Aunque tú y un amigo se sienten uno al lado del otro y busquen la misma palabra al mismo tiempo, los resultados que aparecen en sus pantallas pueden ser distintos. Cuando abres una aplicación de videos, aparecen uno tras otro videos parecidos a los que viste ayer, y en las redes sociales aparecen primero las publicaciones de quienes piensan como tú. Es práctico, aunque también resulta imposible saber qué información se te ha pasado por alto.
Se llama «burbuja de filtros» (Filter Bubble) al fenómeno por el cual los algoritmos de personalización de los buscadores y las redes sociales seleccionan y muestran solo la información que probablemente le guste a cada usuario, que acaba encerrado en una burbuja de información afín a sus gustos y puntos de vista. El nombre alude a un filtro invisible que crea un mundo de información propio para cada persona.
En este artículo veremos, en orden, cómo surgió el término «burbuja de filtros», cómo se forma la burbuja, qué investigaciones y objeciones se han planteado en torno al concepto y cómo mirar más allá de ella.
La burbuja de filtros, un mundo de información a medida creado por algoritmos
Los resultados de búsqueda varían de una persona a otra
El activista y escritor estadounidense Eli Pariser popularizó el término «burbuja de filtros» en una charla TED de 2011 y en su libro El filtro burbuja (The Filter Bubble), publicado ese mismo año.
(1) Búsquedas personalizadas para todos
Pariser consideró un punto de inflexión que, en el mes 12 de 2009, Google extendiera las búsquedas personalizadas incluso a quienes no habían iniciado sesión. Según le explicaron, Google adaptaba los resultados a partir de lo que infería sobre cada usuario mediante 57 señales, entre ellas el lugar desde el que se conectaba, el navegador que usaba y su historial de búsquedas.
(2) La misma palabra, resultados distintos
Por la época del derrame de petróleo de 2010 en el golfo de México, les pidió a dos amigos de inclinaciones parecidas que buscaran «BP», el nombre de la compañía petrolera. En la primera pantalla de uno apareció información sobre inversiones, y en la del otro aparecieron noticias sobre el derrame.
(3) Las voces del entorno que desaparecieron
También contó que, en algún momento, dejó de ver en su Facebook las publicaciones de amigos con una orientación política distinta de la suya. El algoritmo las había filtrado silenciosamente porque hacía clic en ellas con menos frecuencia.
¿Cómo se forma la burbuja?
La burbuja de filtros surge de forma natural del funcionamiento de los servicios personalizados, sin que nadie la cree deliberadamente.
- Datos de comportamiento (Behavioral Data). Se acumula un registro de los clics, del tiempo que se dedica a ver cada contenido y de los «Me gusta». Todos esos datos sirven para inferir los gustos del usuario.
- Algoritmo de recomendación (Recommendation Algorithm). A partir de los datos acumulados, coloca primero el contenido en el que es más probable que el usuario pase más tiempo.
- Bucle de retroalimentación (Feedback Loop). Cuando el usuario ve algo que se le ha recomendado, esa actividad se añade al registro y la siguiente recomendación se parece aún más a las anteriores. Cuanto más se repite el proceso, más se consolida la burbuja.
A Pariser le preocupaba especialmente que la burbuja fuera invisible. Un periódico muestra a todos los lectores los mismos artículos seleccionados por su equipo editorial, mientras que un algoritmo de personalización muestra una pantalla distinta a cada persona. El usuario carece de control sobre la información que recibe y difícilmente puede saber qué se ha filtrado.
Un término que se usa en un sentido parecido es «efecto de cámara de eco» (Echo Chamber). Designa el fenómeno por el que personas con ideas afines se reúnen, intercambian opiniones que comparten y van reforzando esas ideas. En la burbuja de filtros, el énfasis recae en cómo nos rodea la información seleccionada por los algoritmos. En el efecto de cámara de eco, recae en cómo las personas se agrupan por iniciativa propia y amplifican las voces de unas y otras.
El papel de los algoritmos y de las decisiones personales
La burbuja de filtros despertó mucho interés, y también se publicaron estudios que indicaban que su influencia era menor de lo que se creía.
En un estudio publicado en 2015 en la revista Science, investigadores de Facebook analizaron datos de unos 1,010 grupos de diez mil usuarios de Estados Unidos. Tras pasar por el algoritmo de la sección de noticias, la probabilidad de ver noticias de la otra orientación política disminuyó alrededor de un 5 % entre los usuarios conservadores y de un 8 % entre los progresistas.
Al elegir por sí mismos en qué noticias hacer clic, la probabilidad de que los usuarios abrieran noticias de la orientación contraria disminuyó aún más, un 17 % entre los conservadores y un 6 % entre los progresistas. Los investigadores concluyeron que las decisiones de los propios usuarios limitaban su contacto con perspectivas diversas más que el algoritmo. También se señaló que los resultados debían interpretarse con cautela, pues el estudio lo había realizado el propio Facebook.
En definitiva, es más preciso entender la burbuja de filtros como un fenómeno en el que intervienen tanto los algoritmos como la costumbre de buscar información que nos resulta familiar y cómoda.
Cómo mirar más allá de la burbuja
Evitar por completo la burbuja de filtros es difícil, aunque podemos cultivar hábitos que hagan más delgadas sus paredes.
Qué podemos hacer en el día a día
- Fuentes diversas (Diverse Sources). Además de consultar nuestra aplicación o canal habitual, podemos buscar y leer deliberadamente artículos de medios con orientaciones distintas.
- Gestión del historial (History Management). Borrar de vez en cuando los historiales de búsqueda y de reproducción o desactivar la personalización puede dar lugar a resultados distintos de los habituales.
- Publicaciones más recientes primero (Chronological Feed). Si existe la opción de ver las publicaciones en orden cronológico en lugar de por recomendación, podemos probarla también.
- Lectura de opiniones contrarias (Counterarguments). Leer hasta el final argumentos que difieren de los nuestros nos ayuda a entender las perspectivas que quedan fuera de la burbuja.
Deshacer la burbuja empieza por sentir curiosidad por lo que hay más allá de lo que nos muestra el algoritmo.
La burbuja de filtros muestra cómo la comodidad de los servicios personalizados puede estrechar nuestro campo de visión sin que nos demos cuenta. También muestra que nuestras decisiones influyen tanto como los algoritmos en el grosor de la burbuja.
El mundo se extiende más allá de lo que muestra la pantalla. Darnos cuenta de que la información que vemos ha sido seleccionada para nosotros es el primer paso hacia una forma equilibrada de informarnos y de descubrir el mundo más amplio que hay fuera de la burbuja.
