Incidentes Asociados
Significado
El papel de las redes sociales en el discurso político ha sido tema de intenso debate académico y público. Políticos y comentaristas de todos lados alegan que los algoritmos de Twitter amplifican las voces de sus oponentes o silencian las suyas. Por lo tanto, los formuladores de políticas y los investigadores han pedido una mayor transparencia sobre cómo los algoritmos influyen en la exposición al contenido político en la plataforma. Basado en un experimento a gran escala que involucró a millones de usuarios de Twitter, un análisis detallado de los partidos políticos en siete países y 6.2 millones de artículos de noticias compartidos en los Estados Unidos, este estudio lleva a cabo la auditoría más completa de un sistema de recomendación algorítmica y sus efectos sobre el contenido político. Los resultados revelan que la derecha política disfruta de una mayor amplificación en comparación con la izquierda política.
Resumen
El contenido de la cronología de inicio de Twitter se selecciona y ordena mediante algoritmos de personalización. Al clasificar constantemente cierto contenido más alto, estos algoritmos pueden amplificar algunos mensajes y reducir la visibilidad de otros. Ha habido un intenso debate público y académico sobre la posibilidad de que algunos grupos políticos se beneficien más de la amplificación algorítmica que otros. Brindamos evidencia cuantitativa de un experimento aleatorio a gran escala y de larga duración en la plataforma de Twitter que comprometió a un grupo de control aleatorio que incluía casi 2 millones de cuentas activas diarias a una fuente de contenido cronológico inverso sin personalización algorítmica. Presentamos dos conjuntos de hallazgos. Primero, estudiamos tuits de legisladores electos de los principales partidos políticos en siete países. Nuestros resultados revelan una tendencia notablemente consistente: en seis de los siete países estudiados, la derecha política dominante disfruta de una mayor amplificación algorítmica que la izquierda política dominante. De acuerdo con esta tendencia general, nuestro segundo conjunto de hallazgos que estudian el panorama de los medios de EE. UU. reveló que la amplificación algorítmica favorece las fuentes de noticias de tendencia derechista. Además, analizamos si los algoritmos amplifican a los grupos políticos de extrema izquierda y extrema derecha más que a los moderados; contrario a la creencia pública prevaleciente, no encontramos evidencia para apoyar esta hipótesis. Esperamos que nuestros hallazgos contribuyan a un debate basado en evidencia sobre el papel que juegan los algoritmos de personalización en la configuración del consumo de contenido político.