De las redes sociales para "me gusta" a las redes sociales para "entender": ¿Puede cambiar el algoritmo reducir la polarización?

Cuando abrimos las redes sociales, sentimos que estamos eligiendo la información por nosotros mismos. Leemos publicaciones que nos interesan, vemos videos divertidos y damos "me gusta" a opiniones con las que estamos de acuerdo. La línea de tiempo parece un espejo que refleja directamente nuestros intereses.

Sin embargo, en realidad, ese espejo no es transparente. Lo que se muestra primero, lo que se oculta y en qué publicaciones pasamos más tiempo lo decide el algoritmo de la plataforma. El entorno informativo que pensamos que estamos eligiendo por nosotros mismos está, en gran medida, diseñado.

Una nueva investigación de la Universidad de Copenhague, la Universidad Técnica de Dresde y el Instituto Max Planck para el Desarrollo Humano destaca nuevamente este hecho obvio pero a menudo pasado por alto. La conclusión de la investigación es simple. Con solo cambiar un poco el sistema de ordenamiento de las publicaciones en las redes sociales, se puede alterar la forma en que las personas se dividen en opiniones y la precisión de sus juicios sobre la realidad.

Es decir, la polarización en las redes sociales no ocurre solo porque "los usuarios lo desean". El diseño del feed en sí podría estar ampliando o, por el contrario, estrechando la percepción social.

Un feed agradable no siempre es correcto

En las principales redes sociales actuales, a menudo el compromiso es un indicador importante. Los "me gusta", las comparticiones, los comentarios, las reacciones y el tiempo de permanencia. Las publicaciones que provocan una fuerte reacción en los usuarios se consideran más valiosas y se muestran a más personas.

Este sistema es muy racional desde el punto de vista empresarial. Cuanto más reaccionan, permanecen y regresan los usuarios, más aumenta el valor de la plataforma. También es compatible con el modelo publicitario. Las publicaciones que provocan emociones fuertes como la ira, la sorpresa, la empatía, el miedo y la superioridad son menos propensas a hacer que los usuarios cierren la pantalla.

El problema es que la información que provoca una fuerte reacción no siempre lleva a una comprensión precisa.

La investigación mostró que los feeds que priorizan el compromiso, especialmente aquellos que favorecen las publicaciones que gustan a personas políticamente cercanas, tienden a polarizar más las creencias de los participantes y disminuir la precisión de sus juicios.

Lo irónico es que esos feeds se perciben fácilmente como "perspicaces" por los participantes. Las publicaciones que están cerca de sus propias ideas, que son emocionalmente convincentes y que invitan a reaccionar, parecen útiles para el individuo. Sin embargo, eso no significa que ayuden a entender mejor el mundo.

De hecho, cuanto más agradable y convincente es el entorno informativo, más refuerza la propia perspectiva y hace que sea más difícil ver el punto de vista opuesto. Aquí radica el peligro de las redes sociales. Los usuarios pueden pensar que están recibiendo "información adecuada para ellos", pero en realidad podrían estar rodeados de "información que refuerza sus prejuicios".

¿Cómo se llevó a cabo el experimento?

El equipo de investigación realizó un experimento en línea en dos fases con residentes de Estados Unidos para medir cómo los algoritmos de las redes sociales afectan la polarización y la precisión.

En la primera fase, 500 participantes evaluaron un total de 72 publicaciones breves y polémicas sobre seis temas políticos y sociales. Cada participante eligió si estaba de acuerdo, en desacuerdo o no reaccionaba a cada publicación. Esto permitió visualizar qué publicaciones apoyaban y cuáles rechazaban los participantes liberales y conservadores.

En la segunda fase, participaron 1000 nuevos participantes. Primero, expresaron sus opiniones sobre cada tema, luego vieron un breve feed de tres publicaciones y finalmente respondieron nuevamente sobre sus opiniones.

Qué publicaciones se mostraban dependía de las condiciones asignadas a los participantes. La investigación comparó principalmente los siguientes métodos de clasificación:

Un método que ordena las publicaciones al azar.
Un método que prioriza las publicaciones con más compromiso.
Un método de compromiso personalizado que prioriza las publicaciones que gustan a su grupo político.
Un método de puente que prioriza las publicaciones apoyadas por liberales y conservadores.
Un método de inteligencia que prioriza las publicaciones que se espera mejoren la precisión del juicio del grupo.

Los investigadores midieron si las opiniones de los participantes se acercaron o se alejaron entre sí, y cuán precisos se volvieron los juicios del grupo. Además, investigaron cómo los participantes percibieron las publicaciones, por ejemplo, si las consideraron corteses, emocionales o perspicaces.

Lo interesante de este diseño es que, aunque es un experimento de redes sociales, no depende de datos internos de grandes plataformas. Los investigadores no realizaron una intervención a gran escala en las redes sociales existentes, sino que cambiaron solo la forma de ordenar las publicaciones en un entorno relativamente controlado. Como resultado, se demostró que incluso las diferencias en el orden de las publicaciones pueden afectar la formación de creencias.

