Mi experiencia bajo la tiranía del algoritmo: entre el desamor y la falta de libertad

Esta red social sigue colocando sus stories en primer lugar, sigue informándome de los eventos en los que está interesado, sigue sugiriéndome amigos que podrían haber sido míos si las cosas hubiesen resultado distintas. Lo mismo sucede con Instagram, con Twitter y hasta con LinkedIn. Gracias a los hackers que obligaron al cierre de Google+ la lista queda acá.

En definitiva, las redes siguen haciendo lo mismo que meses antes. La diferencia –más allá de la más obvia y que se reduce a aquellas dos letras: ex– es que la interacción se redujo a algún like desperdigado.

Entonces, Mark (Zuckerberg), Jesús, María y José, si Facebook capta al vuelo cuando un contacto pasa a ser relevante entre las decenas y centenas de contactos y llena tu feed de los posts, likes y comentarios que deseás ver, ¿por qué es completamente lerdo para entender que esa persona ya no es –dolorosamente– parte de tu vida? Facebook parece entenderlo con todos aquellos compañeros de trabajo que se sentaban en el escritorio de al lado –similitud: cercanía– y no volviste a ver después de su renuncia –similitud: el cachetazo de decir que la relación no prospera–. ¿Por qué esto no lo entiende por las buenas? ¿Acaso no se puede desprogramar? ¿Acaso tanto machine learning no debería comprender mejor las respuestas y los silencios? 

La insensibilidad de Mark

El algoritmo del feed de noticias de Facebook utiliza más de 100 mil señales para decidir qué mostrarle al usuario. Cada versión es única y completamente personal. 

En la era de los clickbaits, noticias falsas, bots y trolls, las personas reportaban niveles más altos de ansiedad e infelicidad después de visitar Facebook y Twitter. Según estudios, estos usuarios decían exudar indignación en vez de conectarse con las personas que querían. Facebook cambió entonces sus algoritmos. El propio señor de la amistad en línea anunció que se iba a priorizar las “conversaciones significativas” con “amigos y familiares”.

Amigos y familiares es un término subjetivo que Facebook no define realmente, pero debemos pensar que incluye a las personas –incluso las marcas– más importantes EN tu vida (las mayúsculas fueron a propósito). Facebook, al igual que Instagram, piensa que puede detectar a estas personas mediante ciertas “señales”, como la frecuencia con la que comentás sus publicaciones o si configurás notificaciones (¡que no las tengo, Mark!) para recibirlas. El tamaño del grupo de “amigos y familiares” es diferente para cada usuario.

“Cada acción o comportamiento que realizan los usuarios en Facebook (como mirar un video, comentar una foto, poner un me gusta, publicar un video o una foto) es información que le habla al algoritmo sobre los intereses y gustos individuales de cada usuario”, explicó Pablo Buela, director general de Pimod, una agencia de publicidad digital. 

He aquí otros ejemplos de interacciones “significativas”: una persona que reacciona a una publicación de una marca que un amigo ha compartido; múltiples personas respondiendo a los comentarios en un video o artículo que vieron en su feed de noticias; una persona que comparte un enlace en Messenger para iniciar una conversación con un grupo de amigos. 

¿Pero por qué sigo recibiendo notificaciones sobre la misma foto pero con nuevos comentarios? No es que Facebook sea chusma (en el sentido del código). Es porque es el combo perfecto: contacto relevante con buena porción de texto para leer. El resultado es que, si lo leyera, pasaría enganchada más tiempo en el servicio. Lo mismo ocurre con los posts con reacciones y acciones (como compartidos), los videos, las noticias locales, con los grupos de Facebook y con las páginas seleccionadas como favoritas (en particular si se las comenzó a seguir recientemente o si un amigo dio un like o comentó ese contenido). Y esto también se aplica a los eventos porque, por más que ahora no se requiera mi compañía, las páginas de espectáculos o festivales generan etiquetas y respuestas y Facebook las reconoce como “conversaciones significativas”. 

Héctor Cotelo, consultor en Business Analytics en Quanam, lo expresó de esta forma: “En sí, el algoritmo intenta clasificar a los usuarios para mostrarles contenido que les guste, ya que eso supone que pasarán más tiempo en la red social. Es lógico. Si abrís la aplicación y todo el tiempo te muestra cosas que no te gustan, la vas a cerrar al toque”. La ecuación es simple: más usuarios, más tiempo, más plata. Y lo que más te gusta proviene, generalmente, de tus contactos significativos. La red recompensa todo esto con un alcance adicional. Pues, claro, la inteligencia artificial no entiende (todavía) de compasión, y eso le da ventaja solo a una mitad.

