La resonancia de nuestras burbujas sociales

Realizamos una búsqueda en Google sobre un producto cualquiera, visitamos los enlaces que consideramos oportunos, o bien hemos dado un “Me gusta” a alguna noticia de ese mismo producto en el muro de alguno de nuestros contactos y, a continuación, visitamos nuestro propio perfil en Facebook. Con asombro comprobamos que en la sección de publicidad que esta plataforma nos obsequia aparecen nuevamente enlaces y publicidad de contenidos idénticos o similares a los localizados con anterioridad. La explotación de los denominados “big data” que nuestra traza deja en las navegaciones que efectuamos emerge como un hecho casi inevitable. Pero este abordaje en nuestro estilo de uso de Internet que sufrimos no es el único aspecto que influye en el “direccionamiento” que nos presentan las plataformas de redes sociales en las que participamos. El hecho más destacable de nuestra conducta tecnológica es que las redes sociales se han convertido rápidamente en un canal predominante para acceder a la información, difundir ideas e influir en las opiniones propias y ajenas.

Sin embargo, este nuevo escenario dista mucho de ser enriquecedor de nuestras posibilidades de ampliación del conocimiento adquirido. Ethan Zuckerman — Director del Center for Civic Media del MIT — resalta una de las paradojas más grandes de la era digital: “Estamos a un click de tener un amigo en las antípodas pero, al final, resulta que acabamos siguiendo a amigos que ya conocemos del trabajo, la escuela o a la vuelta de la esquina”. En este marco, denuncia la falta de globalidad de la red y nos alerta de peligros que pueden dañar hasta la calidad democrática de nuestros gobiernos.[1]

En un interesante estudio recientemente publicado por D. Nikolov y otros[2] (“Midiendo las Burbujas Sociales en línea”) se sugiere que el filtrado social y el filtrado algorítmico que provocan las redes sociales y los buscadores pueden provocar la exposición a una menor diversidad de puntos de vista, e incluso alimentar la polarización y la desinformación. En él se muestra que, en general, las personas acceden a un espectro significativamente más reducido de fuentes de información a través de las redes sociales y el correo electrónico, en comparación con las herramientas de búsqueda utilizadas individualmente.

La importancia de este hallazgo se revela mediante la relación observada entre la diversidad de fuentes de información que experimentan los usuarios a nivel colectivo e individual, confirmando la idea de que cuando usamos las redes sociales nos encontramos dentro de “burbujas sociales”, lo que implica, en suma, que la tecnología que utilicemos sesga nuestra exposición a nuevas informaciones.

La Web constituye una fuente de conocimiento y un espacio social en el que estamos inmersos, pero en el cual nos es más difícil gestionar el flujo constante de noticias e informaciones que llegan a nuestras pantallas. Los proveedores de contenidos y los usuarios han respondido a este problema mediante la adopción de una amplia gama de herramientas y comportamientos que filtran u ordenan los elementos en dicho flujo. Un efecto de este proceso ha sido la mayor “personalización”: la gente ve más contenido adaptado específicamente a ellos en función de sus comportamientos pasados o el uso de redes sociales, o bien, los “sistemas de recomendación”: por ejemplo, sugiriendo elementos con mayor probabilidad de que nos interesen en función de compras anteriores, a las acciones pasadas de usuarios similares, u otros criterios basados en la propia conducta pretérita y con nuestros “amigos” (contactos). Los motores de búsqueda proporcionan resultados personalizados, igualmente, a partir de nuestros historiales de navegación y las conexiones sociales establecidas.

Comúnmente nosotros mismos adoptamos filtros en el comportamiento en línea, ya sea haciéndolo de manera consciente o no. En el caso de Facebook, una gran parte de los usuarios visualizan las noticias compartidas por sus amigos más habituales. Debido al limitado tiempo y la capacidad de atención que poseemos y la gran popularidad de las redes sociales en línea, el descubrimiento de la información se está transformando de una acción individual a un quehacer social. Aparte de una evidente utilidad, los filtros personalizados tienen sesgos que afectan a nuestro acceso a la información de manera importante. Autores como Eli Pariser opinan que la dependencia de la personalización y los medios de comunicación social lleva a la gente a estar expuesta a un conjunto muy limitado de puntos de vista. Según esta hipótesis, las creencias existentes se refuerzan porque están encerrados en las llamadas “burbujas de filtro” o “cámaras de resonancia”, que nos impiden comprometernos con ideas diferentes de las propias. Dicha exposición selectiva podría dar lugar a opiniones menos informadas y un terreno fértil para la desinformación.

