Twitter favorece el alcance de políticos y periódicos de derecha, dice el informe de la compañía – 22/10/2021 – Mundo

El informe de un estudio realizado por Twitter y publicado el jueves (21) admite que el algoritmo de la plataforma favorece la amplificación del alcance de las publicaciones de políticos de derecha y medios estadounidenses considerados más conservadores.

Una de las conclusiones del estudio es que, en seis de los siete países analizados, la “derecha política goza de mayor amplificación algorítmica que la izquierda”.

Por lo tanto, la Informe de 27 páginas puede servir como contrapunto al argumento que a menudo utilizan los líderes populistas de derecha de que las grandes tecnologías, sobre todo Twitter, Google y Facebook, han actuado para silenciar las voces conservadoras. El ex presidente de los Estados Unidos, Donald Trump, por ejemplo, ha entablado acciones legales contra empresas y sus principales ejecutivos.

La encuesta analizó millones de publicaciones de Twitter entre el 1 de abril y el 15 de agosto de 2020 en Estados Unidos, Canadá, Francia, Reino Unido, Alemania, España y Japón: la excepción al descubrimiento de que la configuración de la plataforma favorece la ley fue Alemania.

Inicialmente, el análisis debe incluir información de 16 países, incluido Brasil. Los investigadores, sin embargo, establecieron dos criterios. El primero fue la disponibilidad de datos sobre los perfiles de los políticos en Twitter basados ​​en fuentes oficiales. El segundo fue la existencia de una base de usuarios significativa para el grupo de control del estudio que permitiría un análisis estadístico robusto.

Brasil, Turquía, India, México, Arabia Saudita e Indonesia cumplen el segundo criterio, pero no el primero; Suecia, Dinamarca y los Países Bajos cumplen el primer requisito, pero no el segundo.

Para producir el informe, la empresa analizó el flujo de pedidos de publicaciones en la plataforma. Desde 2016, los usuarios de la red social han podido organizar los contenidos que aparecen en el feed según el algoritmo de la plataforma o en base al historial de publicaciones.

En la primera opción, Twitter muestra un flujo de actualizaciones de las cuentas que el usuario ha elegido seguir, así como recomendaciones sobre el contenido que el algoritmo considera de interés para el usuario en función de los perfiles con los que interactúa más a menudo. En el segundo, las publicaciones aparecen en orden cronológico inverso, siendo el más reciente el primero.

Para el análisis, los autores del estudio compararon los diferentes dominios de una publicación determinada en cada una de las dos configuraciones posibles. Según el informe, Twitter encontró una “diferencia estadísticamente significativa a favor de la derecha política”.

En la metodología del estudio, los investigadores determinaron una escala donde 0% significa que los tweets alcanzaron la misma cantidad de usuarios en las dos líneas de tiempo diferentes y 100% significa que el alcance en la línea algorítmica fue el doble que el visto en la línea. Tormenta.

Las mayores discrepancias se observaron en Canadá (43% para los liberales y 167% para los conservadores) y el Reino Unido (112% para los laboristas y 176% para los conservadores).

En otra vertiente del estudio, la plataforma analizó la amplificación de casi 200 millones de publicaciones de usuarios que realizaron publicaciones que contienen enlaces a artículos de noticias o artículos de contenido político con opiniones en los medios de Estados Unidos.

El informe destaca dos tendencias principales como resultado del análisis. La primera es que el contenido de los vehículos considerados más partidistas, de derecha o de izquierda, tiene más alcance en la plataforma que los medios clasificados como neutrales o centrales.

La segunda tendencia, similar a la conclusión de la plataforma sobre los políticos, es que las publicaciones en sitios web y periódicos de derecha llegan a más usuarios que los de la izquierda.

Para evitar la subjetividad en la categorización política de los vehículos estadounidenses, Twitter recurrió a Todos los lados y para Fuentes de publicidad multimedia, dos organizaciones independientes que publican regularmente una serie de clasificaciones de los principales medios de comunicación de EE. UU.

Si bien los análisis de los dos grupos no son idénticos, señalan, por ejemplo, que vehículos como Fox News, New York Post y la sección de opinión del Wall Street Journal están a la derecha del espectro político; a la izquierda están Buzzfeed News, The Intercept, The New Yorker y CNN. En el centro, agencias de noticias como Associated Press y Reuters.

El director de ingeniería de software de Twitter, Rumman Chowdury, y el investigador de aprendizaje automático de la plataforma, Luca Belli, publicó una reseña sobre el estudio en el que afirman que aún no están claras las razones de las discrepancias provocadas por el algoritmo de la red social.

“Establecer por qué ocurren estos patrones observados es una pregunta significativamente más difícil de responder, ya que es producto de las interacciones entre las personas y la plataforma”, dicen, y agregan que una de las próximas misiones será “identificar y mitigar cualquier desigualdad”. que puede ocurrir “.

Los autores argumentan que la amplificación algorítmica de algunas publicaciones no es necesariamente problemática. Sólo se convierte en motivo de preocupación cuando se encuentra un “trato preferencial” a un tipo específico de contenido. “Se necesitan más análisis de la causa raíz para determinar qué cambios, si los hay, son necesarios para reducir los impactos negativos de nuestro algoritmo en la página de inicio. [do Twitter]”, escriben Chowdury y Belli.

También según los especialistas, la plataforma está poniendo a disposición todos los datos del estudio para que incluso académicos e investigadores independientes puedan trabajar en análisis de la misma naturaleza.

“Este enfoque es nuevo y no se ha utilizado a esta escala, pero somos optimistas de que abordará las compensaciones entre la privacidad y la responsabilidad que pueden socavar la transparencia algorítmica”.

Chiquita Pasqual

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