Fijar la polarización: Empezar a desplazarse Stoned.

El auge de Facebook (est. 2004) y Twitter (est. 2006), unido al aumento coincidente de la polarización, ha sido un tema candente en los últimos años. La base del debate parece reducirse siempre a encontrar un equilibrio entre el beneficio y la polarización.

Muchos activistas, expertos, grupos de interés y representantes gubernamentales han propuesto soluciones para solucionar la polarización mediante cambios en el ámbito de la regulación, la transparencia y la educación.

Pero la verdadera solución es sencilla: empieza a desplazarte drogado.

La hipótesis de la polarización de las redes sociales

La hipótesis general de muchos de estos artículos de investigación sobre medios sociales y polarización suele centrarse en el hecho de que el principal objetivo de estas empresas es ganar dinero para sus accionistas:

El afán de lucro de las empresas de medios sociales por aumentar la participación y el tiempo que los usuarios pasan en sus plataformas, unido a la optimización de los algoritmos para priorizar y promover los contenidos que generan más participación, conduce al refuerzo y la proliferación de puntos de vista polarizados en los medios sociales, lo que da lugar a una sociedad más polarizada.

Pero, ¿qué son exactamente los algoritmos? ¿Qué principios básicos subyacen a un algoritmo y cómo el algoritmo de Facebook le hace ganar dinero al tiempo que aparentemente alimenta el odio en Internet?

¿Qué son los algoritmos?

Un algoritmo sigue un conjunto de instrucciones o pasos para resolver un problema o realizar una tarea. Varios campos, como la biología, la medicina y las finanzas, utilizan algoritmos. En biología, los investigadores utilizan algoritmos para analizar datos genéticos y comprender las funciones de los distintos genes. En medicina, los médicos utilizan algoritmos para analizar imágenes médicas y ayudar en el diagnóstico. Los profesionales de las finanzas utilizan algoritmos para tareas como la modelización financiera y la gestión de riesgos. Algunos ejemplos de algoritmos específicos en estos campos son los algoritmos de árboles de decisión para el diagnóstico médico, los algoritmos para la alineación de secuencias de genes en la investigación genética y los algoritmos para la optimización de carteras en finanzas.

¿Qué tipos de algoritmos existen?

Hay muchos tipos diferentes de algoritmos, y esta es una lista de algunos de los más populares en uso hoy en día:

1. Algoritmos de búsqueda: Estos algoritmos encuentran elementos específicos en un gran conjunto de datos, como buscar una palabra concreta en un documento o encontrar un artículo específico en una base de datos de comercio electrónico. Algunos ejemplos son la búsqueda lineal y la búsqueda binaria.
2. Algoritmos de ordenación: Estos algoritmos organizan los datos en un orden específico, como el orden alfabético o el orden numérico. Algunos ejemplos son la ordenación por burbujas, la ordenación por inserción y la ordenación rápida.
3. Algoritmos de aprendizaje automático: Estos algoritmos entrenan a los sistemas informáticos para que aprendan de los datos y hagan predicciones o tomen decisiones sin estar explícitamente programados. Algunos ejemplos son la regresión lineal, los árboles de decisión y las redes neuronales.
4. Algoritmos de grafos: Estos algoritmos procesan datos representados en forma de grafo. Algunos ejemplos son los algoritmos para encontrar el camino más corto entre dos puntos de un grafo y los algoritmos para encontrar el árbol mínimo de un grafo.
5. Algoritmos aleatorios: Estos algoritmos utilizan números aleatorios como parte esencial de la lógica para resolver un problema o realizar una tarea, se utilizan cuando no se puede encontrar un algoritmo determinista o cuando se prefiere un enfoque probabilístico. Algunos ejemplos son los métodos de Monte Carlo y la ordenación rápida aleatoria.
6. Algoritmos de aproximación: Estos algoritmos encuentran soluciones aproximadas de problemas de optimización, cuando encontrar la solución exacta es imposible o poco práctico. Suelen utilizarse en campos como la investigación operativa, la informática y la ingeniería. Algunos ejemplos son los algoritmos codiciosos y el recocido simulado.

Hay muchos más tipos de algoritmos, como los algoritmos criptográficos, los algoritmos de compresión y los algoritmos de cifrado.

¿Cómo utilizan estos algoritmos las plataformas de las redes sociales?

