Uso de redes sociales (A2C23B1D02)

Las redes sociales han demostrado en todo este tiempo su enorme capacidad para la comunicación y la participación social en el entorno digital. A través de estas plataformas, la ciudadanía, así como el sector empresarial e institucional, ha encontrado una forma para comunicarse y compartir contenido autogenerado. Y no solo eso, también son una excelente herramienta para mantener el contacto con familiares, amigos, clientes y usuarios; conocer gente con intereses comunes; informarse y entretenerse; así como, vender, comprar y comparar productos y servicios.

Cada plataforma ha intentado desarrollar diferentes formas de comunicar y hacer llegar su contenido a la audiencia: redes sociales de vídeo, publicaciones extensas, historias visibles durante 24 horas, transmisiones en vivo, comunidades profesionales y para empresas, contenido visual creativo y de entretenimiento, etc. Sin embargo, todos estos medios sociales han ido adoptando herramientas de creación de contenido semejantes, haciendo que las plataformas se parezcan más entre ellas.

En redes sociales como Facebook o LinkedIn, por ejemplo, es posible crear publicaciones de texto más extensas en las que se pueden incorporar imágenes, vídeos o enlaces a otros sitios web. Igualmente, ambas plataformas comparten la posibilidad de crear comunidades de usuarios que compartan los mismos intereses, así como páginas personales o empresariales para la promoción y difusión de productos y servicios.

Otras redes son muy útiles para buscar información o inspiración. Es el caso de YouTube o Instagram, muy utilizadas para encontrar tutoriales o descripciones sobre cocina, decoración, viajes o recomendaciones de compra. Ambos medios utilizan elementos visuales como fotografías y vídeos para captar la atención del público y adaptar el contenido a los intereses de la audiencia.

El desarrollo de contenido creativo y atractivo para los usuarios es un eje esencial de estos nuevos entornos digitales. Por ello, plataformas como Instagram, Facebook o YouTube ponen a su disposición herramientas como “stories” o “shorts”. Se trata de utilidades para la realización de publicaciones efímeras, generalmente disponibles tan solo 24 horas, y de corta duración, que mezclan filtros, “stickers”, etiquetas, GIF y otros elementos imaginativos. Es un contenido muy atrayente en el que se pueden incluir componentes interactivos como encuestas, votaciones, enlaces, ubicaciones y otros. Entre algunos “influencers” se ha puesto de moda realizar sesiones en directo de preguntas y respuestas. Para ello, en aplicaciones como Instagram, se usa el “sticker” de pregunta y los seguidores pueden tocar en él y dejar su consulta.

Las redes neuronales son un tipo de modelo de aprendizaje automático. Su origen fue imitar el funcionamiento de las neuronas biológicas. En la actualidad, estos algoritmos tienen características propias y su objetivo de reconocer patrones en datos complejos. Esto los hace útiles en una variedad de aplicaciones, siendo hoy día sistemas capaces de procesar grandes cantidades de información y realizar tareas complejas a partir de datos de entrada.

Las redes neuronales se han vuelto cada vez más populares en la última década debido a sus impresionantes resultados en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y, sobre todo, para programar máquinas que realizan tareas cada vez más complejas de modo eficiente.

En este documento, ahondaremos en los conceptos relacionados con las redes neuronales, sus diferentes arquitecturas, sus técnicas de entrenamiento y aplicaciones. Veremos los retos y desafíos que plantean para el futuro.

El vídeo es uno de los elementos más importante de estas comunidades virtuales. De esta forma, plataformas como YouTube o TikTok, y en menor medida otras como Facebook o Twitter, hacen uso del contenido audiovisual en formato corto o largo para captar la atención del público. YouTube es el segundo sitio web más visitado en el mundo, después de Google, lo que muestra la importancia de este tipo de producciones. En el caso de TikTok, se ha destacado por vídeos de corta duración con un alto componente creativo, con música y efectos, que producen altos niveles de adicción y participación de los usuarios. Otra red social donde los vídeos se han vuelto muy populares es Instagram, que generalizó el uso de los “stories” y popularizó el formato de vídeo vertical que se ha extendido a otras plataformas y medios de comunicación.

