Eli Pariser: Filtros Burbuja

Resumen de “Filtros burbuja: las cosas que Internet te esconde” (“The Filter Bubble: What the internet is hiding from you”)

Eli Pariser, allá por 2011 (qué lejos suena, ¿no?) dio una charla TED en dónde nos comentaba su preocupación por los crecientes filtros de los grandes sitio en Internet. En su libro y charla, el autor define y explica que son los “filtros burbuja”.

El filtro burbuja es el espacio en línea que representa tu universo personal de información- único y construido para ti por filtros personalizados que potencian la web. Facebook contribuye con temas para leer y actualizaciones de estado de amigos, Google personaliza tus búsquedas y Yahoo News tus noticias. Es un espacio realmente cómodo y, por definición, está habitado por las cosas en las que estás interesado en clickear. Pero también es un problema grave: el conjunto de intereses en los que hacemos click (sexo, chismes, o temas relevantes a nivel personal) no son necesariamente el conjunto de intereses que necesitamos saber.

Pariser sitúa el cambio de paradigma en 2009 cuando Google anuncia la búsqueda personalizada, alejándose del buscador estándar que conociamos hasta el momento. Entre otras cosas, este cambio implicó que de nuestras búsquedas Google tomaría hasta 57 señales de información distintas para que el algoritmo trabaje en los próximos resultados personalizados.

“La democracia que trae internet aún no ha llegado, estamos cada vez más encerrados en nuestras burbujas”

Este tipo de búsqueda es comentada por el autor como un “espejo de una sola vía” (One way mirror) dónde el reflejo se queda solamente con nuestros propios intereses. Luego agrega que “la democracia que trae internet aún no ha llegado, estamos cada vez más encerrados en nuestras burbujas, cuando en realidad deberíamos poder ver las cosas desde el punto de vista del otro.”

Por ejemplo, el algoritmo de facebook que organiza las noticias, podría cambiar las publicaciones de nuestros amigos por fanpages de empresas, productos o sitios en los que hemos clickeado. Es decir, pasamos de ver lo que otros publican a ver lo que nosotros queremos ver. De alguna manera le damos de comer a los usuarios, más likes son más posibilidades de verlos en nuestro feed. No estaba tan errada la tapa de TIME, aunque quizá podríamos agregar debajo un (“Me”)

Pariser también nos cuenta que hizo un ejercicio muy sencillo al pedirle a dos compañeros que Googlearan sobre un mismo tema, y no fue sorpresa que se encontraran con dos resultados totalmente distintos.

La frase incansable a lo largo de textos sobre esta temática puede resumirse en la frase que cita Pariser: “You’re getting a free service, and the cost is information about you.” (Chris Palmer Electronic Frontier Foundation) o cómo dice el refrán popular si te gusta el durazno, bancate al pelusa.

El autor resume las 3 dinámicas por las que funcionan los filtros burbuja en:

  • Estás solo en ella.
  • La burbuja de filtros es invisible.
  • No elegís entrar a la burbuja de filtros.

Lejos de querer sonar apocalíptico, Pariser es consciente de la importancia de los filtros en una sociedad del conocimiento que sufre de inconvenientes como el “attention crash” (¿en español le diríamos infoxicación?), dado que es imposible atender todo, y por eso las burbujas de filtros vienen a funcionar como una herramienta que alivia el flujo de información.

Pero debemos estar atentos a que la relevancia en este sistema de búsquedas y resultados se da por que a mayor información, se arman mejores filtros, que generan más información…

“facebook es útil porque todos están en él”

Tanto Google como Facebook buscan usuarios objetivos para insertar publicidad que venden a otras empresas. El efecto “lock-in” que generan no permite que estos migren hacia otros sitios dado que, parafraseando la Ley de Metcalfe “facebook es útil porque todos están en él.” Pariser hace referencia, pero no en extenso, de empresas no muy conocidas pero que también realizan este trabajo como Acxiom, TargusInfo (ahora Nuestar) o Rubicom Project. Por citar uno de los ejemplos del autor, Acxiom ha colectado en USA hasta 1,500 datos únicos de personas. Como sabemos a esta altura, las empresas pagan mucho por estos datos:

“La mitad del dinero que invierto en publicidad se va al tacho. El tema es que no sé que mitad.”

Por último, uno de los efectos generados por este tipo de algoritmos, es el fortalecimiento del bonding en detrimento del bridging. Dónde mientras en el primero se refuerzan los nodos conectados entre sí, aumentando esta burbuja y aislándonos del exterior de nuestros intereses. En cambio, en el bridging a partir de nuevos nodos, se permite la creación y el conocimiento colectivo a partir de encuentros inesperados.

Pariser nos advierte sobre este efecto, dado que entiende que la serendipia estaría en riesgo, y en poco tiempo ya no habría nada más que aprender.