Sin entrar en paranoia, quizá el algoritmo de Spotify puede sugerirle una canción que se ajuste más a su gusto de lo que lo haría un amigo. Eso se debe a que la plataforma, que apenas es una de las tantas otras que usted puede visitar al día, va aprendiendo de su comportamiento. En ese caso, sabe las respuestas sobre qué tipo de géneros escucha y por cuánto tiempo, entre otros datos que va acumulando cuando usted consume su música.
Sucede gracias a una serie de algoritmos que hacen parte de esa aplicación. ¿Qué son? El experto en ciberseguridad David Pereira, presidente de la compañía SecPro, los define como “un conjunto de instrucciones que permiten llegar a un objetivo”.
Linda Patiño, analista y escritora sobre humanismo digital, autora del libro ¿Qué diablos hacen los influencers?, añade que además se puede entender como un conjunto “de fórmulas matemáticas que permiten solucionar un problema”.
En un contexto como el de Facebook, por ejemplo, esa serie de pasos o instrucciones le permite a la red social entender “en dónde estás ubicado, con quienes interactuaste”, señala Pereira, al igual que saber qué fue lo que capturó su atención cuando hizo clic sobre un anuncio o cuánto tiempo se le dedicó a la lectura de una publicación de un medio digital.
Hay muchos tipos de algoritmos, no todos se usan exclusivamente en las redes sociales, pero en un ámbito como ese, las instrucciones precisas permiten saber “cómo nos relacionamos unos con otros”, señala Patiño, y conocer cada vez más al individuo y el rol que ocupa dentro de su esfera de contactos.
Una constante evolución
Estos mecanismos cambian todo el tiempo, van perfeccionándose para cumplir con la labor para la que fueron diseñados y usan inteligencia artificial para hacerlo cada vez mejor. Es decir, aunque el concepto salga de la mente de grupos de ingenieros y de científicos de datos, ellos alimentan sus propios sistemas para que ellos mismos puedan ir sacando conclusiones y perfeccionando la solución a ciertas preguntas. “La inteligencia artificial logra resolver problemas a una velocidad a la que un cerebro humano no podría responder”, añade Patiño. Con algoritmos más precisos se podría lograr que cada usuario tuviera contenido que le apunte a “un internet propio”.
David Orrego, experto en marketing digital y redes sociales, destaca que los algoritmos que más se usan en este momento son así, los que usan machine learning (el aprendizaje de esas máquinas) y destaca que deben tener ciertos rasgos fundamentales, que permiten definir qué es lo que se quiere con ellos, pero además “ser precisos, indicar el orden de realización de cada paso –dice– y debe tener un número finito de pasos”.
“Muchos de estos algoritmos están basados en teorías como las redes neuronales y las máquinas de soporte vectorial”, que permiten procesar una gran cantidad de datos, explica Camilo Gutiérrez, jefe de laboratorio de la firma de seguridad informática ESET. Dice que es difícil para el usuario identificar cuáles son los algoritmos que usa cada plataforma, pero lo que tienen en común es que “permiten recolectar la mayor cantidad de datos con respecto del uso que hacen los usuarios de esas aplicaciones”. Es decir: qué tipo de videos ven, en qué contenidos dedican más tiempo, en qué momento del día entran.
“¿Para qué? Para luego perfilar a los usuarios – añade Gutiérrez – en últimas ese tipo de información las utilizan las aplicaciones para ofrecerle o mandarle alertas a los usuarios. O en otros casos, cuando las aplicaciones así lo dicen en los términos y condiciones de uso, le dan esa información a terceros para que le acerquen al usuario promociones o productos”.
Pereira explica que a ese seguimiento se le llama tracking y se desarrolla a través de los algoritmos. Se usa para saber qué hace una persona constantemente en la web, terminan conociendo los gustos de una persona y aquello que le interesa.
Como se percibe en redes
Orrego considera que en este momento el algoritmo de Facebook es uno de los más robustos entre las redes sociales, “regula todos los contenidos que vemos a diario porque sería imposible que una persona que tenga 5.000 amigos vea 5.000 contenidos a diario”, apunta. Es un sistema que viene modificándose, no exento de errores, desde 2006.
Orrego, quien ha trabajado para Facebook, comenta también sobre el de YouTube y aclara que la gente cree que los algoritmos de esa plataforma de videos “están diseñados para mostrarles lo que ellos quieren”, pero su experiencia trabajando con esas áreas muestra que allí están buscando darle al usuario “laberintos”. Es decir, que trata de encontrar el camino “que se acerque más a los intereses y a los gustos de cada usuario”, hasta ahí concuerdan ambos deseos, pero, además, buscan que el usuario se quede andando entre contenidos afines y que no sienta la necesidad de salirse de la aplicación, de hallar la salida.