Es importante señalar que las plataformas de medios sociales pueden utilizar una combinación de estos algoritmos para lograr un enfoque más eficaz. Además, la eficacia de cada algoritmo depende del contexto específico y de la forma en que se apliquen. Las empresas de medios sociales también actualizan y mejoran periódicamente estos algoritmos para mejorar el rendimiento y la experiencia del usuario.

Estos algoritmos ayudan a una plataforma con:

1. Recomendación de contenidos: Los algoritmos recomiendan contenidos a los usuarios en función de sus intereses y comportamiento en la plataforma. Esto puede incluir publicaciones de amigos y páginas que siguen, así como publicaciones que el algoritmo determina que pueden ser de interés para el usuario.
2. Selección de noticias: Los algoritmos determinan el orden en el que aparecen las publicaciones en el feed de noticias de un usuario. El algoritmo tiene en cuenta factores como la relevancia de la publicación, las interacciones anteriores del usuario con contenidos similares y la hora en que se publicó.
3. Búsqueda: Los algoritmos ayudan a los usuarios a encontrar contenidos en la plataforma clasificando los resultados de búsqueda en función de su relevancia.
4. Tendencias: Los algoritmos identifican temas y tendencias populares en la plataforma en tiempo real y los destacan para los usuarios.
5. Segmentación de anuncios: Los algoritmos adaptan los anuncios a los usuarios en función de sus intereses y comportamiento en la plataforma.
6. Filtrado de contenidos: Los algoritmos filtran el contenido que va en contra de las directrices de la comunidad de la plataforma, por ejemplo, la incitación al odio, el acoso y la desinformación.
7. Moderación: Los algoritmos marcan, denuncian y eliminan contenidos contrarios a las directrices de la comunidad.
8. Personalización: Los algoritmos personalizan la experiencia de los usuarios en la plataforma, esto puede incluir dirigirse a datos demográficos, intereses o comportamientos específicos.

Memes

Pasemos a la parte divertida: los memes, un lugar donde los algoritmos pueden hacer realmente su magia.

¿Qué son los memes?

Richard Dawkins, en su libro de 1976 "El gen egoístaacuñó el término "meme" para describir elementos culturales que se difunden rápidamente por Internet, a menudo en forma de imágenes o vídeos con texto o pies de foto. Pueden ser de naturaleza cómica y hacer referencia a películas populares, programas de televisión y otros memes de Internet. Creados y compartidos literalmente por cualquiera, los memes sirven como forma de sátira y comentario social. Conectan a la gente a través de la comprensión compartida y el humor, y son una parte importante de la cultura de Internet.

Memes populares

Algunas de las más populares son:

1. "Harambe" (2016) - un gorila que fue disparado y asesinado en el zoológico de Cincinnati después de que un niño cayera en su recinto. El meme suele incluir el nombre de Harambe para expresar sentimientos de nostalgia o pérdida.
2. "Doge" (2013) - un perro Shiba Inu con pies de foto escritos en inglés roto y fuente Comic Sans. El meme suele incluir frases como "such wow" y "very [adjective]".
3. "Novio distraído" (2017) - una foto de archivo de un hombre mirando a otra mujer mientras su novia mira con desaprobación. La gente utiliza este meme para comentar temas de infidelidad o traición.
4. "Expanding Brain" (2016) - una imagen de un cerebro que crece en tamaño con varias leyendas que describen niveles crecientes de inteligencia.
5. "Bob Esponja burlón" (2017) - una imagen de Bob Esponja Pantalones Cuadrados de la serie de animación "Bob Esponja Pantalones Cuadrados" con texto escrito en tono burlón.
6. "Pepe la rana" (2005) - un meme de Internet que se hizo popular en 4chan y otras plataformas en línea. El meme suele consistir en una imagen de Pepe junto con un pie de foto escrito en un inglés entrecortado.
7. "Dank Memes" (2015): los memes que se consideran especialmente graciosos o ingeniosos se denominan "Dank Memes".
8. "Meme de la polilla" (2018) - Una imagen de una polilla volando hacia una lámpara describe a alguien atraído por algo, a menudo de forma humorística o irónica.
9. "Baby Yoda" (2019) - Un personaje de la serie de Disney+ "The Mandalorian" se hizo rápidamente popular y muy utilizado en memes.
10. "Arthur Fist" (2018) - Una imagen del personaje Arthur del programa infantil "Arthur" cerrando el puño, típicamente utilizado para expresar determinación o enfado.

