Cambios en el algoritmo de X para favorecer la campaña presidencial de Trump
Cambios en el algoritmo de X para favorecer la campaña presidencial de Trump . Un estudio realizado por los investigadores Timothy Graham, de la Universidad Tecnológica de Queensland, y Mark Andrejevic, de la Universidad de Monash, en Australia, encontró que ajustes algorítmicos en la plataforma X (anteriormente Twitter) durante el periodo electoral de 2024 en Estados Unidos favorecieron de manera desproporcionada la visibilidad de ciertas cuentas, particularmente aquellas alineadas con el Partido Republicano y la del propio Elon Musk.
Proceso Digital
Gabriel Levy

Un estudio realizado por los investigadores Timothy Graham, de la Universidad Tecnológica de Queensland, y Mark Andrejevic, de la Universidad de Monash, en Australia, encontró que ajustes algorítmicos en la plataforma X (anteriormente Twitter) durante el periodo electoral de 2024 en Estados Unidos favorecieron de manera desproporcionada la visibilidad de ciertas cuentas, particularmente aquellas alineadas con el Partido Republicano y la del propio Elon Musk.

Los principales hallazgos del estudio

Este análisis, basado en más de 56.000 publicaciones, señala un aumento significativo en las métricas de participación tras un cambio estructural detectado en julio de 2024, planteando serias preocupaciones sobre el impacto de los algoritmos en el discurso público y la equidad democrática.

El trabajo dirigido por Timothy Graham, de la Universidad Tecnológica de Queensland, y Mark Andrejevic, de la Universidad de Monash, en Australia, analizó 56.184 publicaciones de cuentas prominentes divididas en dos categorías políticas: republicanas y demócratas. El análisis, desarrollado en dos fases, reveló patrones preocupantes de sesgo algorítmico.

En la primera fase, los investigadores se enfocaron en la cuenta personal de Elon Musk y encontraron un incremento desproporcionado en sus métricas de participación tras un cambio algorítmico detectado el 13 de julio de 2024, fecha que coincidió con su respaldo público a Donald Trump.

Este aumento incluyó un alza del 138% en vistas promedio por publicación, un 237% en retweets y un 198% en “me gusta”, cifras muy superiores al incremento general promedio de otras cuentas, que experimentaron un crecimiento del 56%, 152% y 120% en las mismas métricas, respectivamente.

Este cambio posicionó a Musk con una ventaja de visibilidad que reforzó su influencia en la plataforma.

En la segunda fase, se evaluaron diferencias entre cuentas afines al Partido Republicano y al Demócrata.

Las cuentas republicanas -como las de Tucker Carlson y Ben Shapiro- obtuvieron un aumento promedio de 952.300 vistas adicionales tras el cambio, mientras que las cuentas demócratas, como las de Alexandria Ocasio-Cortez y Kamala Harris, mostraron un incremento mucho menor. Aunque métricas como retweets y “me gusta” no evidenciaron diferencias significativas entre grupos, la ventaja en vistas —un indicador clave de alcance inicial— refuerza la hipótesis de un sesgo en el algoritmo, posiblemente en la función del feed “Para ti”.

La metodología

El estudio llevado a cabo por Graham y Andrejevic empleó un enfoque metodológico riguroso, utilizando herramientas como el análisis de diferencias en diferencias (DiD) y el método de suma acumulativa (CUSUM) para identificar cambios estructurales en los patrones de participación en la plataforma X.

El análisis de diferencias en diferencias (DiD) es un método estadístico que compara cambios en métricas antes y después de un evento clave entre dos grupos, evaluando el efecto específico del evento.

En este caso, permitió medir el impacto del cambio algorítmico en las cuentas de Elon Musk y grupos políticos en la plataforma X.

Por otro lado, el método de suma acumulativa (CUSUM) detecta desviaciones significativas en tendencias históricas de datos, identificando puntos de cambio estructural. CUSUM se usó para localizar fechas precisas de alteraciones en las métricas de participación, como vistas, retweets y “me gusta”, señalando posibles ajustes algorítmicos.

Para ello, recopilaron un conjunto de datos de 56.184 publicaciones de cuentas prominentes entre el 1 de enero y el 25 de octubre de 2024, categorizadas en dos grupos: republicanas y demócratas. Las métricas analizadas incluyeron vistas, retweets y “me gusta”, indicadores clave de visibilidad y participación en redes sociales.

Los resultados revelaron un cambio significativo en las métricas de interacción, específicamente a partir del 13 de julio de 2024, lo que sugiere una posible influencia de ajustes algorítmicos en el contexto electoral.

