Un nuevo estudio sugiere que el algoritmo de recomendación de YouTube puede estar dando forma a las perspectivas políticas de manera diferente para hombres y mujeres, incluso cuando ambos grupos comienzan con el mismo interés en el contenido político. La investigación, publicada en el repositorio arXiv de la Universidad de Cornell, exploró cómo responde el sistema de recomendación de YouTube a diferentes comportamientos de visualización.
Los investigadores crearon 160 robots sociales automatizados y los dividieron en dos grupos con hábitos de visualización «codificados por hombres» y «codificados por mujeres». Si bien ambos conjuntos de cuentas mostraron un interés idéntico en la categoría de Noticias y Política de YouTube, sus recomendaciones supuestamente evolucionaron en direcciones dramáticamente diferentes con el tiempo.
Diferentes algoritmos, diferentes experiencias políticas.
Para llevar a cabo el experimento, los investigadores programaron 80 bots con hábitos de visualización asociados a contenidos tradicionalmente masculinos, como juegos y deportes. A otros 80 bots se les asignaron hábitos vinculados a contenido orientado a mujeres, incluidos videos de moda, estilo de vida y vlogs.
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Luego, cada cuenta completó 150 sesiones de interacción consecutivas, lo que permitió a los investigadores monitorear cómo respondía el motor de recomendaciones de YouTube.
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Los resultados sugirieron que las cuentas codificadas con hombres se dirigían con mayor frecuencia hacia temas conflictivos y políticamente cargados, como el crimen, la aplicación de la ley, la inmigración y cuestiones relacionadas con la defensa. A estas cuentas también se les mostró más contenido vinculado a poderosas instituciones estatales como el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE) y el Departamento de Justicia.
Mientras tanto, los relatos codificados por mujeres encontraron una mezcla más amplia de contenido político que se inclinaba hacia asuntos internacionales, cultura, arte y debates políticos relacionados con el estilo de vida. Los investigadores también encontraron que estos proyectos de ley recibieron recomendaciones políticamente más neutrales en general.
Quizás lo más notable es que el estudio afirmó que los perfiles codificados por hombres fueron capturados dentro de líneas de recomendación más estrictas, encontrando repetidamente videos superpuestos que reforzaban opiniones similares. Las cuentas codificadas por mujeres experimentaron un ecosistema de información más variado y menos concentrado.
Por qué son importantes los hallazgos
YouTube sigue siendo una de las plataformas de contenidos más grandes del mundo y una fuente cada vez más influyente de noticias e información política. Durante el ciclo electoral estadounidense de 2020, por ejemplo, las campañas políticas invirtieron mucho en publicidad en YouTube para influir en los votantes y dar forma a las narrativas en línea.
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Sin embargo, el nuevo estudio desvía el enfoque de las promociones pagas hacia el motor de recomendación de la plataforma en sí: el sistema que decide qué usuarios ven a continuación. Jonathan Gray, codirector del Centro para la Cultura Digital del King’s College de Londres, dijo que los hallazgos contribuyen a las crecientes preocupaciones sobre la influencia política impulsada por algoritmos y la radicalización en línea. Gray argumentó que los sistemas de recomendación siguen siendo en gran medida opacos a pesar de su enorme impacto en la sociedad.
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La investigación también se suma a debates más amplios sobre si las grandes plataformas tecnológicas amplifican involuntariamente la polarización al crear cámaras de eco personalizadas alrededor de los usuarios. A medida que se intensifica a nivel mundial el escrutinio en torno a los sistemas de recomendación impulsados por IA, estudios como estos podrían aumentar la presión sobre plataformas como YouTube para que brinden mayor transparencia sobre cómo sus algoritmos dan forma al discurso público y al comportamiento político.