Servir el meme adecuado para ti

Para ofrecer el meme adecuado, las plataformas de redes sociales utilizan algoritmos que funcionan con árboles de decisión. Como hemos visto antes, un algoritmo de árbol de decisión es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático.

Utiliza una serie de variables de entrada para analizar un conjunto de datos relacionados con tus preferencias, historial de navegación y otros factores relevantes para hacer una predicción sobre el meme con el que te engancharías.

El algoritmo crea una estructura arborescente de decisiones y resultados, en la que cada nodo interno prueba una variable de entrada, cada rama representa el resultado de la prueba y cada nodo hoja representa un resultado o clase predicha. El algoritmo comienza en el nodo raíz y recorre el árbol tomando decisiones basadas en las variables de entrada, hasta llegar a un nodo hoja que representa la predicción final.

La decisión que toma el algoritmo se basa en factores como tu edad, ubicación, historial de navegación y si previamente has mostrado interés por un determinado tipo de meme (por ejemplo, memes políticos, de gatos, etc.). A continuación, el algoritmo toma otras decisiones basadas en características específicas de los memes, como la longitud, el tono o las palabras clave.

Los algoritmos de árboles de decisión suelen combinarse con otras técnicas de aprendizaje automático para mejorar su precisión y solidez. Esto los convierte en potentes herramientas para tomar decisiones basadas en conjuntos de datos complejos y predecir resultados con gran precisión.

Entonces, ¿cómo arregla la polarización desplazarse drogado?

¿Cómo funciona esto? Bueno, por supuesto, estar colocado, como ya sabes, te hace más propenso a pillar la risa tonta (y a atontarte...). Esto no es nuevo, PERO... Los memes que veo cuando estoy colocado difieren de los que veo sobrio.

Mi propio experimento me ha demostrado que el desplazamiento drogado provoca más risas que el desplazamiento sobrio.

He visualizado mis conclusiones en un árbol de decisión, como los que utilizan los algoritmos.

¿Peggy está comprometida?

Visualizado, el árbol de decisión básico que utiliza el algoritmo para decidir qué mostrarme tiene este aspecto:

Si no interactúo con el contenido, el algoritmo sigue sirviéndome contenidos cada vez más extremos hasta que registra una interacción.

Este contenido "más extremo" depende del perfil que una plataforma tenga de ti. Mi perfil sería algo parecido a esto:

Una bloguera veinteañera con un doctorado que intenta comprar una casa pero no lo consigue, y que descarga su rabia y frustración con mensajes pasivo-agresivos en las redes sociales y con su afición a ciertos tipos de memes.

Ahora bien, este perfil se basa en toda la interacción e información que he dado en esa plataforma de medios sociales.

Utilizando este perfil, puedo completar mi árbol de decisión con algunas categorías que el algoritmo utiliza para decidir en qué punto del árbol de decisión debe servirme qué contenido para aumentar las posibilidades de que me enganche.

El mismo árbol de decisión puede hacerse con diferentes tipos de memes:

Por supuesto, los algoritmos utilizados por las plataformas de redes sociales mezclan todos los temas para intentar que te involucres: Veré pasar memes y temas sobre el mercado inmobiliario hasta que empiece a interactuar, momento en el que el algoritmo me ofrecerá más de lo mismo. Pero cuanto más profundiza el árbol de decisión, menos contenido hay disponible. Hay cientos de miles de memes universalmente divertidos y no tantos memes políticos por capas, así que el algoritmo me sigue mostrando algunos temas incendiarios (relacionados con los boomer) sobre el mercado de la vivienda con los que cree que es probable que me comprometa.

No te preocupes, sé feliz

Ahora, como ya habrás adivinado: el scrolling colocado hizo que me gustaran mucho más los memes simples, y como hay muchos de ellos el algoritmo siguió sirviéndome más y más y no había tenido estos estallidos de risa desplazándome por mi línea de tiempo desde que estoy en las redes sociales. El desplazamiento me hizo pensar: estos algoritmos son cada vez más divertidos, ¡me encantan las redes sociales!

Pero la verdad es: ser más contenido, y reírse de cosas más simples e inocentes, hace que el algoritmo sirva un contenido más suave y gigglier, y evita que caigas en la madriguera del conejo que es la polarización online.

La próxima vez que te pongas a hacer scroll, dale al like a unos cuantos memes tontos que en realidad no te hacen gracia en ese momento, ¡porque puede que haya una joya esperándote a la vuelta de la esquina!