sostenerse a sí mismas, consolidarse y crecer a su siguiente etapa de evolución.

(Este post es una versión traducida de un artículo que publiqué originalmente en Medium. Es una línea de investigación que recién estamos empezando, y estamos muy interesados en recibir cualquier tipo de feedback, pregunta o comentario.)

Descubriendo redes de innovación periférica

Los últimos días estuve de paso por Santiago, Chile, para la conferencia COINs 2013 (Collaborative Innovation Networks), organizada en la Pontificia Universidad Católica de Chile. Fue la primera vez que he visitado Chile y fue una visita muy interesante, tanto por la conferencia como por haberme permitido conocer más de primera mano cosas que vienen sucediendo por el sur – sea recorriendo la ciudad de Santiago o escuchando las presentaciones de miembros de instituciones como el CONICYT o la CORFO, o conocer más de cerca lo que la misma universidad está haciendo para convertirse en una potencia regional en investigación e innovación, que les ha valido alcanzar el segundo lugar en el QS World University Rankings para la región latinoamericana, pisándole los talones a la Universidad de Sao Paulo.

En la conferencia, presenté un poco sobre el trabajo que he venido haciendo para mi tesis de maestría sobre la industria de videojuegos en el Perú – concretamente, uno de los primeros componentes que incluye el marco de referencia en el cual estoy ubicando la investigación, referido al tema de la complejidad económica, y parte de la reconstrucción de la historia de la creación de videojuegos en el Perú a través de los años noventa. El paper que presenté busca empezar a formular algunas preguntas e ideas sobre cómo pueden las economías en desarrollo maximizar su inversión en innovación de manera que diversifiquen sus fuentes de ingresos y actividades productivas, pero evitando tener que hacer inversiones gigantescas en implementar infraestructura en sectores específicos. La posibilidad que me interesa aquí es la de explorar el trabajo que hacen de manera casi invisible y difícil de registrar diferentes comunidades informales de producción tecnológica, mediática y cultural, cuyas actividades pueden ser potenciadas, consolidadas y aceleradas para convertirse en sectores productivos, innovadores y de alto impacto.

El paper mismo con el análisis completo está publicado en Arxiv junto con las actas de la conferencia, mientras que las diapositivas de mi presentación están aquí:

Cualquier comentario o pregunta sobre este contenido es más que bienvenido, ya que es la base sobre la que vengo desarrollando mi trabajo de investigación sobre este tema, y sobre la que he estado haciendo trabajo de campo en Lima los últimos dos meses. Así que cualquier idea o aporte, no duden en hacérmelo saber.

La caja negra del MIT Media Lab

Considero que toda forma de desmitificación de la tecnología es en general algo positivo. Normalmente, hasta que empezamos a interactuar con ella, toda forma tecnológica se muestra como misteriosa y opaca, lejana y esotérica. Una caja negra. Y lo mismo ocurre, en realidad, con formas tecnológicas menos convencionales, como instituciones, procesos sociales, y demás construcciones que implementamos para domesticar la realidad. La persistencia de las cajas negras se convierte en una forma perversa de dominación, donde lo tecnológico persiste como mágico y los individuos perdemos agencia frente a ello.

Así, entre otras cosas, algo parecido ocurre en algunos casos con el Media Lab del MIT, un lugar que quizás justificadamente se ha ganado un halo de misticismo tecnológico y es considerado como un gran templo de la ciencia y la tecnología. Pero es también un lugar sumamente opaco desde el exterior, un lugar cuya estructura y funcionamiento confunden a muchas personas porque en realidad son bastante confusos. No es una organización típica, y tiene una serie de sutilezas internas difíciles de captar. Y es que en realidad, el Media Lab es por lo menos tres cosas al mismo tiempo: un programa académico, una colección de grupos de investigación semiautónomos, y un espacio, y los límites entre estos tres aspectos no están nunca claramente delimitados.

El Media Lab es como se conoce coloquialmente al programa académico en Media Arts and Sciences (MAS) del MIT, cuyo nombre de por sí es un poco engañoso. No es lo que podríamos considerar típicamente como “ciencias y artes de la comunicación”, sino que es un programa orientado estrictamente a la investigación y el desarrollo de nuevas tecnologías. Y el énfasis en “nuevas” es radical”: no son solamente nuevas implementaciones, sino que el objetivo es generar nuevas tecnologías. Sean nuevas interfases, nuevos dispositivos, nuevos paradigmas, y sobre todo una infinidad de nuevos diseños y prototipos. En MAS, que es además un programa solamente de posgrado (y en la mayoría de los casos, solo acepta estudiantes para el doctorado), uno no leerá a Benjamin, no escuchará de Lazarsfeld ni llevará clases sobre semiótica: de hecho, uno no lleva clases a menos que lo quiera. Normalmente, el 100% del tiempo del estudiante se dedica a trabajo de investigación en laboratorio, donde participa de proyectos de diseño y desarrollo de tecnología que ya se vienen llevando a cabo, al mismo tiempo que llevan adelante sus propios proyectos vinculados a tesis de maestría o disertación doctoral. El Media Lab es técnicamente parte de la Escuela de Arquitectura y Planeamiento Urbano, pero aunque el tema espacial y urbano son temas importantes de investigación en algunas áreas del programa, la relación es en la práctica más que nada una formalidad.

