Algoritmos Recomendación

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«bias from Disliking Hating» es un estudio que examina cómo la desaprobación y el odio en línea pueden afectar los algoritmos de recomendación, generando sesgos en la información presentada a los usuarios. Como usuario de apps y plataformas digitales, es importante entender cómo tu desaprobación o odio en línea puede afectar la información que ves. Esto puede hacer que ciertos tipos de contenido o noticias se filtren y te resulten menos visibles, limitando tu exposición a diferentes puntos de vista.

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En las últimas décadas, los algoritmos de recomendación se han vuelto fundamentales en las plataformas de internet, desde YouTube hasta TikTok. Sin embargo, estos algoritmos pueden ser influenciados por el comportamiento de los usuarios, lo que puede llevar a sesgos y limitaciones en la información presentada.

¿Esto significa que en mi TikTok solo me van a mostrar videos que no me gustan?

No necesariamente. TikTok muestra videos que considera que te van a gustar, pero si muchos usuarios que te siguen o que tienen gustos similares a los tuyos no les gustan cierto tipo de contenido, tu algoritmo podría empezar a mostrar menos de eso. Por ejemplo, si todos tus seguidores odian videos de gatos, probablemente ya no veas muchos de esos. Pero también puede que sigas viendo algunos, solo que en menor cantidad.

¿Cómo se aseguran de que mis datos no se utilicen para crear sesgos negativos en mi alimentación de noticias?

La empresa intenta proteger tus datos y hacer que los algoritmos no se vean influenciados por el odio o la desaprobación. Imagina que TikTok pone un filtro que dice «esto no es bueno para ti» cuando alguien comenta o interactúa con contenido que te puede hacer sentir mal. Eso ayuda a que la diversidad de contenido que ves siga siendo amplia y no solo te muestre videos que no te gusten.

¿Cómo se compara este estudio con lo que hacen otras plataformas de redes sociales?

Muchas plataformas de redes sociales, como Instagram, Facebook e Instagram, también estudian cómo el odio y la desaprobación en línea pueden crear sesgos. Pero este estudio se enfoca más en cómo los algoritmos reaccionan a este tipo de contenido en comparación con otros factores. Por ejemplo, si en TikTok ves más videos de deportes porque tu mejor amigo siempre comparte esos, este estudio te diría que eso también puede influir, pero de manera diferente al odio.

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¿Podrías explicarme qué es un sesgo en los algoritmos de recomendación, como si tuviera 10 años?

Un sesgo en los algoritmos de recomendación es como si el algoritmo de TikTok empezara a mostrarte solo videos de ciertos temas porque sospecha que no te gustan otros. Es como si tu amigo te recomendara solo videos de comida mexicana porque siempre rechazas los de comida italiana. El algoritmo aprende de tus acciones y decide que no te gustan ciertos contenidos, pero eso puede ser injusto si en realidad te gustan esos contenidos.

¿Y si los bots de odio son los que realmente están haciendo el show? ¿Alguna idea?

Los bots de odio son como cuentas automatizadas que comenta y publica contenido para generar reacciones fuertes. Si estos bots comienzan a odiar cierto tipo de contenido, el algoritmo podría pensar que ese contenido no es popular y empezar a mostrar menos de eso. Pero esto no significa que solo sean bots los que están haciendo el show. Los usuarios reales también pueden influir en los algoritmos de la misma manera, así que es importante que todos hagamos un esfuerzo por mantener una interacción saludable en las redes sociales.