Los algoritmos de Twitter tienden a amplificar el impacto del discurso de la derecha política en su plataforma. Es la conclusión de un estudio llevado a cabo por la propia red social en el que ha analizado la conversación y el recorrido de los mensajes de los representantes políticos en siete países. En España, que se encuentra entre los analizados, así como en Estados Unidos, Francia, Canadá, Reino Unido y Japón, “la derecha política dominante disfruta de una mayor amplificación algorítmica que la izquierda política dominante”, reconoce la plataforma. Alemania es el único país analizado en el que no se detecta esta tendencia.
Este mismo efecto se reproduce en la esfera mediática. Los medios de comunicación asociados a los discursos de la derecha reciben una mayor amplificación cuando se les compara con los medios de comunicación asociados a los mensajes de izquierdas. La jefa de aprendizaje automático, ética, transparencia y responsabilidad de Twitter, Rumman Chowdhury, asegura que no puede explicar los motivos por los qué sus algoritmos producen esta discriminación entre los dos grupos.
“En este estudio identificamos lo qué ocurre: ciertos contenidos políticos se amplifican en la plataforma. Establecer por qué se producen estos patrones observados es una cuestión bastante más difícil de responder, ya que es un producto de las interacciones entre las personas y la plataforma”, afirma Chowdhury.
Twitter explica que han usado webs institucionales y clasificaciones previas de investigadores independientes para encuadrar a cada político en un grupo u otro, lo mismo que con los medios de comunicación, cuyo sesgo se ha interpretado a través del trabajo de AllSides y Ad Fontes Media. “No utilizamos el contenido de los tuits para intentar inferir las opiniones políticas”, aclara la red social.
Los contenidos radicales no son más amplificados
El propósito del estudio es “contribuir a un debate basado en pruebas sobre el rol que desempeñan los algoritmos de personalización en el consumo de contenidos políticos”, señalan los investigadores de Twitter. Además de esta primera conclusión, el análisis arroja otros resultados interesantes acerca del tipo de discursos que la inteligencia artificial de la plataforma promociona con más intensidad ante sus usuarios.
Una de esas conclusiones es la falta de evidencia sobre que los algoritmos amplifiquen la visibilidad de los mensajes de grupos radicales de extrema derecha o extrema izquierda. “En contra de la creencia pública predominante, no encontramos pruebas”, aseguran. Estudios independientes sí han encontrado evidencias de que los tuits más tóxicos son los que tienden a recibir más interacciones y por tanto a recibir más visibilidad.
Otra es que los efectos detectados a nivel de grupo no se traducen en efectos individuales. Pese a que nivel general el discurso político de derechas es más amplificado por los algoritmos, esto no se convierte en una garantía de que un político o medio de la esfera de la derecha vaya a ser necesariamente más amplificado que perfiles similares de políticos o medios de izquierdas: “En otras palabras, como la afiliación a un partido o la ideología no es un factor que nuestros sistemas tengan en cuenta a la hora de recomendar contenidos, dos individuos del mismo partido político no verían necesariamente la misma amplificación”.
Twitter explica que esta investigación ha sido “de larga duración y a gran escala”. Para analizar qué cuentas de políticos tenían una mayor amplificación, la red social analizó “millones de tuits” publicados por representantes políticos electos del 1 de abril al 15 de agosto de 2020.
Para analizar el efecto de los algoritmos sobre los medios de comunicación en función de su encuadre ideológico, se recogieron “cientos de millones de tuits” que contenían enlaces a noticias y artículos compartidos por usuarios de Twitter, durante el mismo período de tiempo. En ese análisis se excluyeron los artículos que no tenían que ver con contenidos políticos, como recetas o deportes. El grupo de control estuvo formado por la actividad de dos millones de usuarios con actividad diaria.
“La amplificación algorítmica no es problemática en sí misma: todos los algoritmos amplifican. La amplificación algorítmica es problemática si hay un trato preferente en función de cómo se construye el algoritmo frente a las interacciones que las personas tienen con él”, admite Twitter: “Es necesario realizar un análisis más profundo de las causas para determinar qué cambios son necesarios, si es que hay alguno, para reducir los impactos adversos de nuestro algoritmo de línea de tiempo en casa”, dice Chowdhury.