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La Evolución del Algoritmo en Redes Sociales: De la Conexión Personal al Control de la Atención

 

La Evolución del Algoritmo en Redes Sociales: De la Conexión Personal al Control de la Atención


La Evolución del Algoritmo en Redes Sociales: De la Conexión Personal al Control de la Atención

Las redes sociales han experimentado una transformación significativa en la manera en que muestran contenido a los usuarios. 

Si bien en sus inicios el algoritmo privilegiaba la interacción directa entre seguidores, en la actualidad ha evolucionado hacia una estrategia basada en la predicción de intereses, incluso antes de que el usuario los exprese activamente.

Antes: Un Algoritmo Predecible y Basado en Seguidores

En los primeros años de las redes sociales, el contenido que aparecía en los feeds de los usuarios se determinaba principalmente por su actividad e interacciones con las cuentas que seguían. 

Entre las características destacadas de este modelo estaban:

  • La cronología jugaba un papel importante: los usuarios veían publicaciones en orden temporal.
  • La interacción previa (likes, comentarios, compartidos) influía en la probabilidad de que cierto contenido volviera a aparecer.
  • Se daba prioridad a las cuentas seguidas, lo que garantizaba cierto grado de control sobre lo que se consumía en la plataforma.

Este modelo permitía que los usuarios tuvieran un sentido de conexión con su comunidad digital, ya que la información que veían dependía en gran parte de sus decisiones de seguimiento.

Ahora: La "TikTokificación" de las Redes Sociales

El paradigma ha cambiado drásticamente. Ahora, en lugar de basarse solo en la lista de seguidores de un usuario, los algoritmos de redes sociales priorizan contenido basado en patrones de interés detectados por inteligencia artificial. Esto ha llevado a una dinámica distinta:

  • Las plataformas buscan maximizar el tiempo de permanencia de los usuarios en la aplicación.
  • Se ha adoptado un modelo basado en "contenido sugerido", en el cual los usuarios reciben publicaciones de cuentas que no siguen, pero que el algoritmo considera relevantes para sus preferencias.
  • Existe una tendencia hacia lo que algunos denominan la "TikTokificación" de las redes sociales, en referencia a la estrategia de TikTok de mostrar contenido altamente atractivo basado en aprendizaje automático.

Este cambio no solo afecta la forma en que los usuarios consumen información, sino también cómo los creadores de contenido diseñan sus estrategias para ganar visibilidad en estas plataformas.

El Comportamiento del Algoritmo: Estrategias de Retención

Los algoritmos de redes sociales no solo muestran contenido de interés, sino que también implementan estrategias para retener a los usuarios cuando detectan cambios en su actividad. Un patrón común identificado es el siguiente:

  1. Cuando el usuario es activo: Se le muestra contenido alineado con sus preferencias habituales. Las publicaciones de amigos y páginas con las que interactúa regularmente tienen prioridad.
  2. Cuando reduce su actividad: El algoritmo comienza a mostrar contenido más llamativo o sensacionalista, en un intento de recuperar su atención.
  3. Cuando deja de usar la red social por un tiempo prolongado: Se despliega una última estrategia de retención mediante contenido altamente impactante (noticias alarmantes, videos virales, escándalos, entre otros).

Este comportamiento se puede observar en plataformas como Facebook, Instagram y Twitter/X, donde los usuarios que pasan largos periodos sin conectarse encuentran un feed repleto de contenido impactante al regresar.

Un usuario experimentó este fenómeno cuando dejó de usar Threads. Poco después, notó que su feed de Facebook comenzó a llenarse de publicaciones extremas y sensacionalistas, lo que interpretó como un intento del algoritmo por recuperar su atención. 

Casos como este ilustran cómo las plataformas pueden ajustar sus estrategias en función del comportamiento de cada usuario.

El Algoritmo como Herramienta de Enganche

La evolución de los algoritmos de redes sociales ha transformado la manera en que interactuamos con estas plataformas. 

Lo que antes era una herramienta para conectar con amigos y comunidades, ahora es un sistema altamente optimizado para captar y retener la atención de los usuarios a toda costa.

Este cambio plantea preguntas importantes sobre el impacto de las redes sociales en el comportamiento digital de las personas y su potencial para fomentar adicciones tecnológicas. 

Mientras los algoritmos continúan evolucionando, es fundamental que los usuarios comprendan cómo funcionan para tomar decisiones informadas sobre su consumo de contenido digital.

Referencias

  • Eyal, N. (2014). Hooked: How to Build Habit-Forming Products. Penguin.
  • Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. PublicAffairs.
  • Pariser, E. (2011). The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You. Penguin Press.


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