Un equipo de investigadores de Estados Unidos ha evidenciado que el orden en el que se presentan los mensajes políticos en las redes sociales influye en la polarización social. Este fenómeno ha sido objeto de debate desde la llegada de las plataformas digitales y su impacto en las divisiones dentro de la sociedad. Los resultados de esta investigación se publican en un artículo en la revista Science.
Las redes sociales se han convertido en una fuente clave de información política para millones de usuarios en todo el mundo. Para muchos, son incluso el principal canal de quiebre político, facilitando la difusión de contenido y la expresión de opiniones. Sin embargo, la falta de transparencia en los algoritmos que rigen estas plataformas dificulta la comprensión de cómo los contenidos destacados influyen en las percepciones políticas de los usuarios.
Metodología innovadora para investigar algoritmos
El equipo liderado por Tiziano Piccardi de la Universidad de Stanford desarrolló una extensión de navegador que permite alterar en tiempo real el feed de ciertas redes sociales. Esta herramienta utiliza un modelo de lenguaje avanzado (LLM) para puntuar el contenido según su grado de «actitudes antidemocráticas y animosidad partidista» (AAPA, por sus siglas en inglés). Una vez puntuados, los mensajes se reordenan sin necesidad de la colaboración de la plataforma.
El experimento involucró a 1.256 participantes, quienes fueron informados sobre el propósito del estudio. Se llevó a cabo en la red social X, elegida por ser la más utilizada en Estados Unidos para la expresión de opiniones políticas, y se realizó en el periodo previo a las elecciones presidenciales de 2024 para garantizar la alta circulación de mensajes políticos.
Resultados y hallazgos del estudio
Los participantes estuvieron expuestos durante una semana a dos tipos de feeds: uno con alta polarización y otro con bajo contenido polarizado. A través de encuestas durante y después del experimento, se evaluaron los efectos de la intervención en la polarización emocional, así como en las reacciones afectivas como enfado, tristeza y excitación.
Los resultados mostraron que la reordenación de los contenidos impactó significativamente la polarización emocional, sin que existieran diferencias notables por preferencia política. La manipulación del algoritmo del feed generó cambios en las emociones negativas de los participantes durante el experimento, aunque no se observaron efectos a largo plazo.
Implicaciones y adaptaciones en el contexto actual
Este estudio sugiere que es posible reducir la polarización social a través de la simple reordenación de las publicaciones, minimizando la visibilidad de contenidos que fomentan actitudes antidemocráticas. Según Michael Bernstein, profesor de Informática en la Universidad de Stanford y coautor del estudio, la herramienta podría contribuir a aumentar la confianza social.
Recientemente, las redes sociales han experimentado cambios significativos en cuanto a la moderación de contenidos, lo que ha permitido una mayor circulación de mensajes problemáticos. Este contexto subraya la importancia de entender cómo los algoritmos afectan la difusión de contenido político. Jennifer Allen, profesora de la Universidad de Nueva York, destacó que la metodología presentada es una forma creativa de investigación que se adapta a las restricciones actuales de datos.
La estrategia de Piccardi y su equipo podría replicarse en otras plataformas y realizarse en distintos momentos para validar sus hallazgos, ofreciendo nuevas vías para estudiar el impacto de las redes sociales en la configuración de opiniones políticas.
