{"id":90747,"date":"2023-06-03T08:15:15","date_gmt":"2023-06-03T12:15:15","guid":{"rendered":"http:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/?p=90747"},"modified":"2023-06-03T08:15:21","modified_gmt":"2023-06-03T12:15:21","slug":"algoritmo-de-twitter-amplifica-contenido-que-expresa-ira-y-polarizacion-afectiva-segun-estudio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/algoritmo-de-twitter-amplifica-contenido-que-expresa-ira-y-polarizacion-afectiva-segun-estudio\/","title":{"rendered":"Algoritmo de Twitter amplifica contenido que expresa ira y polarizaci\u00f3n afectiva, seg\u00fan estudio"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

El algoritmo de Twitter promueve ‘tuits’ en el ‘feed’ Para ti que expresan contenido de ira y polarizaci\u00f3n afectiva, ocasionando un aumento de estos sentimientos en los usuarios e impactando \u00absignificativamente\u00bb<\/strong> en el discurso p\u00fablico, tal y como ha comprobado un estudio.<\/p>\n\n\n\n

Investigadores de las universidades de Cornell y Berkeley (ambas de Estados Unidos) han llevado a cabo un estudio sobre el impacto de los algoritmos de clasificaci\u00f3n de las redes sociales y las implicaciones que tiene en la sociedad y en el compromiso democr\u00e1tico, en este caso enfocado en la plataforma de Elon Musk.<\/p>\n\n\n\n

Tal y como detallan, el objetivo de este estudio es comprender el papel \u00abcrucial\u00bb<\/strong> que tienen los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico que filtran y seleccionan contenido para los usuarios y, para ello, han recogido 1.731 respuestas a la encuesta de 806 participantes \u00fanicos de Estados Unidos, realizada en el mes de febrero de este a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores pudieron comprobar que el algoritmo de Twitter amplifica el contenido que despierta emociones, especialmente, recomienda el contenido de los ‘tuits’ que expresan ira y animosidad fuera del grupo, as\u00ed como polarizaci\u00f3n afectiva.<\/p>\n\n\n\n

Por otra parte, en cuanto a los ‘tuits’ de car\u00e1cter pol\u00edtico, el algoritmo lleva a los lectores a percibir el grupo pol\u00edtico al que son afines de forma m\u00e1s positiva y el grupo pol\u00edtico externo de manera negativa. Sin embargo, a pesar de estas conclusiones, los investigadores tambi\u00e9n han comprobado que aunque los usuarios generalmente dicen preferir los ‘tuits’ seleccionados por el algoritmo, en el caso de las publicaciones de \u00e1mbito pol\u00edtico \u00abes menos probable\u00bb<\/strong> que prefieran esta opci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

De cara a obtener estos resultados, para cada participante se recopilaron dos conjuntos de ‘tuits’ distintos. Por un lado, los diez primeros ‘tuits’ personalizados generados por el algoritmo y, por otro lado, los diez primeros ‘tuits’ con las publicaciones de las personas a las que siguen.<\/p>\n\n\n\n

Para evaluar el impacto de cada ‘tuit’, los investigadores solicitaron a los participantes que evaluaran las emociones que ve\u00edan reflejadas en la publicaci\u00f3n y las emociones que a ellos mismos les produc\u00eda el ‘tuit’. De esta forma, pudieron evaluar si el algoritmo aplificaba el contenido emocional y si dicho contenido provocaba un aumento en las emociones del lector.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, los participantes en el estudio evaluaban emociones como la tristeza, ansiedad, felicidad y el enfado con escalas de hasta cuatro puntos, desde \u00abEn absoluto\u00bb<\/strong> a \u00abExtremadamente\u00bb<\/strong>. Como conclusi\u00f3n, la emoci\u00f3n que m\u00e1s se amplific\u00f3 fue la ira.<\/p>\n\n\n\n

USUARIOS INTERACCIONAN M\u00c1S CON EL ‘FEED’ PERSONALIZADO<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tal y como muestra el estudio, se puede comprobar que los usuarios interaccionan m\u00e1s con el ‘feed’ personalizado que con el cronol\u00f3gico, que muestra ‘tuits’ de personas a las que siguen, tanto a la hora de dar ‘Me gusta’ como con los ‘retuits’, y el uso de fotograf\u00edas y de enlaces en las publicaciones.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, tambi\u00e9n se registra que el algoritmo \u00abno favorece necesariamente\u00bb a las cuentas m\u00e1s populares, ya que las cuentas mostradas tienen un n\u00famero medio de seguidores m\u00e1s bajo y es menos probable que est\u00e9n verificadas. Tal y como se explica en el estudio, esto puede deberse a que las cuentas populares con m\u00e1s seguidores tienden a publicar ‘tuits’ con m\u00e1s frecuencia.<\/p>\n\n\n\n