¿Qué es un algoritmo de "puente"?

En esta investigación se destaca el algoritmo de tipo puente.

Este enfoque prioriza las publicaciones que obtienen cierto apoyo de personas con diferentes posturas políticas, en lugar de aquellas que solo resuenan fuertemente con un solo bando. Por ejemplo, no se priorizan las publicaciones que solo los liberales apoyan con entusiasmo o las que solo los conservadores reaccionan fuertemente, sino aquellas que ambos grupos consideran "al menos dignas de leer".

Este sistema no se trata simplemente de ordenar "publicaciones neutrales". En temas con conflictos sociales, casi no existen opiniones completamente neutrales. Lo importante es si las personas con diferentes posturas pueden debatir partiendo de la misma información.

El tipo puente no elimina los conflictos de opiniones. Más bien, asume que existen conflictos y prioriza la información que permite a las partes reconocer la existencia del otro. Las redes sociales actualmente son expertas en "amplificar la empatía dentro del grupo", pero el tipo puente busca formar una "base compartida incluso entre diferentes posturas".

La investigación mostró que este tipo puente podría, en algunos casos, aumentar el consenso entre participantes liberales y conservadores. Esto representa un importante contraejemplo al pesimismo de que las redes sociales siempre profundizan la polarización.

Otra clave es la "inteligencia colectiva"

Otra alternativa es el método de clasificación de tipo inteligencia, que prioriza las publicaciones que se espera mejoren la precisión del juicio del grupo.

Aquí, la precisión no se refiere simplemente a "alinearse con la opinión de la mayoría". En temas donde se pueden verificar la verdad o la validez, como predicciones sociales o juicios de hechos, el problema es si el juicio del grupo se acerca más a la realidad.

En las redes sociales, a menudo destacan las voces más fuertes, emocionales y fácilmente difundibles. Sin embargo, para que el grupo tome mejores decisiones, no siempre se necesitan las opiniones más destacadas. A veces se requiere información calmada y discreta pero importante, afirmaciones verificables que no sean extremas y explicaciones que no provoquen ira instantánea.

El método de clasificación de tipo inteligencia se centra en destacar precisamente ese tipo de información. La investigación mostró que este método tiende a mejorar la precisión de los juicios de hechos en comparación con la visualización aleatoria o la visualización centrada en el compromiso.

Esto podría cambiar significativamente la filosofía de diseño de las redes sociales. Hasta ahora, la pregunta ha sido "¿Qué publicaciones provocan más reacciones en los usuarios?". Pero podría haber otra pregunta: "¿Qué publicaciones deberían mostrarse para que el grupo de usuarios entienda el mundo con mayor precisión?".

Reacciones a las redes sociales: expectativas, precauciones y una sensación de realidad fría

Este estudio, como noticia recién publicada, aún no ha generado una amplia visibilidad de reacciones masivas en las redes sociales hacia el artículo en sí. En Phys.org, es difícil confirmar un número destacado de comentarios, y las reacciones de los usuarios generales podrían expandirse en el futuro. Por otro lado, en publicaciones en LinkedIn de los propios investigadores y de investigadores relacionados, se destaca la atención a la aplicabilidad de este estudio.

Se enfatiza especialmente que se pueden experimentar algoritmos alternativos de redes sociales sin necesidad de colaborar con grandes empresas tecnológicas. Incluso sin acceso directo a los complejos sistemas de recomendación internos de las plataformas, es posible verificar clasificaciones que prioricen el consenso y la precisión utilizando datos de reacción a las publicaciones e información básica de atributos. Esto tiene un gran significado para los investigadores y los responsables de políticas.

Además, el hecho de que "se puede implementar sin necesidad de IA" también atrae interés. En los últimos años, los debates sobre la mejora de las redes sociales tienden a centrarse en la detección de publicaciones dañinas mediante IA o en la verificación de hechos. Sin embargo, este estudio mostró que, incluso sin IA generativa avanzada o modelos de clasificación complejos, cambiar la forma de ordenar las publicaciones podría alterar el impacto social.

Por otro lado, al observar el debate general sobre las redes sociales, las reacciones no son completamente optimistas.

Primero surge la pregunta de "¿quién decide qué es preciso?". El método de clasificación de tipo inteligencia es atractivo, pero es difícil determinar qué se considera correcto y en qué temas se puede establecer una respuesta objetiva. En temas que involucran juicios de valor políticos, éticos y culturales, la palabra precisión en sí misma puede convertirse en un punto de disputa.

Luego, existe la preocupación de que el "puente" priorice solo opiniones seguras. Al elegir publicaciones que reciben apoyo de ambos bandos en conflicto, es posible que se supriman las desinformaciones extremas, pero al mismo tiempo, podrían quedar ocultas importantes denuncias de minorías o cuestionamientos incómodos para la mayoría existente. Muchas opiniones que han cambiado la sociedad no fueron aceptadas por ambos bandos desde el principio.