Algo así casi como un hoyo negro, en el que se recomienda una seguidilla de videos similares gracias a su función de autoreproducción. Al encadenar esa línea de contenidos, “YouTube generó mayor interacción en sus videos, más personas estaban encontrando contenido relevante, pero no se dio cuenta que en dos o tres clics una persona podía entrar en un túnel de contenidos redundantes entre sí, donde no habían opiniones distintas”, dice Patiño.
Orrego cree que es por eso que hay un riesgo que es real: empezar a creer la posibilidad de cierta realidad, al no toparse con voces diferentes en el camino. Como quien después de ver 10 videos sobre el terraplanismo cree que es verdad.
En términos generales, Orrego apunta que la competencia por ir perfeccionando algoritmos apunta a cuatro V’s del big data: el volumen, la velocidad, la variedad y la veracidad de la recopilación de datos. “La cantidad de datos que se están generando, la velocidad con los que lo consigue, los distintos formatos en los que se consiguen esa cantidad de datos y la veracidad de ellos”.
Apunta que aunque los algoritmos de cada una son individuales, cuando una empresa y sus herramientas logran controlar esas cuatro vertientes “tiene mayor posibilidad de tener éxito”.
Alarmas prendidas
Con la más reciente actualización de términos y condiciones de Whatsapp (que hace parte de Facebook) se ha desatado una ola de personas que expresan que cambiarán de servicio de mensajería pues sienten que sus datos personales se verían amenazados.
Pilar Sáenz, coordinadora del Laboratorio de Privacidad y Seguridad Digital de Karisma, una fundación que vela por la seguridad en línea, destaca que una persona que ya use Instagram, Whatsapp o Facebook, debe ser consciente de que ese grupo de aplicaciones “ya tiene casi toda la información”.
En parte porque mucha de la información que ya se aloja en la web es pública por escogencia propia, pero además porque aplicaciones como las de Facebook en los teléfonos ya tienen un amplio conocimiento del usuario y su dispositivo. “Conoce la lista de contactos, las aplicaciones que tienes instaladas, con cuáles estás interactuando”.
Lo que cambiaría ahora con Whatsapp, aunque las modificaciones anunciadas fueron postergadas hasta mayo debido a la confusión que ha traído para el público, es que Facebook se enterará (ahora por ese medio), de la frecuencia de uso de la app o “de la interacción que tienes con otras personas, cuántas veces les escribes, durante cuánto tiempo”.
Conocer de manera más clara esa cadena de influencia entre personas no solo seguiría puliendo el internet personalizado de cada quien, al igual que la publicidad que le llega. Sáenz destaca que se debe entender que el propósito de una plataforma de redes sociales, “es que las personas se mantengan mucho más tiempo en la aplicación e interactúen con la mayor cantidad de contenidos o desarrollen interés por productos o servicios”.
Gutiérrez explica que hace 10 años quizá los algoritmos estaban programados para recopilar datos relacionales: en qué país estaba, la hora en que ingresaba. “Ahora la información está orientada en bases datos no relacionales, lo que quiere decir que recopilan todo lo que tiene que ver con el comportamiento del usuario: a qué le hace like, los comentarios que hace, analiza qué palabras utiliza y a qué términos hace referencia, para ir perfilando a ese usuario”.
El querer que permanezca la mayor cantidad de tiempo en la aplicación, por un lado, busca mostrarle a la gente contenido que le gusta, pero también “para mostrarles la mayor cantidad de anuncios”, añade Patiño. “La atención es la moneda del siglo XXI: lo ha sido para el cine, el espectáculo, los deportes e incluso los medios de comunicación”. Con un público cada vez más definido, la publicidad puede serlo también. De ese negocio se sostienen plataformas como Facebook o Instagram.
Y allí no solo se ofrecen “productos tradicionales de mercadeo”, aclara, sino una experiencia más amplia: leer un contenido, escuchar un nuevo álbum o verse la nueva serie que Netflix acaba de publicar. Se sabe lo que más se puede de cada quién para ofrecerle no solo una experiencia personalizada, sino posibilidades más afines de publicidad.
Para Pereira tampoco es que la actualización represente algo novedoso y Patiño explica que también hay poca alfabetización digital a la hora de navegar internet y no hay suficiente información para “administrar la huella digital que se está dejando en línea”. Es decir, los rastros de usted va dejando dentro de las plataformas. Sobre eso se puede tener más cuidado (ver Radiografìa), a pesar de que para Pereira es claro ese concepto que ya se ha dicho varias veces sobre las redes: “cuando algo es gratuito, el producto es usted”.