Ello se comprueba observando el comportamiento del usuario en línea. Por ejemplo, los comentaristas en un mismo blog tienen varias veces más probabilidades de estar de acuerdo con sus contenidos que otros que no; según las tendencias políticas los liberales y los conservadores realizan principalmente enlaces dentro de sus propias comunidades. En Twitter, la polarización política es aún más evidente. Al navegar por las noticias, es más probable que la gente se encuentre expuesta a ideas afines, y permanezca conectada a artículos de opinión y compartirlos con otras personas que tengan intereses y valores similares. En el contexto de los acontecimientos polémicos, que son altamente polarizantes, las fuentes web utilizadas tienden a ser parciales, y sólo una pequeña fracción de los lectores en línea visita más de dos fuentes diferentes.

La cuestión planteada por la investigación de Nikolov y otros, es: ¿Cual es la diversidad de fuentes de información expuesta a través de la “búsqueda de información” individual frente a los canales de comunicación interpersonal, como las redes sociales y el correo electrónico? Para responder a esta pregunta han examinado tres fuentes de datos sobre comportamientos en línea: tráfico web, clics del motor de búsqueda y clics de intercambio de enlaces en Twitter. Han utilizado los “datos de clic” y el tráfico originado dentro de la red de la Universidad de Indiana y al solicitar páginas externas. Corresponde a una población diversa de más de cien mil personas con datos registrados entre 2006 y 2010, obteniendo un total de más de 195 millones de registros, cada uno representa a alguien al hacer clic en un vínculo de un motor de búsqueda, un correo electrónico o en medios de comunicación social. Y cuantifican la diversidad de los sitios web visitados de cada categoría aplicando el cálculo de la entropía de Shannon.

En su análisis empírico han medido cómo se concentran las fuentes de información accedidas por las personas que utilizan diferentes tipos de actividades en línea (búsqueda, correo electrónico y redes sociales) en unos pocos sitios web o distribuidos en un conjunto amplio de webs. Sin realizar ninguna distinción en cuanto al tipo de personas que visitan cada contenido, ni como noticias frente a otros sitios, artículos de opinión frente a la presentación de informes, o el sesgo ideológico. No han considerado las creencias, los comportamientos pasados o intereses específicos de los consumidores de información. Y sus resultados constituyen, por lo tanto, un contexto general y aplicable a diferentes temas, regiones geográficas, intereses y medios de comunicación.

Estos datos proporcionan la primera comparación empírica a gran escala entre la diversidad de fuentes de información alcanzados mediante diferentes tipos de actividad en línea. Demostrando la evidencia de una burbuja social colectiva, pues la diversidad de la información alcanzada a través de la comunicación interpersonal y los medios sociales es significativamente inferior que a través de la búsqueda individual. Y sugieren también que existen burbujas sociales a nivel individual, así: mediante el uso de medios de comunicación social a los que estamos expuestos accedemos a conjuntos más estrechos de fuentes de información.

La cuestión que se nos presenta, así mismo, es en qué forma nuestros comportamientos, nuestras emociones, en el manejo que hacemos de nuestras redes sociales determinan y/o limitan el efecto de “caja de resonancia” de nuestra propia burbuja social. A través de Filipa M. Ribeiro conocemos una importante disertación doctoral titulada “Las emociones y los Sistemas de Recomendación: Un Enfoque Social Network”[3] desarrollada por Carlos Figueiredo, en donde explora dos conceptos importantes que nos afectan a todos: 1) el efecto de “caja de resonancia”, lo que explica que la gente de forma natural busca aquello que está de acuerdo consigo misma, y 2) el efecto de la “burbuja filtro”, siguiendo las advertencias de Eli Pariser quien manifiesta que los algoritmos web impiden que las personas se expongan a puntos de vista diferentes de los suyos propios. Figueiredo sostiene que cuando la personalización web y de medios sociales siguen los principios de homofilia, en lugar de impulsar la innovación y la oportunidad, la calidad de la recomendación se reduce debido al hecho de que hay una “distancia cognitiva”[4] baja entre los usuarios, dada la alta probabilidad de familiaridad en sus intereses y puntos de vista respectivos.[5]