Los espacios abiertos de trabajo al interior del ML

Como programa, MAS es singular además porque no es que tenga un solo tronco común de temas o cursos, porque el Media Lab es una colección de grupos de investigación semiautónomos, con diferentes áreas de trabajo, enfoques, métodos, etc. Cada grupo es liderado por un investigador principal, que tiene autonomía respecto a cómo maneja su grupo, los proyectos en los que trabaja y las organizaciones e individuos con los que colabora. Las admisiones de nuevos estudiantes son descentralizadas, pues aplicar a MAS implica aplicar a alguno de sus grupos de investigación, cada uno de los cuales toma sus propias decisiones respecto a quién acepta. Y cada uno de los grupos funciona como un laboratorio de diseño y desarrollo. Además, en el universo del Media Lab existen también grupos de investigación que participan de muchas de sus actividades y mantienen diferentes formas de colaboración, pero no forman parte administrativamente del Media Lab: es el caso, por ejemplo, de mi programa, Comparative Media Studies, o del laboratorio en el que trabajo, el MIT Education Arcade, que existen y trabajan dentro del Media Lab. Aunque todos estos grupos mantienen un alto grado de autonomía, es normal que se generen colaboraciones e interacciones entre todos ellos.

El lobby de E15

Estas interacciones se dan porque, además, el Media Lab es un espacio: un complejo formado por dos edificios, E14 y E15, que son respectivamente el nuevo y el viejo edificio del Media Lab, conectados internamente. Estos edificios albergan a todos los grupos de investigación y sus espacios de trabajo en una arquitectura abierta, donde uno puede circular libremente a través de la mayoría de laboratorios. Mesas de trabajo con herramientas, cables que cuelgan de los techos, enormes cantidades de fichas de Lego, y todo tipo de componentes y piezas electrónicas son las vistas usuales a través del laboratorio. Además, el complejo tiene dos espacios abiertos de trabajo en el tercer y el quinto piso del nuevo edificio, que en la práctica son como lounges con muebles cómodos y mesas de trabajo donde uno puede tener reuniones o simplemente instalarse a trabajar (un gran elemento de diseño del edificio es que hay enchufes y puertos de red instalados por todas partes). Dos máquinas de café en el tercer piso brindan café gratis permanentemente, y la configuración del espacio no está regimentada, de modo que uno puede mover los muebles, las mesas y las sillas como mejor le parezca. Y el espacio del Media Lab es frecuentemente utilizado para eventos, sea para las charlas organizadas por el laboratorio frecuentemente, o en dos auditorios en el sexto piso que son también utilizadas regularmente para eventos externos.

El Media Lab, entonces, es por lo menos todo esto: un programa académico, una colección de grupos de investigación, y un espacio. Pero es, además, la comunidad de investigadores que trabaja en cualquiera de estos tres, y la red de alumni que ha sido en el pasado parte de esta comunidad. Y todas estas capas superpuestas tienen fronteras borrosas y maneras singulares de operar, pero que no son por eso indescifrables: solamente se benefician de que esa ambigüedad permite altos grados de interacción y permeabilidad. No es una cultura donde uno tenga que pedirle permiso a nadie para hacer algo o fomentar una colaboración, sino donde la pregunta es más bien cómo hacerlo antes que si se puede o debe hacer (lo cual, por supuesto, tiene tanto sus pros como sus contras, pues ninguna organización es perfecta). Pero sí es un arreglo institucional que no solo se ha mostrado enormemente productivo a través de los años, sino del cual se pueden extraer muchísimas lecciones e ideas interesantes cuando se trata de generar instituciones, espacios y comunidades que abran las cajas negras de la tecnología para reinterpretarlas o rediseñarlas por completo.

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.

Una lectura computacional del Informe Final de la CVR, 2

Siguiendo en la línea de mi post anterior, algunas muestras más generadas por el código que tengo y el tipo de preguntas o narrativas que se pueden generar cuando se examinan. En el caso anterior, a manera de ejemplo generé mapeos simples de términos como “PCP-SL” o “MRTA” en el documento de la cronología de eventos que está incluido en el Informe Final de la Comisión de la Verdad y Reconciliación. Aunque son interesantes, no son terriblemente profundos.

Pero también podemos hacer otros tipos de mapeos. Por ejemplo, si queremos hacer un poco de historia política reciente, podemos mapear búsquedas de los principales personajes de la historia política durante el periodo de violencia interna en el Perú entre 1978 y el año 2000. A manera de ejemplo, estos son los resultados de mapear en el documento la incidencia de los nombres de presidentes peruanos en este periodo (Belaúnde, García, Fujimori, Paniagua, Toledo), a lo largo del mismo periodo. Mayor o menor frecuencia puede indicar mayor o menor participación en la vida política a lo largo de este periodo, al menos en lo que refiere a lo documentado por la CVR.

