Machine learning and semiotic logics: the case of digital advertising

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This article introduces an approach to the computer machine learning processes from Peirce’s semiotics perspective. To reach this aim, it works in a territory where the machine learning management of data obtained through users’ datafication becomes clearly visible: digital advertising. Based on a r...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Zelcer, Mariano
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Facultad de Ciencia Política y Relaciones Internacionales, Universidad Nacional de Rosario 2023
Materias:
digital advertising
machine learning
datafication
semiotics
abduction
publicidad digital
datificación
semiótica
abducción
Acceso en línea:https://latrama.unr.edu.ar/index.php/trama/article/view/805
Aporte de:
La Trama de la Comunicación de Universidad Nacional de Rosario
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spelling I15-R200-article-8052023-02-19T19:33:23Z Machine learning and semiotic logics: the case of digital advertising Machine learning y lógicas semióticas: el caso de la publicidad digital -Machine learning y lógicas semióticas: el caso de la publicidad digital Zelcer, Mariano digital advertising machine learning datafication semiotics abduction publicidad digital machine learning datificación semiótica abducción This article introduces an approach to the computer machine learning processes from Peirce’s semiotics perspective. To reach this aim, it works in a territory where the machine learning management of data obtained through users’ datafication becomes clearly visible: digital advertising. Based on a real case, it describes the ways in which machine learning articulates abductive and inductive logics, focusingon how computer systems generate hypotheses based on the identification of similarities and test them in experimental research, whose results work as a new input that feeds back into learning. Este artículo propone una aproximación a los procesos de aprendizaje automático por computadora desde una perspectiva semiótica peirciana. Para ello, trabaja en un territorio privilegiado para la observación de la articulación de la datificación de los usuarios con su posterior gestión mediante sistemas informáticos de aprendizaje por computadora: la publicidad digital. A partir de un caso real, se da cuenta de los modos en los que el machine learning articula lógicas abductivas e inductivas, poniendo foco en los modos en que los sistemas informáticos generan hipótesis a partir de la identificación de semejanzas y las ponen a prueba en investigaciones experimentales, cuyos resultados funcionan como input que realimenta el aprendizaje. Este artículo propone una aproximación a los procesos de aprendizaje automático por computadora desde una perspectiva semiótica peirciana. Para ello, trabaja en un territorio privilegiado para la observación de la articulación de la datificación de los usuarios con su posterior gestión mediante sistemas informáticos de aprendizaje por computadora: la publicidad digital. A partir de un caso real, se da cuenta de los modos en los que el machine learning articula lógicas abductivas e inductivas, poniendo foco en los modos en que los sistemas informáticos generan hipótesis a partir de la identificación de semejanzas y las ponen a prueba en investigaciones experimentales, cuyos resultados funcionan como input que realimenta el aprendizaje. Facultad de Ciencia Política y Relaciones Internacionales, Universidad Nacional de Rosario 2023-02-13 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares application/pdf https://latrama.unr.edu.ar/index.php/trama/article/view/805 10.35305/lt.v26i2.805 Journal La Trama de la Comunicación; Vol. 26 No. 2 (2022); 015 - 031 La Trama de la Comunicación; Vol. 26 Núm. 2 (2022); 015 - 031 La Trama de la Comunicación; v. 26 n. 2 (2022); 015 - 031 2314-2634 1668-5628 spa https://latrama.unr.edu.ar/index.php/trama/article/view/805/537 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
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