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Los cambios en los algoritmos de Twitter de Elon Musk "amplifican la ira y la animosidad", según los investigadores

A los usuarios de Twitter se les muestran más tuits emocionales, especialmente los que expresan ira y animadversión hacia personas con opiniones contrarias

Elon Musk, consejero delegado del fabricante de coches eléctricos Tesla, se reúne con el ministro francés de Economía y Finanzas al margen de la sexta edición de la cumbre

Los cambios en los algoritmos de Twitter muestran a los usuarios muchos más tuits que amplifican la ira y la animosidad que antes, desde que Elon Musk se hizo cargo de la red social, según investigadores estadounidenses.

Un nuevo estudio realizado por informáticos de la Universidad de Cornell y la Universidad de California en Berkeley (UC Berkeley), publicado el viernes 26 de mayo, examina los tuits mostrados a 806 usuarios en febrero, comparando el contenido mostrado en las líneas de tiempo personalizadas de Twitter "For You" (Para ti), así como en las noticias cronológicas.

Tal y como se hace eco el medio británico The Standard, los investigadores descubrieron que los tuits que se muestran a los usuarios en sus noticias hacen especial hincapié en el "contenido emocional" y, aunque la intención original no sea provocar una reacción, el resultado hace que los usuarios reaccionen más de lo que lo habrían hecho en el pasado.

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"Descubrimos que el algoritmo amplifica los tuits que expresan emociones más fuertes (en cuatro dimensiones diferentes: ira, felicidad, tristeza y ansiedad), especialmente los de ira. Los lectores también tienen mayores respuestas emocionales tras leer tuits del algoritmo, y en particular experimentan más ira", concluyen los autores.

Los investigadores también observaron que cuando los algoritmos informáticos de Twitter mostraban tuits políticos, era más probable que cambiara la conducta de los usuarios, lo que podría aumentar el comportamiento de "othering", es decir, las creencias negativas sobre un grupo de personas de la sociedad con opiniones opuestas.

"Los tuits políticos mostrados por el algoritmo muestran un mayor partidismo y animadversión hacia grupos externos. Además, el algoritmo aumenta ligeramente la proporción de contenido del grupo externo con respecto al interno (en lugar de reforzar las burbujas de filtro o las cámaras de eco)", escriben los investigadores.

"Sin embargo, la exposición a estos tuits seleccionados por el algoritmo hace que los usuarios perciban a su in-grupo político más positivamente y al out-grupo político más negativamente, contribuyendo potencialmente a una mayor polarización afectiva".

Impacto de las redes sociales en la opinión pública

También descubrieron que, dado que la mayoría de la gente utiliza la fuente de noticias que Twitter selecciona para ellos mediante algoritmos, también es más probable que los usuarios sigan a determinados tipos de usuarios que se les recomiendan, lo que afecta aún más al contenido que ven en la cronología.

En general, cuanto más les gustaba a los usuarios el contenido y seguían a personas con cierto tipo de opiniones, más probabilidades tenían de ver contenido emocional similar en la plataforma.

Los investigadores de Cornell y la Universidad de Berkeley hicieron hincapié en que su estudio era un experimento controlado sin acceso interno, con participantes que les dieron acceso a sus tweets tras registrarse en la plataforma de crowd-working en línea CloudResearch Connect.

"Dado que las redes sociales siguen teniendo una influencia significativa en la opinión pública, es crucial comprender el impacto de los algoritmos de aprendizaje automático que filtran y seleccionan los contenidos", afirman.

"A medida que las redes sociales siguen teniendo una influencia significativa en la opinión pública, es crucial comprender el impacto de los algoritmos de aprendizaje automático que filtran y seleccionan los contenidos", afirman.

"Creemos que los efectos a corto plazo de nuestro estudio sobre la amplificación de contenidos (por ejemplo, de contenido emocional, partidista y de animadversión hacia grupos externos) pueden ser indicativos de efectos mayores a largo plazo."

¿Son peligrosos para la sociedad los contenidos polarizadores?

Participar en debates forma parte de la naturaleza humana, y hay pruebas que demuestran que los temas polémicos generan mucha más interacción que los temas en los que hay un consenso general.

A medida que aumenta el tamaño de la audiencia, es necesario expresar un mayor número de opiniones polémicas, por ejemplo, las cuentas con más seguidores activos se benefician mucho de esto y es por eso que Elon Musk tiene tasas de participación muy altas dentro de su recuento de seguidores.

La visibilidad de los temas más controvertidos hace que parezca que hay más comentarios negativos, pero esto es artificial.

Si comparamos dos temas como "¿Cuál es tu pizza favorita?" y "¿La piña debe estar en la pizza?", siempre el tema de la piña estará mejor posicionado en el algoritmo y tendrá mucho más engagement debido a la controversia y a las opiniones fuertemente opuestas.

Los recientes cambios en los algoritmos de Twitter no hacen más que amplificar esta situación. En la página 'Para ti' de Twitter se sugieren muchos temas controvertidos y muy discutidos que a menudo pueden parecer negativos, ya que, por muy positivo que sea el tema, la gente discrepa y discute en los comentarios. Es una nueva realidad a la que debemos acostumbrarnos... o al menos, tenerla en cuenta para no intoxicarnos y llenarnos de ira.

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