Belaúnde:

1978: ##1
1979: ##1
1980: ###################################12
1981: #######################8
1982: ############################################15
1983: ##################################################17
1984: #########################################14
1985: ##1
1986: ##1
1987: ##1
1988: ########3
1989: ##1
1990: ##1
1991: ##1
1992: ##1
1993: ########3
1994: ##1
1995: 0
1996: ##1
1997: 0
1998: ##1
1999: #####2
2000: #################6

García (el término es problemático por ser un apellido bastante común, se presta a usos potencialmente ambiguos):

1978: #1
1979: ###2
1980: 0
1981: #1
1982: ###2
1983: ########5
1984: ########5
1985: #####################################22
1986: ##################################################29
1987: ####################12
1988: #####################################22
1989: ##################################################29
1990: ####################12
1991: ######4
1992: ###############9
1993: ###2
1994: #############8
1995: ########5
1996: ###2
1997: #1
1998: #1
1999: ######4
2000: ########5

Fujimori:

1978: 0
1979: 0
1980: 0
1981: 0
1982: 0
1983: 0
1984: 0
1985: 0
1986: 0
1987: 0
1988: 0
1989: 1
1990: ########################42
1991: ######################38
1992: ###############################54
1993: ##############################52
1994: ###############################55
1995: ################################56
1996: #########################43
1997: ##########################46
1998: ##############25
1999: #############################51
2000: ##################################################86

Paniagua:

1978: 0
1979: 0
1980: 0
1981: 0
1982: ##########1
1983: 0
1984: ##########1
1985: 0
1986: 0
1987: 0
1988: 0
1989: 0
1990: 0
1991: 0
1992: 0
1993: 0
1994: 0
1995: 0
1996: 0
1997: 0
1998: 0
1999: 0
2000: ##################################################5

Toledo:

1978: 0
1979: 0
1980: 0
1981: 0
1982: 0
1983: 0
1984: 0
1985: 0
1986: 0
1987: 0
1988: 0
1989: #####2
1990: 0
1991: 0
1992: 0
1993: 0
1994: #######################8
1995: ########3
1996: 0
1997: 0
1998: 0
1999: #####2
2000: ##################################################17

Cuando vemos los mapeos en comparación, ¿qué tipo de observaciones podemos hacer? Primero que nada, podemos ver que las “estelas” de Belaúnde y García son más extensas que las de los demás. Como podríamos anticipar, Fujimori no existe antes del 89: la data no hace sino validar su categoría de “outsider” al sistema política partidario, y su incremento abrupto y marcado en los años subsiguiente coincide con el descenso en la frecuencia de los demás nombres – coincidente con el desmantelamiento de la clase política tradicional que operó el fujimorismo. Paniagua tiene un rol menor en los ochentas y luego virtualmente desaparece hasta la transición del 2000, mientras que Toledo registra solamente en periodos electorales (1995 y 2000).

En realidad estos cuadros no muestran nada que no sepamos ya – de hecho, a muchas de estas observaciones sólo podemos llegar porque ya sabemos muchas de estas cosas, y apenas comparamos nuestro conocimiento con lo que muestra la data. Lo interesante está, creo, en que la data, sin haber sido diseñado para eso (o para siquiera ser considerada como data) efectivamente valida estos patrones. Si no supiéramos varias de las cosas que ya sabemos, y trabajáramos con documentos menos estructurados, un análisis de este tipo nos mostraría tendencias para poder volver sobre estos vacíos y patrones y examinar en detalle por qué se dan discrepancias o se generan tendencias.

En este caso los ejemplos nos sirven más bien para validar que la herramienta efectivamente arroja datos válidos y por extensión, potencialmente interesantes. Si nos mostrara patrones que no tienen mayor sentido, alrededor de los no podemos construir una narrativa coherente, entonces pensaríamos o que el algoritmo está mal diseñado o que mi capacidad de programación es muy pobre. Felizmente, parece que ambas cosas no son (totalmente) ciertas porque de hecho tenemos resultados en apariencia válidos, con lo cual podemos seguir buscando nuevas cadenas y combinaciones y comparaciones que nos empiecen a insinuar cosas que no sabemos.

Con lo cual vale la pena mencionar algo más sobre el código: por ahora, a lo mucho hay una o dos funciones interesantes y una capacidad muy pobre de representación gráfica. Pero espero ir ampliando esto con el tiempo para darle mayor utilidad. Por lo cual cualquier feedback me sirve para ir pensando en maneras cómo se pueden generar interrogaciones sistemáticas extendiendo el código. Una de las primeras cosas que quiero agregar, además, es la capacidad para generar mejores gráficos que reflejen con mayor claridad los patrones, y quizás incluso con la capacidad de comparar múltiples resultados al mismo tiempo (por ejemplo, la data presentada arriba sería mucho más útil comparada lado a lado que como cinco gráficos separados). También quiero buscar la manera de hacer búsquedas por colocaciones (bigramas, trigramas o enegramas) para poder buscar nombres completos, nombres de organizaciones e instituciones.