Además, desde la perspectiva de los usuarios, se puede prever una reacción de "¿otra vez alguien manipulando mi línea de tiempo?". Muchas personas están insatisfechas con los algoritmos centrados en el compromiso, pero eso no significa que acepten incondicionalmente un feed diseñado con otros valores. Entre los usuarios de redes sociales, hay una sensación de fatiga hacia los algoritmos. Hay voces persistentes que piden que se eliminen las recomendaciones y se vuelva a la visualización cronológica, permitiendo más elecciones personales.

Lo interesante de este estudio es que no intenta suprimir estas dudas, sino que proporciona una base para el debate. Al demostrar que la optimización del compromiso no es la única opción, plantea la pregunta de "¿qué deberíamos optimizar?" a la sociedad.

¿Una red social buena para los negocios o buena para la democracia?

El mayor punto de debate que plantea este estudio es para qué deberían diseñarse las redes sociales.

Para las empresas, el indicador de éxito más claro es el tiempo de permanencia de los usuarios y el número de reacciones. Cuantas más personas usen la plataforma durante más tiempo, reaccionen con frecuencia y vean anuncios, más fácil es tener éxito como negocio. Sin embargo, los indicadores deseables para las redes sociales desde la perspectiva social no deberían limitarse a eso.

¿Pueden las personas entenderse mutuamente?
¿Es menos probable que se difundan percepciones erróneas?
¿Pueden las personas con diferentes posturas hablar sobre la misma realidad?
¿Llega información verificable en lugar de ira o insultos?
¿Se pueden suprimir las incitaciones extremas sin silenciar las voces de las minorías?

Estos son requisitos esenciales para que las redes sociales funcionen como un espacio de debate público, aunque no se reflejen directamente en los indicadores de ingresos publicitarios.

Los investigadores también señalan que no es seguro que las propias plataformas adopten activamente estos algoritmos alternativos. Esto se debe a que podrían sacrificar el compromiso. Un feed que provoca ira y mantiene a los usuarios más tiempo podría ser mejor para la sociedad, pero menos favorable para los negocios.

Aquí es donde entran las discusiones sobre políticas y regulaciones. Si las redes sociales tienen un papel importante como espacio público, ¿debería su diseño depender completamente de los objetivos de ingresos de las empresas? ¿Debería exigirse transparencia? ¿Debería introducirse una auditoría por terceros? ¿Deberían los usuarios poder elegir entre múltiples algoritmos? ¿O debería limitarse la optimización del compromiso en temas con alto riesgo social?

Este estudio proporciona una base experimental para tales debates.

Sin embargo, no es una panacea

Por supuesto, es prematuro afirmar que "cambiar el algoritmo resolverá la polarización" basándose solo en este estudio.

El entorno experimental es mucho más simple que las redes sociales reales. Los feeds que ven los participantes son cortos y los temas están limitados. En las redes sociales reales, las relaciones de amistad, los influencers, los anuncios, los bots, los medios de noticias, las recomendaciones de videos, los comentarios, las publicaciones citadas y los enlaces externos se entrelazan de manera compleja. Las actitudes políticas reales no se forman solo con unas pocas publicaciones.

Además, hay factores de polarización más allá de los algoritmos. La inseguridad económica, las diferencias regionales, la educación, el entorno mediático, la política partidista y la identidad cultural están profundamente involucrados en la estructura social. Las redes sociales pueden amplificar estos factores, pero no son la única causa.

Aun así, lo importante de este estudio es que muestra que "al menos el diseño del feed se puede cambiar". No es una solución mágica para resolver la división social de inmediato, pero tampoco es un diseño técnico que deba dejarse sin atención.

¿Qué tipo de línea de tiempo deseamos?

Al pensar en el futuro de las redes sociales, a menudo se habla de una dicotomía entre "libertad de expresión o regulación". Sin embargo, este estudio muestra que el problema de diseño está antes de esa elección.

Incluso si existen las mismas publicaciones, el impacto social varía según el orden en que se muestran, a quién se muestran y en qué contexto. No se trata solo de eliminar o mantener publicaciones, sino de qué destacar.

Hasta ahora, las redes sociales han crecido maximizando las reacciones. Como resultado, puede que nos hayan mostrado "lo que queremos ver", pero en realidad nos han mostrado "lo que nos hace reaccionar".

Sin embargo, otra red social es posible. Un feed que conecta la comprensión en lugar de amplificar la ira. Un feed que no solo fortalece la corrección de nuestro grupo, sino que encuentra una realidad compartible con personas de diferentes posturas. Un feed que prioriza publicaciones que mejoran un poco el juicio en lugar de las que se vuelven virales.

No está claro si tal red social sería realmente atractiva para muchos usuarios. Pero al menos este estudio mostró que el actual enfoque