Una burbuja de filtro es un estado de aislamiento intelectual o ideológico que puede estar provocado por los algoritmos que nos proporcionan información con la que estamos de acuerdo, en función de nuestro comportamiento pasado y el historial de búsqueda.

Es decir, una red social o un medio, pueden estar ofreciéndonos información acorde a nuestras ideas políticas o formas de ver el mundo, y no exponernos a pensamientos o ideologías contrarias. 

Es un término bastante popular que fue acuñado por el activista de Internet Eli Pariser, quien escribió un libro al respecto.

Sin embargo, el investigador principal del Reuters Institute, Richard Fletcher, en un reciente seminario, desmonta algunos de los mitos en torno a las burbujas de filtro y alerta sobre lo que puede haber detrás de las burbujas de filtro.

Según Fletcher, centrarnos en las burbujas de filtro “puede distraernos de problemas un poco más apremiantes. Algunos de estos problemas de alguna manera están relacionados con el uso de plataformas y no es que las plataformas sean la causa, sino que son parte del cuadro”. 

Fletcher apunta que la evidencia empírica “parece sugerir que el uso de noticias online en búsquedas y redes sociales es más diverso. Pero existe la posibilidad de que esta diversidad esté causando algún tipo de polarización, tanto en actitudes como en uso. Esto es interesante, porque de alguna manera es lo contrario de lo que predijo la hipótesis de la burbuja de filtro”.

Lo más importante de todo, -indica Fletcher- tomando un argumento  de un libro reciente de Axel Bruns, es que “el enfoque en las burbujas de filtro puede estar evitando que confrontemos adecuadamente las causas más profundas de división tanto en la política como en la sociedad. Si bien seguimos examinando las plataformas y sus efectos sobre el uso de noticias, es crucial que no caigamos en esta trampa de ignorar algunos de los factores potencialmente más importantes que están creando algunos de los problemas que enfrentamos”.

 

Algunas ideas clave del estudio sobre las burbujas de filtro

¿Qué es una burbuja de filtro? ¿Es lo mismo que una cámara de eco?

La gente usa servicios como Facebook, Twitter y Apple News para recibir sus noticias. Algunas de las noticias que las personas ven cuando usan estas plataformas han sido seleccionadas automáticamente por algoritmos. Los algoritmos hicieron esta selección mediante el uso de datos que han sido recopilados por plataformas, en función de nuestro uso anterior, y también datos que damos voluntariamente a las plataformas. El temor es que esto podría reforzar los patrones de consumo existentes.

“Personalmente, -indica- Fletcher- creo que las cámaras de eco y las burbujas de filtro son ligeramente diferentes. Una cámara de eco es lo que puede suceder cuando estamos sobreexpuestos a noticias que nos gustan o con las que estamos de acuerdo, lo que puede distorsionar nuestra percepción de la realidad porque vemos demasiado de un lado, no lo suficiente del otro, y comenzamos a pensar que tal vez la realidad es “Me gusta esto”.

Las burbujas de filtro describen una situación en la que las noticias que no nos gustan o con las que no estamos de acuerdo se filtran automáticamente y esto podría tener el efecto de reducir lo que sabemos. Esta distinción es importante porque las cámaras de eco podrían ser el resultado del filtrado o podrían ser el resultado de otros procesos, pero las burbujas de filtro tienen que ser el resultado del filtrado algorítmico. 

¿Cómo reciben las personas sus noticias?

“Es útil comenzar desde el principio. Quizás el lugar más fácil para comenzar es preguntar si las personas realmente usan Internet para recibir noticias, y creo que la respuesta a esa pregunta es un claro sí“, apunta Fletcher.

“La mayoría de los datos que he recopilado con un equipo de personas en el Instituto Reuters provienen del Digital News Report, nuestra encuesta anual sobre el uso de noticias en 38 mercados diferentes en los cinco continentes, principalmente en Europa. Cuando preguntamos a las personas cuál es su principal fuente de noticias, aproximadamente el mismo número de personas dice online y televisión. En algunos países, la televisión está ligeramente por delante y en otros, lo online está un poco por delante. Pero, en términos generales, vemos un patrón muy similar en línea y televisión bastante por delante de la prensa y la radio”.

¿Qué otros algoritmos influyen en el consumo de noticias?

