TRACENOIZER - The jurors statement
(Read_Me festival 2002 - Honorary Mention)

Read_Me 1.2 - http://www.macros-center.ru/read_me/adden.htm

Altri progetti hanno lavorato sull'idea di introdurre "rumore di fondo" nei processi di sorveglianza con l'obiettivo di permettere a singoli individui di rimanere nascosti. L'efficacia reale di questi strumenti può essere spesso messa in discussione. E questo è stato il caso di TraceNoizer. Per quanto ha visto la giuria, TraceNoizer non è efficace nel senso letterale del termine nell'introdurre rumore nelle identità digitali; dopo varie settimane di prove non siamo ancora riusciti a trovare i nostri dati clonati nei motori di ricerca. Tuttavia l'interesse della giuria per TraceNoizer sta nel suo uso di processi algoritmici come strumento di critica. In TraceNoizer dei dati statici diventano dei processi dinamici; il database onnisciente di un motore di ricerca viene trasformato in qualcosa più simile al feedback loop di un video. Ogni generazione di pagine Web create da TraceNoizer torna ad auto-alimentare se stessa e (almeno in teoria) i motori di ricerca, generando nuove pagine che rispecchiano gli originali - e i soggetti delle pagine - in modo sempre più vago a ogni generazione successiva. Il rumore di fondo aggiunto al database non è esterno, ma rappresenta il motore di ricerca che si rivolta contro se stesso. I motori di ricerca utilizzano sistemi di esclusione per stabilire e definire una volta per tutte la "rilevanza" dei dati - dall'incestuosa tecnologia PageRank di Google fino alla pratica non negata di accetare denaro per determinare l'indicizzazione delle pagine [payola practices]. In questo contesto il sistema di TraceNoizer, in cui i dati si riproducono guardando nel loro stesso ombelico [looking up its own ass], sembra una risposta appropriata e divertente.

© dell'autore - Traduzioni italiane No© d-i-n-a.net 2002 (l'uso non commerciale delle traduzioni è consentito riportando integralmente questa dicitura - per informazioni contatta dina [at] d-i-n-a.net)