Twitter confirma que sus algoritmos amplifican el contenido político de derecha

Twitter compartió un estudio en el que ha llegado a la conclusión de que sus algoritmos promueven los tuits de políticos y medios informativos de derecha. Sin embargo, asegura desconocer por qué sucede.

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Twitter Icon Line Connection of Circuit Board

Hipertextual-Gabriel Erard

Las discusiones políticas son una constante en redes sociales, sin importar el país o los nombres de los partidos involucrados. Cualquier persona que ingrese a Twitter o Facebook a diario puede dar fe de que los intercambios entre usuarios provocados por cuestiones políticas —en su mayoría de alto voltaje— son algo común. Sin embargo, también existen contrapuntos sobre si las propias plataformas son responsables de promover contenidos relacionados a una postura política en particular.

En las últimas horas, Twitter dio a conocer el resultado de un estudio dedicado a examinar la “amplificación algorítmica” del contenido político en la plataforma. Y para sorpresa de muchos (o no), la propia red social confirmó que sus algoritmos promueven contenidos de figuras políticas y medios informativos de derecha.

La investigación se realizó en siete países: España, Francia, Alemania, Reino Unido, Japón, Canadá y Estados Unidos. En la misma se analizaron los tuits provenientes de cuentas de funcionarios electos, junto a millones de publicaciones del resto de los usuarios que incluían enlaces a artículos de medios informativos. Los tuits estudiados comprendieron el período entre el 1 de abril y el 15 de agosto de 2020, según explicó Twitter.

Otro dato interesante para resaltar antes de avanzar con los resultados de la investigación es que Twitter se ha basado en fuentes de terceros (registros públicos y sitios web institucionales, por ejemplo) para determinar la afiliación política de los funcionarios. Esto significa que no ha tenido en cuenta el contenido de los tuits para determinar el grado de alcance o amplificación que reciben.

En tanto que para categorizar a los medios informativos también se valió de aportes ajenos. En este caso fueron AllSides y Ad Fontes Media las instituciones que se encargaron de brindar los parámetros de identificación política en cuestión. Además, Twitter analizó solamente los tuits con links a artículos sobre política de los medios de comunicación estudiados, y dejó afuera los que incluían otros tipos de informaciones (deportes, por ejemplo).

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Photo by Joshua Hoehne on Unsplash

Los algoritmos de Twitter amplifican el contenido político de derecha

Entre las conclusiones obtenidas por Twitter hay dos que se destacan. Primero, que en seis de los siete países en los que se realizó el análisis, los algoritmos de la red social le dan una mayor amplificación a los tuits publicados por funcionarios de derecha que a los de izquierda, al estudiarlos como grupos. Sobre los medios informativos, en tanto, también se indica que la amplificación algorítmica es mayor para los de derecha que para los de izquierda. El único país donde se observaron resultados diferentes al resto fue Alemania.

¿Qué motiva esto? Twitter aún no tiene una respuesta para ello. Rumman Chowdhury, directora del área de ingeniería de software de la red social, publicó algunas apreciaciones sobre el tema en su perfil en la plataforma.

“El equipo hizo un trabajo fenomenal identificando qué está sucediendo. Establecer por qué ocurren estos patrones observados es una pregunta significativamente más difícil de responder. […] Twitter es un sistema sociotécnico: nuestros algoritmos responden a lo que está sucediendo. Lo que sigue es un análisis de la causa raíz: ¿se trata de un sesgo involuntario del modelo? ¿O es esto una función de qué y cómo la gente tuitea, y de las cosas que están sucediendo en el mundo? ¿O ambos?”, manifestó.

Desde hace tiempo Twitter trabaja para detectar y corregir los sesgos en sus algoritmos. Pero no deja de ser llamativo que una plataforma no pueda dilucidar por qué sus propia tecnología se comporta de tal o cual forma, al menos en determinadas situaciones. Chowdhury menciona que al no existir un “algoritmo maestro”, sino un sistema algorítmico, no solo deben detectar la existencia de los supuestos sesgos, sino también su origen y las posibles respuestas a los mismos. “Cuando los algoritmos se lanzan al mundo, no podemos modelar para lo que sucede cuando la gente interactúa con ellos”, dijo en una entrevista con Protocol.