Un mundo de redes sociales más seguro y sano es posible, dijo la exgerente de productos de Facebook, Frances Haugen, a los miembros del Congreso en 2021. En cambio, dijo, los líderes de la empresa de redes sociales prefirieron la participación a la democracia, utilizando algoritmos que mantenían a las personas pegadas al sitio, pero también enojado, ansioso y mal informado.
El diagnóstico de Haugen sobre la causa de nuestra disfunción política actual (algoritmos de redes sociales) y su cura (“deshacerse de la clasificación de contenido basada en la participación” y volver a mostrar publicaciones en orden cronológico simple) se ha convertido en dogma para muchos políticos, miembros del la prensa y los posibles agentes de cambio. Eliminar los algoritmos también frenaría el discurso de odio y la desinformación, insisten estos grupos.
Pero cada vez más investigaciones arrojan dudas sobre tales afirmaciones. El último surge de una colaboración entre académicos y la empresa matriz de Facebook, Meta, que se propuso explorar el impacto de los algoritmos en el período previo a las elecciones de 2020.
Los primeros resultados de este proyecto se publicaron en cuatro artículos en julio. Michael W. Wagner, relator independiente del proyecto, llamado los estudios son trabajos de investigación “independiente”, “rigurosa” y “ética”.
Con el consentimiento de los usuarios, los investigadores modificaron varios elementos de sus feeds de Facebook para ver qué efecto tendría en cosas como las perspectivas políticas y la dieta de los medios. Las intervenciones diferían según el estudio, pero todas giraban en torno a evaluar cómo los algoritmos de Facebook afectaban las experiencias de los usuarios.
Lo que encontraron va al corazón de la idea de que Facebook podría producir ciudadanos más amables y mejor informados simplemente confiando menos en métricas y algoritmos de participación para determinar qué contenido se ve. “Tanto alterar lo que las personas vieron en sus canales de noticias en Facebook e Instagram como alterar si las personas encontraron contenido compartido afecta lo que la gente vio en las plataformas”, informó Wagner en la edición del 28 de julio de Ciencia. Pero “estos cambios no redujeron la polarización ni mejoraron el conocimiento político durante las elecciones estadounidenses de 2020. De hecho, eliminar el contenido compartido redujo el conocimiento político”.
En un estudio, dirigido por Andy Guess de la Universidad de Princeton y publicado en Ciencia, usuarios seleccionados pasaron de feeds de Facebook e Instagram controlados por algoritmos a feeds que mostraban publicaciones de amigos y páginas que seguían en orden cronológico inverso, justo el tipo de ajuste que los críticos de las redes sociales como Haugen han impulsado. El cambio “disminuyó sustancialmente el tiempo que pasaban en las plataformas y su actividad” y llevó a que los usuarios vieran menos “contenido clasificado como descortés o que contenía insultos”, concluye el estudio (titulado “¿Cómo afectan los algoritmos de alimentación de las redes sociales a las actitudes y el comportamiento en una campaña electoral?“).
Pero “la cantidad de contenido político y poco confiable que vieron aumentó en ambas plataformas”. A pesar de cambiar los tipos de contenido que vieron los usuarios y el tiempo que pasaron en Facebook, el cambio “no causó cambios detectables en las actitudes políticas, el conocimiento o el comportamiento fuera de línea” durante el período de estudio de tres meses.
A pesar de algunas limitaciones, “nuestros hallazgos descartan incluso efectos modestos, moderando las expectativas de que los algoritmos de clasificación de las redes sociales causen directamente polarización afectiva o temática en los individuos o afecten de otro modo el conocimiento sobre las campañas políticas o la participación política fuera de línea”, concluye el equipo. Sugieren que más investigaciones se centren en factores fuera de línea “como cambios demográficos a largo plazo, medios partidistas, creciente desigualdad o clasificación geográfica”.
En otro estudio, también dirigido por Guess, los investigadores excluyeron el contenido compartido de las fuentes de noticias de algunos usuarios. Estos usuarios terminaron viendo sustancialmente menos noticias políticas (“incluido contenido de fuentes no confiables”), haciendo clic en noticias menos partidistas y reaccionando menos en general. Sin embargo, “contrariamente a lo esperado”, el cambio no alteró significativamente “la polarización política ni ninguna medida de las actitudes políticas a nivel individual”. Los del grupo experimental también terminaron menos informados sobre las noticias.
“Concluimos que, aunque compartir puede haber sido un mecanismo poderoso para dirigir la atención y el comportamiento de los usuarios en Facebook durante la campaña electoral de 2020, tuvieron un impacto limitado en las actitudes políticamente relevantes y los comportamientos fuera de línea”, escriben Guess y sus colegas en “Compartir en las redes sociales amplifica las noticias políticas pero no afecta de manera detectable las creencias u opiniones.“, publicado también en Ciencia.
En otro experimento, los investigadores modificaron algunos feeds de Facebook para reducir la exposición a “fuentes de ideas afines” en aproximadamente un tercio. Como resultado, estos usuarios vieron contenido de una variedad de fuentes más “transversales” y contenido menos “descortés”. Pero esto no logró alterar sus actitudes políticas o su creencia en la desinformación.
En última instancia, los resultados “desafían las narrativas populares que culpan a las cámaras de eco de las redes sociales por los problemas de la democracia estadounidense contemporánea”, escribe un equipo de investigación dirigido por Brendan Nyhan, Jaime Settle, Emily Thorson, Magdalena Wojcieszak y Pablo Barberá en “Las fuentes afines en Facebook prevalecen pero no polarizan,” publicado en Naturaleza. “Los cambios algorítmicos… no parecen ofrecer una solución sencilla para esos problemas”.
Durante años, los políticos han estado proponiendo nuevas regulaciones basadas en “soluciones” tecnológicas simples para problemas que surgen de fenómenos mucho más complejos. Pero hacer que Meta cambie sus algoritmos o cambiar lo que la gente ve en sus cuentas de Twitter no puede superar problemas más profundos en la política estadounidense, incluidos los partidos animados más por el odio y el miedo al otro lado que por sus propias ideas. Este nuevo conjunto de estudios debería servir como recordatorio de que esperar que las empresas tecnológicas arreglen de alguna manera nuestra cultura política disfuncional no funcionará.