Respecto a esto, Buela dijo: “Facebook le asigna un valor al contenido que determinará su relevancia para el usuario. Cuanto más alta sea la puntuación, más probabilidades habrá de que aparezca en el feed. A cada contenido se le asignan puntuaciones diferentes para personas individuales”.

Algunos estudios afirman que el algoritmo conoce bien al usuario después de 300 me gusta. Pero también conoce en qué tipo de videos invertimos más tiempo o cuáles son los que salteamos. Esa información es entendida como “más genuina”, porque, a juicio de Buela, “es un comportamiento privado del usuario”. Pero también extrae información de fuera de la plataforma. Millones de compañías tienen activada esta opción. Se estima que Facebok nos trackea en más de 8,4 millones de sitios web. Colmo de males.

“La libertad de expresión queda en manos de la programación informática”, afirmó Pablo Buela.

Con todo, el énfasis en amigos y familiares tiene otras desventajas que van a importarte más que mi derrotero sentimental. Y es la falta de privacidad y la mercantilización de los datos privados. “También lo es el manto de silencio y de misterio que existe detrás del algoritmo y su funcionamiento”, apuntó Buela. Para él se trata de una “libertad restringida” que puede ser más limitada cuando el algoritmo bloquea ciertos contenidos porque, sin análisis, no cumplen con sus reglas de contenido apropiado. Por ejemplo, una campaña para prevenir el cáncer de mama en la que se vea un seno en una imagen tiene chance de ser censurada. “La libertad de expresión queda en manos de la programación informática”, afirmó. 

La carga del pasado

Instagram, como varilla que es del paraguas empresarial de Facebook, funciona de un modo similar. El grado de interacción es el alimento de su algoritmo. Cuanto más me gusta, comentarios, publicaciones guardadas y mensajes privados recibe un post, el sistema le otorga más importancia. 

En 2018, Julian Gutman, product lead de Instagram, reveló algunos secretos algorítmicos: por ejemplo, para ordenar el feed, la app “predice” cuál publicación te importará más al analizar el comportamiento “pasado” con contenido similar, cuán recientemente se compartió la publicación y qué tan “cerca” (sí, la palabra es cerca y no se refiere a la geografía) estás de la persona. Instagram les da una clasificación más alta a los usuarios con las que has interactuado “mucho” en el “pasado” (comentarios y etiquetas). 

Gutman lo dijo así: “La clasificación de feeds se basa en el aprendizaje automático, que es una tecnología que utiliza datos históricos para hacer predicciones sobre el futuro”. Si me preguntan a mí, tanto anacronismo es una condena. 

Gutman lo dijo así: “La clasificación de feeds se basa en el aprendizaje automático, que es una tecnología que utiliza datos históricos para hacer predicciones sobre el futuro”. Si me preguntan a mí, tanto anacronismo es una condena.

Esto es así desde julio de 2016, cuando Instagram abandonó el algoritmo cronológico a pedido de los usuarios, que alegan que se perdían el 70% de todos los posts y el 50% del contenido de sus amigos. La compañía asegura que el cambio sirvió para llevar el último número al 90%. También subió el tiempo de uso: de 21 minutos al día a 24 minutos por usuario en promedio. Más tiempo invertido significa más anuncios vistos, lo que significa más ingresos para Instagram.

Tal vez hayas notado que en todas tus publicaciones aparece un nombre junto al corazoncito del shock de dopamina. Esa persona no es otra que el usuario con el que estás más involucrado en la red. Lo mismo sucede con las stories: el algoritmo te las muestra en primer lugar.

Instagram también prioriza al usuario que tenga más seguidores. Y si te lo preguntás igual que yo, Gutman no explicó por cuánto perdura ese “pasado”, pero puedo aseverar que sigue bien fresco hasta, por lo menos, dos meses después.

Lo que “pasa ahora” en Twitter

¿Y qué sucede con Twitter? Twitter debería ser un remanso si, en teoría, prioriza “lo que está pasando ahora mismo”. ¡Error! (al estilo de querer ir a Asia y terminar en América). La interacción que hayas tenido –otra vez– en el pasado sigue siendo relevante para el algoritmo: así tendrás novedades en el timeline y en las alertas de lo que te has perdido por no entrar a la cuenta y que quizás querías perder. Pero también cambió el concepto del tiempo pasado. 