Sostiene que el Efecto “Caja de Resonancia Social” atrapa a la gente dentro burbujas sociales de información. Esto se debe a la falta de diversidad en los puntos de vista de los usuarios que se agrupan por propiedades endógenas y, por lo tanto, quedan expuestos a la falta de novedad en la información entregada y compartida entre ellos. Además señala que la Web está emulando narrativas humanas. Esto se encontraría en la información implícita contenida en los vínculos sociales y en el contenido que se comparte y se valora. Como consecuencia de esto, lo que solía ser privado ahora es mutuo y compartido, es decir, todo el mundo puede profundizar más dentro del pensamiento de los demás a través de la información compartida.

Según Figueiredo hay inconvenientes incontables relacionados con esta realidad restrictiva. En este sentido, destaca tres motivos que tienen un impacto negativo en la interacción social y en el comportamiento individual: En primer lugar, la caja de resonancia conduce a una mayor conformidad y menos diversidad. En consecuencia, las personas pierden los estímulos a plantear nuevas preguntas, lo que reduce el aprendizaje y la creatividad. En segundo lugar, una menor novedad se asocia a una menor sorpresa, lo que significa menos riqueza en la construcción de sentido. Este hecho puede reducir la capacidad de interpretar la realidad circundante explorar diferentes perspectivas. En tercer lugar, una menor diversidad en los puntos de vista que se generan entre los usuarios, significa una menor calidad en los servicios prestados por los sistemas de recomendación social, y así, un menor nivel de satisfacción de estos usuarios.

¿Cómo utilizar los datos sociales y evitar el “Efecto de Cámara de Resonancia Social”? Este investigador propone una solución para las limitaciones relacionadas con el Efecto “Echo Chamber Social” sobre los sistemas de recomendación que arroja una nueva luz sobre la hipótesis de que una red social es algo más que “homofilia”, o solamente influencia social. Frente a la homofilia, la heterofilia describe la tendencia a interactuar con otros de diverso tipo y se refiere al hecho de que diferentes personas pueden tener diferentes frecuencias o intensidades en sus relaciones. Partiendo de las teorías del Análisis de Redes Sociales y aplicando el conocimiento de la neurociencia y la psicología de la percepción de la novedad y la respuesta de sorpresa para apoyar el marco experimental, la principal conclusión del autor es que el rendimiento de los sistemas de recomendación basados en redes sociales se puede mejorar a través de los datos sociales concebidos desde las diferencias de género y los nodos centrales definidos por puentes de la red de vínculos distantes que abarcan agujeros estructurales no redundantes (cuando dos grupos separados poseen información no redundante hay un agujero estructural). Esta conclusión coincide bastante con la idea generalizada en el Análisis de Redes Sociales de que los sujetos (nodos) de nuestros lazos (vínculos) débiles pueden, en unas circunstancias dadas, suministrarnos más información novedosa y una ayuda puntual más eficaz que quienes forman parte de nuestros lazos fuertes (amigos más próximos, familiares, compañeros habituales de trabajo).

Tres principios que sintetizan su investigación se resumen así por el autor:

En primer lugar, la sorpresa es un sustituto adecuado de la novedad percibida por un receptor en un puente de red. Los resultados han demostrado que socialmente las relaciones distantes y un apoyo emocional bajo entre el emisor y el receptor son dos dimensiones importantes para describir los vínculos débiles como puentes en una red.

Un segundo principio de síntesis es que los agujeros estructurales de una red, atravesados por lazos débiles, muestran una estrecha relación con las elecciones de contenidos de los receptores. La selección de contenido depende más de la reacción emocional del receptor (es decir, la sorpresa), que de factores asociados a la relevancia social del nodo (sujeto) que lo emite. Relevancia social significa aquí el número de conexiones adyacentes (grado de centralidad) y la fuerza del vínculo correspondiente de un nodo dado en relación con otros nodos en la red.

