Conoce el nuevo algoritmo de Facebook, que va contra las fakenews

En un comunicado bastante sencillo y prácticamente en silencio,  Facebook anunció un cambio en el algoritmo de distribución de contenidos para este 2021 y aunque no dice mucho, se trata de una modificación que podría ser bastante benéfica, sobre todo en el contexto electoral que se avecina en el país.

En el artículo titulado “Cómo el muro de noticias predice lo que deseas ver”, Facebook nos explica el proceso mediante el cual, la inteligencia artificial elige los mejores contenidos para cada usuario. Para contextualizar, un algoritmo de distribución de contenidos se refiere a una serie de robots que deciden cuántas personas verán las publicaciones que compartimos nosotros, nuestros amigos, los medios de comunicación, las empresas o cualquier cuenta en la plataforma.

Esto se hace con la intención de crear contenidos relevantes para cada persona y hacer que los usuarios pasen más tiempo conectados e interactuando en la plataforma. A mayor cantidad de tiempo, más datos pueden recopilarse, más interacciones pueden darse, más anuncios pueden mostrarse y más dinero pueden generar. Una mera cuestión de economía.

Dicho proceso es bastante complejo, puesto que refiere varias etapas que se dan en un segundo, justo cuando entramos a la aplicación y los contenidos empiezan a cargarse. Así, las fases son:

• Inventario. A partir de los múltiples contenidos con los que interactúa un usuario. se crea un inventario entre miles de opciones. Este se alimenta de todas las páginas y las personas con la que una persona está conectada, los temas que prefiere y los formatos que más le gustan; además de considerar que
• Integridad. Se revisa que los contenidos cumplan con una serie de condiciones no sólo en cuestión de forma, se hace una segunda revisión para elegir los temas que podrían ser más atractivos para el usuario a través de machine learning. Entre más tiempo pasa el usuario interactuando con las publicaciones, mucho más los robots, llamados predictores, pueden crear patrones de comportamiento.
• Personalización. Es aquí donde viene el cambio, puesto que entre las publicaciones de empresa que resultan mejor evaluadas, se eligen aquellas que coinciden con la forma de interactuar de los usuarios. Es decir, el cambio consiste en que ya no hay una evaluación generalizada para los posteos, sino se basa en el comportamiento de cada uno de los usuarios. Anteriormente, cuando una publicación recibía muchos comentarios, de forma inmediata calificaba muy alto y entonces se mostraba a los usuarios. Ahora, las publicaciones se califican con base en la acción de cada usuario. Así, si una persona tiene un carácter más bien silencioso o sólo otorga “me gusta”, pero no comenta, se le mostrarán publicaciones con esas características.
• Balance. Una vez elegidas las publicaciones, se busca crear un balance de formatos, de tal forma que el usuario no vea sólo su muro de notificaciones lleno sólo de videos o infografías.

Con el anterior algoritmo, Facebook calificaba las publicaciones con base en algo que podríamos llamar la economía del click: se calificaban como más relevantes aquellas publicaciones que generaban más clicks y de mayor calidad por usuario, por ello, una que tenía muchos comentarios, tenía una evaluación más alta que aquella que tenía muchos “likes”.

Ahora, no necesariamente las publicaciones con mayor cantidad de comentarios serán las mejor evaluadas, sino aquellas que coincidan con la forma de interactuar de los usuarios.

Si le gusta dar like, o si le gusta comentar, entonces esos son los criterios.

El cambio parece mínimo, sin embargo, la acción puede contrarrestar los efectos de lo que Facebook llama comportamiento inauténtico coordinado, consistente en la acción coordinada de cuentas de falsas de Facebook con la intención de crear tendencias de información. Así, se plantaban comentarios en ciertas publicaciones de forma “artificial” y coordinada a través de cuentas creadas ex profeso, logrando que el algoritmo los evaluara de forma positiva y mostrándose como muy relevante a los usuarios.

A este fenómeno, Eli Pariser lo llamó el filtro burbuja, una manera en la que, de forma artificial, podrían crearse burbujas informativas alrededor de segmentos de la población. Los contenidos de los filtros burbuja siempre suelen ser rumores o noticias falseadas.

Con los cambios presentados, será cada vez más difícil crear este tipo de tendencias, lo que en sí representa una buena noticia, puesto que este es el año de las elecciones intermedias, cuyas campañas se desarrollarán en el mundo digital debido a la pandemia. Por ello, ningún esfuerzo es mínimo cuando se trata de cuidar los derechos de los usuarios digitales