A fines de 2017, Twitter estrenó nuevo algoritmo. Por este muestra tuits publicados hace 10 horas antes que los tuits publicados hace menos de dos horas. En general, la red pasó a ordenar el contenido basado en los siguientes criterios: el tuit propiamente dicho –si tiene foto o video y por la cantidad de likes y retuits–, el autor –basado en tus interacciones “pasadas”; acá la cita es textual: “(Según) la fuerza de tu conexión con él y el origen de tu relación”;–  y vos mismo –por ejemplo, por tu frecuencia de uso del servicio–. Con todo, Twitter ordena el contenido de esta manera: tuits mejor ranqueados, los que “te perdiste” –y cree que no podés vivir sin ellos– y lo que queda en orden cronológico inverso –como con el algoritmo viejo–. La intención es que veas los “mejores” tuits de un vistazo antes de profundizar en las secciones más largas. Acá es posible que veas tuits de cuentas que no seguís, porque Twitter cree que harán tu timeline más interesante. Además, en la empresa se explicó que el tiempo dedicado a leer los tuits de alguien o visitar su perfil ya afecta el contenido, incluso si no hay interacción entre las partes.

Desprogramación

Héctor Cotelo, consultor en Business Analytics en Quanam, dio la mala noticia: “No es posible ‘desprogramar’ estos algoritmos”. Pero explicó que hay algunas técnicas para “dejarles menos pistas sobre quiénes somos y sobre qué cosas nos gustan”. A situaciones desesperadas, medidas desesperadas. 

Si eliminar una cuenta no es una opción, queda notificar a Facebook y Twitter que querés que muestren menos sobre un contacto en particular, lo cual se hace desde el perfil y desde un tuit, respectivamente. Esta es una forma de desempeñar un papel más activo en la preparación de tu feed sin silenciar o dejar de seguir a alguien. La oferta no es válida, no obstante, para Instagram.

Cotelo da un paso más allá y recomienda navegar de modo incógnito. De esta manera, se almacena lo menos posible en el historial de búsquedas y se ahorran las cookies. Esto es posible en Chrome, Firefox, Internet Explorer y Safari. Algo un poquito más complicado es utilizar una VPN, pero solo es cuestión de buscar una confiable e instalarla en el dispositivo. El experto en algoritmos también recomendó usar cuentas de correo “desechables” para evitar el inicio de sesión mediante Gmail o Facebook. Esto brinda una navegación más segura en general (y quizá también resuelva el problema sentimental por un ex demasiado activo en las redes sociales).

“Lo que vemos en las redes sociales es un pequeño subconjunto de la realidad. Lo que las plataformas entienden que queremos ver y, por lo tanto, opiniones que están más alineadas con las nuestras. Esto puede llevar a determinados radicalismos que no están buenos”, recordó Cotelo.

La artillería pesada, a juicio de Cotelo, puede estar compuesta por determinados programas que navegan de forma aleatoria por internet para “marear” a los algoritmos. “Imaginate. Vos entrás a una página de fútbol chino, otra de tuercas en Sudáfrica, etc. A estos algoritmos les cuesta más sacar tu perfil”, explicó. Si los datos que el proveedor recopila de una red doméstica están llenos de actividades confusas y azarosas, además del historial real de navegación, es más difícil que los sistemas deduzcan cosas sobre el usuario. Por ejemplo, Steven Smith, integrante del Laboratorio Lincoln del MIT, configuró el programa PhantomJS para que visite más de 100 dominios al día, creando así la ilusión de que hay varios usuarios en la red.

“Lo que vemos en las redes sociales es un pequeño subconjunto de la realidad. Lo que las plataformas entienden que queremos ver y, por lo tanto, opiniones que están más alineadas con las nuestras. Esto puede llevar a determinados radicalismos que no están buenos”, recordó Cotelo. 

Pero, ¿y si hoy no quiero ver lo que las redes eligen para mí? ¿Qué pasa si hoy solo quiero ver las cosas que elijo de forma explícita? Si los algoritmos no nos van a dar más libertad, aquí va una sugerencia para Mark: agregar un ícono de un corazón roto. Al activarlo, el algoritmo aprende que no debe molestarnos hasta que, por lo menos, sanemos.