En tercer lugar, los resultados sugieren que los atributos personales (diferencias en el género) conjuntamente con factores de puente (lazos débiles) caracterizan la distancia cognitiva óptima (entre los individuos en una red social) que subyace en la percepción de la novedad, es decir, la sorpresa. Esto significa que tales dimensiones son un factor de predicción de la percepción de la novedad.

Todo ello apoya el supuesto de que la gente forma sus redes en función de la percepción de los demás a través del acceso a los contenidos y su evaluación a nivel cognitivo y emocional. Estos resultados parecen apoyar la afirmación de que el estímulo cognitivo relacionado con la interpretación de la información no sólo depende de la información en sí, sino también de las emociones provocadas por los individuos. En particular, hay una distancia cognitiva óptima entre el emisor y el receptor cuando la sorpresa es la emoción elicitada. Obviamente, esta distancia puede ser caracterizada por la posición estructural de los individuos en la red y sus atributos personales. Además de toda la suerte de deliberaciones y análisis que se derivan de esta investigación, personalmente me resultan especialmente ilustrativos estos resultados de Figueiredo de cara a mi investigación sobre el comportamiento informacional colaborativo.

Finalmente, según su disertación, los resultados muestran que los datos sociales se pueden utilizar de manera que aumente las distancias cognitivas entre los usuarios con el fin de hacer frente a una serie de nuevas amenazas que han sido impuestas por algunos algoritmos web. Algunas de estas amenazas serían: a) amenazas a la democracia o la tolerancia, porque las personas están siendo separadas por grupos de opinión; b) la amenaza del conformismo, dada la falta de libertad “natural” para acceder a información novedosa; c) la amenaza cognitiva, dado que la capacidad de las personas para interpretar la realidad circundante disminuye; d) la amenaza de una innovación “blanda”, debido a la urgencia de obtener el tiempo y la atención de la gente, lo que puede reducir el valor añadido a la sociedad de algunas tecnologías.

Entre las diversas cuestiones a las que nos debemos enfrentar, a partir de estas investigaciones, resalto las siguientes: ¿En qué medida estamos dispuestos a ampliar sustancialmente, en las redes sociales que utilizamos, nuestro rango de relaciones con sujetos (nodos) cuyas características sean distantes a las nuestras? ¿De qué forma podemos ampliar el ámbito de influencia social de nuestras ideas si no estamos dispuestos a admitir la interacción con quienes no participan en su totalidad de ellas? ¿Estamos abiertos a las sorpresas? ¿Tenemos capacidad de articular noticias o sugerencias novedosas, o “diferentes” a lo habitual, en nuestro entorno de redes sociales? ¿Creemos en la posibilidad de profundizar en la democracia sin asumir un cierto grado de incertidumbre y un escenario de distancia cognitiva con los interlocutores posibles?

REFERENCIAS:

[1] Betriu, Carlos. ENTREVISTA a Ethan Zuckerman “Todavía no entendemos muy bien cómo ocurre el cambio social en la era digital”, en OpenMind. 18 noviembre 2014.

www.bbvaopenmind.com/ethan-zuckerman-todavia-no-entendemos-muy-bien-como-ocurre-el-cambio-social-en-la-era-digital/

[2] Dimitar Nikolov, Diego F. M. Oliveira, Alessandro Flammini, Filippo Menczer (2015) “Measuring Online Social Bubbles”. Center for Complex Networks and Systems Research, Indiana University. arXiv:1502.07162v1 [cs.SI] 25 Feb 2015

[3] Figueiredo, C. (2014) “Emotions and recommender systems: a socialnetwork approach”. Dissertação apresentada na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto. 2014 repositorio-aberto.up.pt/handle/10216/77812

[4] Concepto basado en la Teoría Cognitiva de la Empresa de Bart Nooteboom, utilizado para analizar la potencialidad de innovación en una organización o empresa.

[5] Filipa M. Ribeiro (2015) Review: How emotions and gender can avoid the ‘echo chamber effect’ on web systems? HEDDA. 22 jan 2015. uv-net.uio.no/wpmu/hedda/2015/01/22/review-how-emotions-and-gender-can-avoid-the-echo-chamber-effect-on-web-systems/


Originally published at www.gabrielnavarro.es on April 8, 2015.