Siguiendo esta l\u00ednea, el estudio muestra resultados de c\u00f3mo difieren los ‘feeds’ de Twitter en t\u00e9rminos de contenido pol\u00edtico. Al respecto, se ha registrado que, tanto en el ‘feed’ personalizado como en el cronol\u00f3gico, alrededor del 20 por ciento de los ‘tuits’ son de car\u00e1cter pol\u00edtico.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s concretamente, en ambos ‘feeds’ se muestran aproximadamente el doble de publicaciones relacionadas con el grupo pol\u00edtico al que el usuario es af\u00edn. Sin embargo, el algoritmo aumenta \u00abligeramente\u00bb la proporci\u00f3n de ‘tuits’ de pertenencia externa al grupo pol\u00edtico seguido por el usuario.<\/p>\n\n\n\n

USUARIOS CREAN CONTENIDO EN BASE AL ALGORITMO<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los investigadores tambi\u00e9n recabaron pruebas que demuestran que los usuarios producen m\u00e1s contenido en base a lo que favorece el algoritmo. Esto lo hacen a trav\u00e9s de tres mecanismos, como el aprendizaje observacional, en el que los usuarios deducen que cu\u00e1les son las normas que aceptan el contenido favorecido por el algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

Otro mecanismo es el aprendizaje por esfuerzo. Esto se produce cuando un usuario ha sido recompensado con una mayor exposici\u00f3n por producir contenidos favorecidos por el algoritmo. Al verse m\u00e1s promocionado, produce m\u00e1s contenido similar en el futuro. Finalmente, los usuarios adoptan el mecanismo de la adaptaci\u00f3n estrat\u00e9gica intencional, es decir, que modifican intencionadamente sus contenidos con el objetivo de obtener la mayor exposici\u00f3n seg\u00fan el algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

