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Twitter ha admitido que amplifica más tuits de políticos y medios de comunicación de derecha que contenido de fuentes de izquierda.
La plataforma de redes sociales examinó los tuits de funcionarios electos en siete países: Reino Unido, Estados Unidos, Canadá, Francia, Alemania, España y Japón. También estudió si el contenido político de las organizaciones de noticias se amplificó en Twitter, centrándose principalmente en fuentes de noticias estadounidenses como Fox News, New York Times y BuzzFeed.
El estudio comparó la línea de tiempo "Inicio" de Twitter, la forma predeterminada en que sus 200 millones de usuarios reciben tweets, en la que un algoritmo adapta lo que ven los usuarios, con la línea de tiempo cronológica tradicional donde los tweets más recientes se clasifican en primer lugar.
La investigación encontró que en seis de los siete países, además de Alemania, los tuits de los políticos de derecha recibieron más amplificación del algoritmo que los de la izquierda; las organizaciones de noticias de derecha estaban más amplificadas que las de izquierda; y, en general, los tuits de los políticos estaban más amplificados por una línea de tiempo algorítmica que por una línea de tiempo cronológica.
Según un [documento de investigación de 27 páginas](https://cdn.cms-twdigitalassets.com/content/dam/blog-twitter/official/en_us/company/2021/rml/Algorithmic-Amplification-of-Politics-on -Twitter.pdf), Twitter encontró una “diferencia estadísticamente significativa a favor de la derecha política” en todos los países excepto en Alemania. Según la investigación, un valor de 0 % significaba que los tweets alcanzaban la misma cantidad de usuarios en la línea de tiempo adaptada al algoritmo que en su contraparte cronológica, mientras que un valor de 100 % significaba que los tweets lograban el doble de alcance. Sobre esta base, la discrepancia más poderosa entre la derecha y la izquierda estaba en Canadá (liberales 43 %; conservadores 167 %), seguido del Reino Unido (laboristas 112 %; conservadores 176 %). Incluso excluyendo a los altos funcionarios del gobierno, los resultados fueron similares, según el documento.
Twitter dijo que no estaba claro por qué su línea de tiempo de inicio produjo estos resultados e indicó que ahora podría necesitar cambiar su algoritmo. Una publicación de blog de Rumman Chowdhury, director de ingeniería de software de Twitter, y Luca Belli, investigador de Twitter, dijo que los hallazgos podrían ser "problemático" y que era necesario realizar más estudios. La publicación reconoció que era preocupante si ciertos tweets recibían un trato preferencial no como resultado de la forma en que los usuarios interactuaban, sino por la forma en que funciona el algoritmo.
“La amplificación algorítmica es problemática si hay un trato preferencial en función de cómo se construye el algoritmo frente a las interacciones que las personas tienen con él. Se requiere un análisis adicional de la causa raíz para determinar qué cambios, si los hay, se requieren para reducir los impactos adversos por parte de nuestro algoritmo de línea de tiempo de Home”, dijo la publicación.
Twitter dijo que pondría su investigación a disposición de personas externas, como académicos, y se está preparando para permitir que terceros tengan un acceso más amplio a sus datos, en un movimiento que probablemente ejerza más presión sobre Facebook para que haga lo mismo. Los políticos de ambos lados del Atlántico están instando a Facebook a distribuir su investigación a terceros después de que decenas de miles de documentos internos, que incluían revelaciones de que la empresa sabía que su aplicación de Instagram dañaba la salud mental de los adolescentes, fueran filtrados por la denunciante Frances Haugen .
El estudio de Twitter comparó las dos formas en que un usuario puede ver su línea de tiempo: la primera utiliza un algoritmo para proporcionar una vista personalizada de los tweets que podrían interesar al usuario en función de las cuentas con las que más interactúa y otros factores; la otra es la línea de tiempo más tradicional en la que el usuario lee las publicaciones más recientes en orden cronológico inverso.
El estudio comparó los dos tipos de línea de tiempo al considerar si algunos políticos, partidos políticos o medios de comunicación estaban más amplificados que otros. El estudio analizó millones de tuits de funcionarios electos entre el 1 de abril y el 15 de agosto de 2020 y cientos de millones de tuits de organizaciones de noticias, principalmente en EE. UU., durante el mismo período.
Twitter dijo que pondría su investigación a disposición de terceros, pero dijo que las preocupaciones por la privacidad le impidieron poner a disposición los "datos sin procesar". La publicación decía: "Estamos poniendo a disposición conjuntos de datos agregados para investigadores externos que deseen reproducir nuestros principales hallazgos y validar nuestra metodología, previa solicitud".
Twitter agregó que se estaba preparando para hacer que los datos internos estén disponibles para fuentes externas de manera regular. La compañía dijo que su equipo de ética, transparencia y responsabilidad de aprendizaje automático estaba finalizando los planes de una manera que protegería la privacidad del usuario.
“Este enfoque es nuevo y no se ha utilizado a esta escala, pero somos optimistas de que abordará las compensaciones entre privacidad y responsabilidad que pueden obstaculizar la transparencia algorítmica”, dijo Twitter. “Estamos entusiasmados con las oportunidades que este trabajo puede generar para futuras colaboraciones con investigadores externos que buscan reproducir, validar y ampliar nuestra investigación interna”.
Este artículo fue enmendado el 25 de octubre de 2021. La publicación de blog de Rumman Chowdhury y Luca Belli indicó que era problemático si ciertos tweets recibían un trato preferencial debido a cómo se construyó el algoritmo de Twitter, en lugar de cómo los usuarios interactuaban con él. Sin embargo, una versión anterior del artículo tenía esto al revés. Esto ha sido corregido.