Twitter amplifica contenido de derecha
Analistas encontraron que contrario a lo que se creía, el contenido conservador es favorecido por el algoritmo
Los mensajes de políticos y medios de comunicación que se identifican con ideologías de derecha reciben mayor amplificación en Twitter debido a la configuración de su algoritmo de inicio, encargado de ordenar la línea de tiempo para sus más de 200 millones de usuarios.
Un estudio realizado por la compañía en siete países analizó el comportamiento de las líneas de tiempo de los usuarios cuando eran controladas por el algoritmo frente a un orden natural o cronológico, lo que les permitió descubrir un patrón en el que las primeras recibían un mayor número de mensajes de políticos y medios con contenido de derecha.
El estudio tomó en consideración mensajes enviados por funcionarios de Canadá, Francia, Alemania, Japón, España, Reino Unido y Estados Unidos entre el 1 de abril y el 15 de agosto del 2020, y contrario a lo que se especulaba sobre el sesgo anti-conservador, los resultados mostraron que en seis de estos países los tweets de políticos alineados a la derecha tenían mayor difusión o ampliación algorítmica.
A excepción de Alemania, las discre-
pancias entre ambas fuentes alcanzaron hasta 124 puntos de diferencia. En Canadá, país que ocupa el primer lugar en esta tabla con un porcentaje de 167% a favor de los conservadores, los mensajes de este sector dentro del algoritmo de inicio se duplicaron frente a otras opciones.
Algo similar ocurrió entre medios de comunicación, que fueron clasificados en algún bando político según los criterios de las organizaciones independientes Ad Fontes Media y All Sides, lo que permitió medir cuales tenían mayor amplificación algorítmica según su sesgo ideológico.
Rumman Chowdhury, director del equipo de aprendizaje automático de Twitter, dijo que la investigación estará disponible para que expertos, académicos y público general puedan analizarlos con el fin de encontrar una causa detrás del comportamiento del algoritmo.
Los autores también señalaron que “esta amplificación es problemática si existe un trato preferencial en función de cómo se construye el algoritmo frente a las interacciones de las personas. Se requiere más análisis de la causa para determinar qué cambios, si los hay, se requieren para reducir los impactos adversos de nuestro programa de línea de tiempo”.
Sesgo. El análisis tomó en cuenta millones de mensajes de funcionarios de siete países, en seis de los cuales se notó la preferencia.