Los motores de búsqueda, el correo electrónico, las alertas móviles y los agregadores también se basan en algoritmos de alguna manera para entregar noticias a las personas.

“Cuando preguntamos a las personas cuál es su principal forma de obtener noticias en línea, alrededor de un tercio dice que es yendo directamente a los sitios web y aplicaciones de proveedores de noticias como BBC News o The Guardian en el Reino Unido. Los otros dos tercios dicen que su principal forma de obtener noticias es por lo que llamamos una puerta lateral, que incluye servicios como búsqueda, redes sociales, etc., y algunos de estos servicios dependen de algoritmos en diversos grados”.

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Entonces, cuando se trata de filtrar burbujas, “está claro que existe el potencial para que nos preocupemos. Está claro que los algoritmos y los servicios guiados algorítmicamente son muy importantes, y mucha gente los está utilizando para obtener noticias en línea”. 

¿Cómo funciona la personalización?

Según Fletcher, podemos distinguir entre personalización autoseleccionada y personalización preseleccionada.

La personalización autoseleccionada se refiere a las personalizaciones que nos hacemos voluntariamente, y esto es particularmente importante cuando se trata del uso de noticias. La gente siempre ha tomado decisiones para personalizar su uso de noticias. Toman decisiones sobre qué periódicos comprar, qué canales de televisión mirar y, al mismo tiempo, cuáles evitarían.

Los académicos llaman a esto exposición selectiva. Sabemos que está influenciada por una variedad de cosas diferentes, como los niveles de interés de las personas en las noticias, sus creencias políticas, etc.

La personalización preseleccionada es la personalización que se realiza a las personas, a veces mediante algoritmos, y a veces sin su conocimiento. Y esto se relaciona directamente con la idea de las burbujas de filtro porque los algoritmos posiblemente toman decisiones en nombre de las personas y es posible que no se den cuenta.

La razón por la cual esta distinción es particularmente importante “es porque debemos evitar comparar la personalización preseleccionada y sus efectos con un mundo donde las personas no hacen ningún tipo de personalización. No podemos suponer que fuera de lo online, o cuando las personas seleccionan las noticias online, lo hacen de manera completamente aleatoria. Las personas siempre participan en la personalización hasta cierto punto y si queremos entender el alcance de la personalización preseleccionada, tenemos que compararla con la alternativa realista, no con los ideales hipotéticos”.

Es importante, en particular, “no idealizar la naturaleza del uso de noticias fuera de línea (no online) para muchas personas. Uno de los primeros estudios que hicimos en esta área analizó cómo las personas seleccionan las noticias en línea en comparación con las que están fuera de línea. Analizamos hasta qué punto las audiencias de medios de comunicación particulares en el Reino Unido se superponían entre sí”.

Cuando las personas están desconectadas, “se adhieren a un par de sus fuentes de noticias preferidas. Excavan profundamente en esas fuentes de noticias y tienden a no desviarse de ellas. Online, es un poco diferente. Las audiencias de los puntos de venta individuales son más pequeñas porque las personas difunden su consumo de noticias en muchos puntos de venta diferentes”.

Las noticias en línea a menudo son gratuitas, por lo que las personas pueden probar noticias de diferentes fuentes, y “podemos ver que la personalización esencialmente autoseleccionada es más importante fuera de línea que en línea. Por eso es importante comparar las noticias en línea con la alternativa realista”.

¿Qué efecto tienen las redes sociales en las dietas informativas de las personas?

Las redes sociales combinan la personalización autoseleccionada con la personalización preseleccionada. También sabemos que las personas eligen seguir ciertos medios de comunicación y no seguir a otros. Pero también es posible que los algoritmos oculten noticias de personas que no les interesan o de medios que no les gustan particularmente. Las personas tienen una cantidad de tiempo limitada, por lo que las decisiones tomadas por los algoritmos afectarán lo que las personas ven cuando usan Facebook.

Para comprender cómo las redes sociales dan forma al uso de las noticias, comparamos las dietas de las personas que no usan las redes sociales con otros dos grupos de personas: un grupo que dijo que usa las redes sociales intencionalmente para las noticias y otro grupo que dijo que no usa las redes sociales intencionalmente para las noticias, pero ve las noticias cuando está en las redes sociales para otros fines”.