Un tipo de contenido audiovisual que se ha vuelto muy famoso es el vídeo en directo. La mayor parte de las redes actuales: YouTube, Instagram, Facebook, TikTok, Twitter, etc. permiten la emisión de vídeo en tiempo real. Además, en todas ellas, durante esta retransmisión, se ponen a disposición de los usuarios una serie de herramientas de interacción como chats o reacciones. Por ello, este tipo de contenido destaca por su utilidad para mejorar la comunicación directa con los seguidores, siendo especialmente apropiado para el seguimiento de eventos, presentación de productos y servicios o asistencia virtual a clases o “webinars”.

La mayor parte de estos usos van destinados a destacar y potenciar la relación con la comunidad de usuarios de estas redes sociales. Otras plataformas, como LinkedIn, se dirigen más a conectar con otros profesionales y ampliar la red de contactos. Se trata de interactuar con otros profesionales del sector, generar e impulsar una marca personal atractiva para los reclutadores de recursos humanos o recibir alertas de ofertas de trabajo interesantes, siendo particularmente útil para estudiantes.

Por último, hay que destacar las posibilidades de realizar compras a través de estas redes sociales. Muchas de estas comunidades virtuales facilitan la creación de tiendas online, sin salir de la misma plataforma, en las que se pueden adquirir productos y servicios. Facebook, Instagram o TikTok posibilitan estas herramientas principalmente para su uso a través de dispositivos móviles.

Hoy día, los algoritmos gobiernan Internet, ya que son ellos quienes deciden en gran medida los resultados de búsquedas y el contenido que se le ofrece al usuario. Es decir, determinan la información que cada internauta va a recibir. Pero ¿qué es un algoritmo?

En definitiva, las redes sociales hacen uso de estos algoritmos para ordenar las publicaciones que puede ver un determinado usuario en función de su relevancia y de los gustos que haya manifestado tener a lo largo de la trayectoria de su perfil dentro de la plataforma. Eso quiere decir que el contenido no se muestra de forma aleatoria, sino que este conjunto de instrucciones personaliza el “feed” de cada usuario en función de la información por la que ha mostrado más interés o según las consideraciones de relevancia de este algoritmo.

Cada red social estudia cuál es el contenido que más veces revisa un usuario, comenta, comparte o interactúa para poder crear un perfil de intereses.

Redes sociales como Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, LinkedIn o TikTok, dependen en gran medida de algoritmos de inteligencia artificial para organizar su contenido y recomendárselo a los usuarios. Por ello, dada la importancia de este tipo de herramientas computacionales, es necesario conocerlas un poco y saber de forma básica cómo funcionan y cuáles son sus objetivos.

¿Cómo funcionan los algoritmos?

El “feed” de publicaciones acostumbra a ser la primera página que el usuario ve de una determinada red social. El flujo de contenido que se muestra en él suele ser del máximo interés para el usuario, ya que está basado en las interacciones previas que ha tenido este con la plataforma.

Sin embargo, esto no se hace de forma manual detrás de un escritorio de ordenador, sino que se lleva a cabo por los algoritmos. Estos se fundamentan en el aprendizaje automático y las señales de clasificación. Es decir, un conjunto de factores que clasifica cada contenido individualmente para cada usuario concreto. Estas señales de clasificación están individualizadas para cada perfil y se basan en el comportamiento previo de este.

El algoritmo de cada red social es diferente y funciona con sus propias señales de clasificación. Por ello, se desconocen los detalles específicos que los gobiernan, ya que es un secreto muy bien guardado por las compañías. No obstante, sí se sabe lo suficiente como para adaptar la estrategia de contenido y aprovechar para sacarle el máximo partido.

El polémico dueño de la Twitter, Elon Musk, liberó el código fuente del algoritmo de recomendación de la plataforma con el fin de que se pudiera inspeccionar y corroborar que no existía un funcionamiento anómalo o manipulado:

Publicación de Twitter de Elon Musk con el enlace al código fuente del algoritmo de la plataforma. Fuente: github.com/twitter/the-algorithm

¿Cuál es el objetivo de los algoritmos?