En este sentido, al amplificar contenido emocional, partidista y de ira, los usuarios est\u00e1n creando m\u00e1s contenido relacionado con estas emociones, lo que seg\u00fan advierten los investigadores \u00abpueden ser indicativos de efectos mayores a largo plazo\u00bb.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El algoritmo de Twitter promueve ‘tuits’ en el ‘feed’ Para ti que expresan contenido de ira y polarizaci\u00f3n afectiva, ocasionando un aumento de estos sentimientos en los usuarios e impactando \u00absignificativamente\u00bb en el discurso p\u00fablico, tal y como ha comprobado un estudio. Investigadores de las universidades de Cornell y Berkeley (ambas de Estados Unidos) han llevado a cabo un estudio sobre el impacto de los algoritmos de clasificaci\u00f3n de las redes sociales y las implicaciones que tiene en la sociedad y en el compromiso democr\u00e1tico, en este caso enfocado en la plataforma de Elon Musk. Tal y como detallan, el objetivo de este estudio es comprender el papel \u00abcrucial\u00bb que tienen los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico que filtran y seleccionan contenido para los usuarios y, para ello, han recogido 1.731 respuestas a la encuesta de 806 participantes \u00fanicos de Estados Unidos, realizada en el mes de febrero de este a\u00f1o. Los investigadores pudieron comprobar que el algoritmo de Twitter amplifica el contenido que despierta emociones, especialmente, recomienda el contenido de los ‘tuits’ que expresan ira y animosidad fuera del grupo, as\u00ed como polarizaci\u00f3n afectiva. Por otra parte, en cuanto a los ‘tuits’ de car\u00e1cter pol\u00edtico, el algoritmo lleva a los lectores a percibir el grupo pol\u00edtico al que son afines de forma m\u00e1s positiva y el grupo pol\u00edtico externo de manera negativa. Sin embargo, a pesar de estas conclusiones, los investigadores tambi\u00e9n han comprobado que aunque los usuarios generalmente dicen preferir los ‘tuits’ seleccionados por el algoritmo, en el caso de las publicaciones de \u00e1mbito pol\u00edtico \u00abes menos probable\u00bb que prefieran esta opci\u00f3n. De cara a obtener estos resultados, para cada participante se recopilaron dos conjuntos de ‘tuits’ distintos. Por un lado, los diez primeros ‘tuits’ personalizados generados por el algoritmo y, por otro lado, los diez primeros ‘tuits’ con las publicaciones de las personas a las que siguen. Para evaluar el impacto de cada ‘tuit’, los investigadores solicitaron a los participantes que evaluaran las emociones que ve\u00edan reflejadas en la publicaci\u00f3n y las emociones que a ellos mismos les produc\u00eda el ‘tuit’. De esta forma, pudieron evaluar si el algoritmo aplificaba el contenido emocional y si dicho contenido provocaba un aumento en las emociones del lector. As\u00ed, los participantes en el estudio evaluaban emociones como la tristeza, ansiedad, felicidad y el enfado con escalas de hasta cuatro puntos, desde \u00abEn absoluto\u00bb a \u00abExtremadamente\u00bb. Como conclusi\u00f3n, la emoci\u00f3n que m\u00e1s se amplific\u00f3 fue la ira. USUARIOS INTERACCIONAN M\u00c1S CON EL ‘FEED’ PERSONALIZADO Tal y como muestra el estudio, se puede comprobar que los usuarios interaccionan m\u00e1s con el ‘feed’ personalizado que con el cronol\u00f3gico, que muestra ‘tuits’ de personas a las que siguen, tanto a la hora de dar ‘Me gusta’ como con los ‘retuits’, y el uso de fotograf\u00edas y de enlaces en las publicaciones. Sin embargo, tambi\u00e9n se registra que el algoritmo \u00abno favorece necesariamente\u00bb a las cuentas m\u00e1s populares, ya que las cuentas mostradas tienen un n\u00famero medio de seguidores m\u00e1s bajo y es menos probable que est\u00e9n verificadas. Tal y como se explica en el estudio, esto puede deberse a que las cuentas populares con m\u00e1s seguidores tienden a publicar ‘tuits’ con m\u00e1s frecuencia. Siguiendo esta l\u00ednea, el estudio muestra resultados de c\u00f3mo difieren los ‘feeds’ de Twitter en t\u00e9rminos de contenido pol\u00edtico. Al respecto, se ha registrado que, tanto en el ‘feed’ personalizado como en el cronol\u00f3gico, alrededor del 20 por ciento de los ‘tuits’ son de car\u00e1cter pol\u00edtico. M\u00e1s concretamente, en ambos ‘feeds’ se muestran aproximadamente el doble de publicaciones relacionadas con el grupo pol\u00edtico al que el usuario es af\u00edn. Sin embargo, el algoritmo aumenta \u00abligeramente\u00bb la proporci\u00f3n de ‘tuits’ de pertenencia externa al grupo pol\u00edtico seguido por el usuario. USUARIOS CREAN CONTENIDO EN BASE AL ALGORITMO Los investigadores tambi\u00e9n recabaron pruebas que demuestran que los usuarios producen m\u00e1s contenido en base a lo que favorece el algoritmo. Esto lo hacen a trav\u00e9s de tres mecanismos, como el aprendizaje observacional, en el que los usuarios deducen que cu\u00e1les son las normas que aceptan el contenido favorecido por el algoritmo. Otro mecanismo es el aprendizaje por esfuerzo. Esto se produce cuando un usuario ha sido recompensado con una mayor exposici\u00f3n por producir contenidos favorecidos por el algoritmo. Al verse m\u00e1s promocionado, produce m\u00e1s contenido similar en el futuro. Finalmente, los usuarios adoptan el mecanismo de la adaptaci\u00f3n estrat\u00e9gica intencional, es decir, que modifican intencionadamente sus contenidos con el objetivo de obtener la mayor exposici\u00f3n seg\u00fan el algoritmo. En este sentido, al amplificar contenido emocional, partidista y de ira, los usuarios est\u00e1n creando m\u00e1s contenido relacionado con estas emociones, lo que seg\u00fan advierten los investigadores \u00abpueden ser indicativos de efectos mayores a largo plazo\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":90748,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"advanced_seo_description":"","jetpack_seo_html_title":"","jetpack_seo_noindex":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":false,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[10],"tags":[],"class_list":["post-90747","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ciencia-tecnologia"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/6431189d99a43.jpeg","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/90747","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=90747"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/90747\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":90749,"href":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/90747\/revisions\/90749"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-json\/wp\/v2\/media\/90748"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=90747"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=90747"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sosuaonline.net\/inicio\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=90747"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}