Uno de los hallazgos más destacados fue la ventaja evidente que las cuentas republicanas obtuvieron en términos de vistas tras el cambio detectado. Las publicaciones de estas cuentas experimentaron un incremento promedio del 41%, mientras que las cuentas demócratas registraron un aumento mucho menor, en torno al 18%.

Este sesgo en las vistas, clave para definir el alcance inicial de los mensajes, indica que el algoritmo podría haber favorecido de manera desproporcionada los discursos republicanos, amplificando su presencia en el feed de los usuarios.

Aunque en métricas como retweets y “me gusta” no se encontraron diferencias tan pronunciadas, la disparidad en vistas plantea dudas sobre la neutralidad del algoritmo.

Este posible sesgo algorítmico tiene implicaciones profundas en un contexto electoral. La amplificación selectiva de ciertos mensajes no solo podría haber alterado la percepción pública, sino también influido en el comportamiento de los votantes al priorizar narrativas políticas específicas.

Si bien los algoritmos son diseñados para maximizar el engagement, este estudio evidencia cómo pueden ser herramientas de influencia, potencialmente favoreciendo agendas políticas y comprometiendo la integridad del proceso democrático en Estados Unidos.

Análisis técnico del impacto en la decisión del voto y la influencia negativa en las elecciones

El caso de Elon Musk es representativo de cómo los ajustes algorítmicos pueden alterar significativamente el equilibrio informativo en un contexto electoral.

Según el informe, las publicaciones de Musk experimentaron un incremento promedio de 6,4 millones de vistas adicionales tras un cambio estructural en el algoritmo, detectado el 13 de julio de 2024.

Este cambio coincidió con su respaldo público a Donald Trump, lo que amplificó de manera desproporcionada el alcance de su contenido.

Este aumento no solo mejoró su visibilidad como actor político e ideológico, sino que también posicionó su discurso frente a una audiencia ampliada en un momento crítico del ciclo electoral.

Desde una perspectiva técnica, este tipo de amplificación algorítmica tiene implicaciones directas sobre la formación de preferencias de los votantes.

Estudios previos en comunicación política digital, como los de Philip Howard en The Computational Propaganda, han demostrado que la sobreexposición de ciertos mensajes influye en la percepción de su legitimidad y relevancia, moldeando narrativas dominantes.

En el caso de Musk, su contenido no solo alcanzó a su base de seguidores, sino que pudo penetrar en audiencias indecisas o menos informadas, configurando un entorno donde las ideas conservadoras recibieron mayor atención que sus contrapartes progresistas.

El antecedente de Cambridge Analytica

Este caso marcó un hito en la historia de la manipulación digital con fines políticos, sentando un inquietante precedente para el análisis de sesgos algorítmicos como el detectado en la plataforma X.

En 2018, una investigación reveló que esta firma británica recopiló y explotó datos personales de millones de usuarios de Facebook sin su consentimiento explícito, utilizando información psicológica para personalizar anuncios políticos dirigidos. Según Cadwalladr y Graham-Harrison, quienes destaparon el caso en The Guardian, esta estrategia desempeñó un papel crucial en elecciones claves, como la campaña del Brexit en el Reino Unido y las elecciones presidenciales de 2016 en Estados Unidos.

Aunque el modus operandi era diferente —dependía de minería de datos en lugar de algoritmos de amplificación—, el objetivo era el mismo: influir en el comportamiento de los votantes mediante un control deliberado de la información visible para ellos. En este contexto, el estudio de Graham y Andrejevic (2024) sobre la plataforma X presenta similitudes alarmantes.

Al igual que Cambridge Analytica, los hallazgos sugieren que los algoritmos pueden amplificar ciertos discursos políticos de manera desigual, moldeando la percepción pública.

En el caso de X, la ventaja algorítmica otorgada a las cuentas conservadoras y a la de Elon Musk no solo distorsionó la visibilidad de las ideas progresistas, sino que también reforzó una narrativa política particular, favoreciendo indirectamente a un candidato específico, Donald Trump.

Estas prácticas plantean interrogantes éticos similares a los del caso de Cambridge Analytica: ¿qué tan legítimo es manipular flujos de información en beneficio de intereses políticos?

Ambos casos subrayan la necesidad de una regulación estricta de las plataformas digitales, garantizando que el espacio público en línea respete los principios de equidad e integridad. Sin estas salvaguardas, el riesgo de que las redes sociales perpetúen desigualdades políticas e ideológicas seguirá creciendo, comprometiendo la democracia en su núcleo.

En términos electorales, estos efectos son particularmente problemáticos porque distorsionan el espacio de deliberación pública. La desigualdad en la visibilidad de los discursos no solo condiciona las decisiones de los votantes, sino que también refuerza estructuras de poder político existentes, afectando negativamente la integridad del proceso electoral.
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2024-11-18
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