El principal objetivo de este conjunto de instrucciones es aumentar la participación y el interés del usuario por seguir consumiendo contenido dentro de la plataforma. De esta forma, se potencia el tiempo de permanencia en la aplicación y la interacción del usuario con el mayor número de publicaciones posibles.

Al capturar la atención de la audiencia durante más tiempo, se hace más viable su modelo de negocio basado en la venta de espacios publicitarios y promocionales.

Al estar el público continuamente expuesto a publicaciones que le interesa, le agrada, le entretiene o, incluso, le indigna exageradamente, se fortalece igualmente la fidelización de los usuarios. Sin embargo, esto también desarrolla adicción a las redes sociales y el conocido fenómeno FOMO (Fear of Missing Out), definido como la ansiedad provocada por el “miedo a perderse algo”.

Además de la adicción y la ansiedad provocada por un exceso de tiempo en estas plataformas, el hecho de que las propias redes sociales decidan qué información es más o menos relevante para cada individuo genera una serie de riesgos derivados del acceso al conjunto de publicaciones.

Sesgo de difusión

Al afectar este tipo de sesgos directamente a la difusión de la información mostrada a los usuarios, perjudica a la formación de su opinión y, por tanto, a la visión que este tendrá de los acontecimientos y del mundo en general. Se entenderá el mundo tal y como el algoritmo lo represente.

Este hecho tiene serias implicaciones políticas, por ejemplo, facilitando la manipulación del grupo y por tanto de la opinión pública. Al estar expuestos al mismo tipo de información de forma continuada, se entienden por verídicos unos determinados criterios y juicios, dando por válidas y sinceras las apreciaciones de unos perfiles frente a otros.

Sin ser conscientes de ello, los propios usuarios favorecen este sesgo de difusión al decidir compartir unas publicaciones en concreto y otras no, contribuyendo a generar una corriente de opinión u otra.

Sesgo de confirmación

Junto con el anterior, supone un auténtico problema de manejo de las conciencias sociales. En este caso, el sesgo de confirmación hace referencia a la tendencia por la que los usuarios tan solo consumen aquellas informaciones que confirman sus creencias y opiniones. En este sentido, los algoritmos de las redes sociales están construidos para mostrar la información que gusta, motiva o enfada al público.

Al mostrar los algoritmos tan solo el contenido por el que se ha mostrado interés, no se fomenta la búsqueda de nuevas ideas y razonamientos, generando únicamente una visión de la realidad.

En la práctica, esto se fundamenta con el seguimiento de perfiles que piensan de forma similar, la consulta de medios de comunicación con los que se comparten valores, y la interpretación interesada de las noticias de una forma u otra en función de las bases ideológicas e identitarias que perfilan al individuo. Además, se produce una reacción psicológica muy curiosa denominada polarización de las creencias.

Es decir, al observar opiniones contrarias, el usuario se vuelve más extremo en sus opiniones con el fin de defender su postura. Este hecho es aprovechado por los algoritmos para mostrar discursos opuestos que llamen a la participación del individuo con el objetivo de hacer prevalecer su visión del mundo.

Sesgo discriminatorio

Por último, hay que apuntar que estos algoritmos han sido diseñados por seres humanos y, al igual que estos, muestran sesgos derivados de la discriminación existente en la sociedad.

Como se ha comentado, estos algoritmos están basados en el aprendizaje automático, y al estar entrenados con contenido generado por el hombre, se aplican sesgos racistas, sexistas o con ciertos prejuicios sociales.

En 2021, la red social Twitter reconoció la existencia de sesgo en sus algoritmos que favorecen la discriminación. La plataforma lanzó un concurso para que los usuarios demostraran cómo sus algoritmos se comportaban de forma errática en función de parámetros como color de piel, idioma, etc.

Captura de pantalla del tuit que presentaba el primer desafío de recompensas por sesgo algorítmico de Twitter