Esto es lo que encontramos: las personas que usan las redes sociales para recibir noticias, particularmente si las usan por otras razones, están expuestas de manera incidental a las noticias mientras están allí y esto aumenta la cantidad de noticias que las personas usan en comparación con el grupo que no usa las redes sociales en absoluto. Entonces, el grupo que usa las redes sociales usa cada vez más fuentes de noticias en línea diferentes”.

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Curiosamente, “el efecto fue más fuerte para las personas más jóvenes, tal vez porque son más hábiles para usar las redes sociales y más activas en estas plataformas. También fue más fuerte para las personas que no tienen altos niveles de interés en las noticias. También encontramos que el efecto fue más fuerte para YouTube y Twitter que para Facebook, lo cual es importante tener en cuenta.

“Nuestro estudio destaca el hecho de que la mayoría de las personas, particularmente las personas que usan las redes sociales, no están demasiado interesadas en las noticias. Y esto se vuelve particularmente importante en la web, porque este es un entorno de medios de alta elección. Eso hace que sea muy fácil para las personas que no están interesadas en las noticias esencialmente optar por no participar. Pero debido a que estas mismas personas a menudo usan las redes sociales, las redes sociales exponen accidentalmente a las personas a las noticias, incluso cuando no las están buscando”.

¿Los motores de búsqueda crean burbujas de filtro?

Los motores de búsqueda son diferentes a las redes sociales. Cuando las personas usan un motor de búsqueda de noticias, intentan buscar noticias intencionalmente. Pero cuando buscan un tema en particular, es posible que los motores de búsqueda usen una selección algorítmica basada en los datos que se han recopilado sobre su uso anterior. Entonces, existe la posibilidad de que cuando las personas inicien sesión en los motores de búsqueda, la selección algorítmica los atrape en una burbuja de filtro.

Comparamos las dietas de noticias de las personas que buscan noticias con las dietas de personas que dicen que no usan motores de búsqueda para noticias en cuatro países, y estudiamos las dietas de noticias que estos dos grupos tienen en términos de lo que llamamos diversidad y equilibrio

Lo que descubrimos es que un proceso de serendipia automatizada diversifica efectivamente las dietas de las personas. Las personas que usan motores de búsqueda de noticias en promedio usan más fuentes de noticias que las personas que no lo hacen. Más importante aún, es más probable que usen fuentes tanto de la izquierda como de la derecha.

Las personas que dependen principalmente de la autoselección tienden a tener dietas de noticias bastante desequilibradas. O tienen más fuentes de inclinación hacia la derecha o más hacia la izquierda. Las personas que usan motores de búsqueda tienden a tener una división más pareja entre los dos.

¿Las redes sociales fomentan la polarización?

Aunque podríamos estar viendo más diversidad cuando usamos las redes sociales y la búsqueda, es posible que esta diversidad consista en fuentes de noticias más partidistas o polarizadorasUn estudio publicado por un equipo de investigadores en los EEUU analizó la exposición de las personas a su lado contrario en Twitter. Entonces, si eran republicanos, recibían muchos mensajes de los demócratas en Twitter, y viceversa. Midieron las actitudes antes y después de este proceso y descubrieron que a medida que las personas prestaban atención a los mensajes del lado opuesto, sus actitudes comenzaron a polarizarse y se atrincheraron en sus creencias originales.

“Hemos abordado los mismos problemas de manera ligeramente diferente. Medimos el nivel de polarización que existe en diferentes entornos de noticias en diferentes países. Observamos a la audiencia de los medios de comunicación particulares y vimos lo diferente que era esa audiencia en términos de su composición de personas inclinadas hacia la izquierda y hacia la derecha en comparación con la población en general. En los EEUU, como era de esperar, descubrimos que Fox News tiene una audiencia de noticias que está mucho más inclinada hacia la derecha que la población en general. Estados Unidos es un entorno de noticias polarizado porque las burbujas del público están mucho más dispersas que en otros países”.

“Lo que también podemos hacer en esos países es comparar online con no online. Lo que descubrimos cuando observamos 12 países diferentes fue que en ocho de 12 casos, las audiencias de noticias en línea están un poco más polarizadas, un poco más dispersas que fuera de línea. En algunos países, los números eran más o menos iguales o fuera de línea está un poco más polarizado. Sin embargo, en general, los entornos de noticias en línea parecen estar más polarizados. Quizás porque hay muchos más incentivos para que algunos medios de comunicación produzcan contenido más partidista en línea”.

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