Las elecciones al Parlamento Europeo han demostrado una vez más que las redes sociales dan forma al debate político e influyen en el comportamiento de los votantes. Las redes podrían ser un espacio democrático: un lugar accesible para llegar a nuevos votantes y hablar sobre puntos de vista divergentes. Sin embargo, en su forma actual, los algoritmos que rigen los contenidos que vemos en las redes sociales no fomentan un espacio democrático plural si no un campo de batalla entre identidades.
Y eso les viene muy bien a los grupos políticos cuyo discurso se basa en la división entre los “nuestros” y los “otros”. Los efectos de esta división alimentada por algoritmos se sintieron en las elecciones de junio. Desokupa y Vox difundieron desinformación xenófoba en las redes sociales tras un asesinato en Madrid, y esta desinformación se propagó más rápido de lo que tardó en emerger la verdad. Alvise Pérez podría dar una clase magistral sobre cómo crear contenido viral, y gracias en gran parte a su alcance en redes, Se Acabó La Fiesta obtuvo de la nada el 4 por ciento del voto español en las elecciones europeas. La cuestión no se limita a España. En Alemania, varios políticos fueron agredidos físicamente durante las campañas electorales de la UE, lo que la policía atribuyó a una ola de comentarios de odio en las redes sociales.
Pero, ¿por qué los algoritmos favorecen este tipo de contenido que nos divide por identidad? Los algoritmos de las redes sociales están diseñados para maximizar el tiempo que un usuario pasa en la plataforma. Y para eso, ponen por delante el tipo de contenido que le gusta a nuestros cerebros: contenido emocional, fácil y (muy importante) de gente que conocemos. Cuando compartimos un contenido o indicamos que nos gusta, el algoritmo aprende. Y si tiramos del hilo, acabamos en una batalla entre identidades: lo que importa en un contenido viral no es que esté de acuerdo o no con un argumento, sino si ese argumento lo propone una persona con la que siempre estoy de acuerdo, diga lo que diga.
Sin embargo, los algoritmos de las redes sociales no están explícitamente diseñados para dividir en términos políticos. Si siempre estoy de acuerdo con gente que hace pasteles muy complicados o a la que le gusta mucho los gatos, pues a lo mejor acabo con recetas de pastelería complicadísimas o con gatitos requetemonos. Pero en el campo político es otra cosa, y el efecto es nefasto. Las compañías de redes sociales no crearon los algoritmos para fomentar divisiones sociales, pero el diseño de sus algoritmos, aquello que están programados a maximizar, amplifica estas divisiones.
Esta división de unos contra otros se llama polarización afectiva, y es una consecuencia no deseada del diseño de las redes sociales. Al igual que las emisiones de carbono son un subproducto del capitalismo industrial, la polarización afectiva es un subproducto de los algoritmos diseñados para maximizar el tiempo que pasamos en las redes sociales. Una fábrica de sillas no se propone generar contaminación, pero le resulta más barato fabricar sillas contaminando. Las redes sociales ganan dinero fundamentalmente a través de la publicidad, y reducir nuestra atención reduce la publicidad. El mecanismo es el mismo: les resulta más barato generar atención (y vender publicidad) polarizandonos.
El modelo de negocio de las redes sociales significa que seguirán dividiendo nuestras sociedades y alimentando el odio en las próximas elecciones – a menos que les dé vergüenza. Muchas empresas han cambiado sus comportamientos en cuanto a la contaminación gracias a la presión social, sobre todo en torno a la huella de carbono. ¿Y si tuviéramos una medida similar para la contaminación a la democracia que resulta de los algoritmos? Desde mi grupo de trabajo (Build Up), proponemos una huella de polarización que avergonzara a las redes sociales, y las abocara a cambiar el diseño de sus algoritmos para frenar la amplificación de contenidos cuya intención es dividir a la gente.
No es una idea descabellada: nosotras estamos pilotando una medida de la huella de polarización en Kenia. De manera similar a la huella de carbono, la huella de la polarización cuantifica hasta qué punto las actividades en redes contribuyen a la polarización afectiva. Mide la polarización de actitudes, observando los cambios de percepción que conducen a estereotipos, deshumanización y difamación de grupos externos. Mide la polarización de las normas examinando las normas colectivas que dan forma al comportamiento aceptable. La falta de desafío a las actitudes polarizadas en los comentarios indica un cambio hacia expectativas negativas y una erosión de la confianza. También mide la polarización de la interacción analizando la ruptura del compromiso significativo y la mayor segregación de la red.
Una medida tangible de la huella de la polarización fomentaría una mayor conciencia hacia las divisiones entre grupos que generan los contenidos en red. Las plataformas de redes sociales podrían verse presionadas a integrar esta medida en sus interfaces de usuario, ofreciendo herramientas e incentivos para reducirla. Ahí sí que se le acaba la fiesta a Alvise Pérez.
*Helena Puig es fundadora de Build Up y Emprendedora Social Ashoka
