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Los algoritmos en redes sociales y buscadores son sistemas de reglas matemáticas e inteligencia artificial que organizan y priorizan el contenido que aparece en la pantalla. No muestran todo de manera cronológica, sino que seleccionan lo que consideran más relevante para cada usuario. Según Sprout Social, los algoritmos buscan que el contenido sea “lo más interesante posible” para aumentar la interacción y el tiempo de uso.
¿Cómo logran anticiparse?
La capacidad de “adivinar” lo que quiere ver un usuario proviene de la cantidad de datos que recopilan las plataformas:
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- Interacciones previas: clics, “me gusta”, comentarios y compartidos.
- Tiempo de permanencia: cuánto se detiene un usuario en una publicación.
- Historial de búsquedas y consumo: qué videos, fotos o noticias abrió antes.
- Patrones de usuarios similares: contenido que otras personas con gustos parecidos han consumido.
De acuerdo con Nvidia, este proceso se conoce como sistema de recomendación, y puede ser de filtrado colaborativo (basado en lo que hacen otros usuarios) o filtrado por contenido (basado en lo que el propio usuario ya consumió).
El objetivo de los algoritmos
El propósito principal es mantener la atención del usuario. QuickFrame explica que al ofrecer contenido más atractivo, las plataformas logran que las personas pasen más tiempo conectadas, lo que también mejora la eficacia de la publicidad que muestran.
Además, Signity Solutions detalla que los algoritmos permiten personalizar la experiencia de cada usuario, evitando mostrar publicaciones irrelevantes y priorizando lo que más probabilidades tiene de interesarle.
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Ventajas y riesgos del modelo
La personalización es una ventaja porque cada usuario recibe recomendaciones útiles, pero también existen efectos negativos:
- Cámaras de eco: según Internet Just Society, los algoritmos pueden encerrar al usuario en un “filter bubble”, donde solo ve información que coincide con sus intereses y creencias, limitando la diversidad de puntos de vista.
- Privacidad: el uso intensivo de datos personales genera preocupaciones sobre hasta dónde llegan las plataformas en la recopilación de información.
- Adicción digital: al mostrar contenido cada vez más atractivo, los usuarios pueden pasar mucho más tiempo del que tenían planeado.
Un futuro aún más preciso
La evolución de la inteligencia artificial hará que los algoritmos sean todavía más predictivos. Itransition señala que los modelos híbridos de recomendación, que combinan varios métodos de análisis, están destinados a convertirse en la norma, aumentando la precisión de las predicciones
*Nota realizada con ayuda de IA*
