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Los algoritmos lo conocen más que su mamá
No se ven ni hablan, pero influyen en su vida digital y más allá. Saben tanto que le ayudan a tomar decisiones.
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ilustración Elena ospina
17 de febrero de 2018
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La culpa fue de un algoritmo. Cuando expulsaron al pasajero David Dao del avión de United Airlines que iba de Chicago, Illinois, a Louisville, Kentucky, a mediados de 2017, las demás personas se preguntaron por qué él. Nadie tuvo una respuesta. El escándalo fue tremendo, sobre todo por la forma en la que lo desembarcaron: lo arrastraron por el pasillo de la aeronave y terminó herido. Como si se tratara de un sorteo que nadie vio, él fue el elegido.
El culpable se conoció días después, cuando se hablaba poco de la relación entre tiquetes de avión, algoritmos y pasajeros. Durante esos días se confirmó una práctica que ya se conocía como chisme: algunas aerolíneas sobrevenden sus vuelos, usando esa serie de operaciones que hacen un cálculo y hallan una solución (un algoritmo), con el fin de poder ocupar las sillas que queden vacías si un pasajero no aborda por algún motivo.
Sin embargo, el día que Dao se subió, el algoritmo falló (no son perfectos) y quedaron cuatro personas por fuera, una de ellas, sí o sí, debía viajar, pero David no, porque así lo determinó la operación.
¿Cómo? Basándose en el estado del viajero (si es frecuente o no), en el diseño de su itinerario (si tiene un vuelo de conexión), el tipo de tarifa del tiquete y el momento en el que se hizo el check in. Esos datos son los que analiza el algoritmo para determinar quién debe bajarse. Esa vez fue Dao.
¿Y eso qué tiene que ver?
Los algoritmos son las operaciones programadas con datos para que una computadora haga cálculos y convierta esos datos, que fueron los de entrada, en otros, los de salida. La vida de millones de personas está mediada por algoritmos, pero la mayoría no lo sabe porque son imperceptibles. Además de ser usados por compañías, como las de transporte aéreo, están en las plataformas digitales que se han vuelto indispensables para entretener, socializar, buscar o debatir.
Facebook, Netflix, Google, Spotify, Instagram, Twitter, entre otras, todas ellas los usan para determinar los likes y las decisiones. Sugieren y alinean los gustos de los usuarios, pero no se ven.
“Están por todas partes”, dice al comenzar su charla TED la matemática Cathy O’Neil, creadora del blog mathbabe.org y autora de diversos libros sobre la ciencia de los datos, entre ellos, Weapons of Math Destruction.
Según O´Neil, los algoritmos “ordenan y separan a los ganadores de los perdedores, los primeros consiguen el trabajo o buenas condiciones de crédito, y a los perdedores ni siquiera se les invita a una entrevista de trabajo y tienen que pagar más por el seguro de desempleo. Se nos califica mediante fórmulas secretas que no entendemos y a las que no se puede apelar”.
Cómo funcionan, ella lo explica así: un algoritmo necesita datos, cosas que hayan sucedido en el pasado. Por ejemplo, el de Facebook, requiere recopilar y evaluar cuáles son las publicaciones que le gustan a cada usuario, los amigos con los que más interactúa, las búsquedas que hace en Google.
Además, cuenta la matemática, el segundo ingrediente es “una definición del éxito. Lo que uno quiere y desea”. En el caso de la red social más popular, el éxito se traduce en el tiempo que la gente pasa en ella. La fórmula del algoritmo es contundente: conocer con qué es afín el usuario para darle más de eso y lograr que esté más tiempo conectado, además de mostrarle publicidad con la que se sienta a gusto.
El profesor del departamento de Ingeniería de la Universidad Nacional de Colombia, Jonatan Gómez Perdomo, comenta que no son recientes, pero sí lo es su uso en las plataformas sociales y en otro tipo de aplicaciones para conseguir conocer a sus usuarios, identificar patrones de comportamiento y personalidades con el propósito de engancharlos más a ellas y ofrecerles productos y servicios.
Por eso es que después de buscar unos zapatos, le aparecen por todas partes cuando navega en internet.
“Para lograrlo se requiere mucho conocimiento de programación, estadística y matemática”, dice el profesor, y agrega que ahora también hay algoritmos que se están aplicando en las ciencias cognitivas con el fin de identificar cómo trabaja el cerebro y emularlo, sin necesidad de que le suministren datos, solo aprendiendo.
Ese es el futuro, y ya hay avances, como AlphaGO Zero, un algoritmo de Google que fue capaz de aprender a usar el clásico juego de estrategia Go sin intervención humana.
Por ahora, los más implementados, los sistemas que pasan horas aprendiendo de la gente por medio de plataformas digitales, necesitan aún información. Así la consiguen e impactan a las personas sin que se den cuenta incluso.
La invasión a la privacidad es solo uno de los inconvenientes de los algoritmos. Cathy O’Neil, analista financiera dedicada a denunciar los excesos de Wall Street, explica en su libro Armas de destrucción matemática que algunos algoritmos se basan en estadísticas falsas o sesgadas.
Lo más preocupante, según escribe, es que cada vez más decisiones claves, por ejemplo si se obtiene o no un préstamo para comprar casa, no están en manos de humanos, sino de modelos estadísticos que perpetúan la desigualdad y refuerzan los prejuicios. Se valen de recetas matemáticas para expandir o limitar las oportunidades de seres de carne y hueso, denuncia.
Otro de los problemas que ha generado el uso de algoritmos en redes sociales y en plataformas de entretenimiento es la llamada caja de eco. Así lo señala una investigación publicada en la revista Pnas (Proceedings of the National Academy of Sciences), titulada: Anatomía del consumo de noticias en Facebook.
Este fenómeno se trata de que los algoritmos, al identificar los gustos y el consumo de los usuarios en internet, les muestra solo las cosas que les interesa, sin permitirles conocer otros puntos de vista y reforzando sus gustos.
Esto le dicen al oído
En esa caja de eco está metida la música, por ejemplo. La que están escuchando las personas en las plataformas de streaming es cada vez menos diversa y más homogénea. Eso dijo la periodista Liz Pelly en la edición de diciembre de la revista The Baffler. Allí escribió un artículo sobre la manera en que los servicios de música por internet, por ejemplo Spotify, están cambiando la manera como las personas escuchan música en sus dispositivos. Lo título The Problem With Muzak (El Problema con Muzak).
Spotify, que a diciembre de 2017 reportó cerca de 60 millones de suscriptores, tiene cierta “magia” en su funcionamiento de la que Pelly habla: recomienda a los usuarios canciones basándose en las tasas de omisión y las de finalización; millones de datos que la plataforma, desde un montón de cerebros en el mundo (centros de datos), es capaz de recopilar y de analizar, gracias a un algoritmo, con el fin de que sus usuarios escuchen solo lo que les gusta, por ejemplo, en las listas de reproducción que la app recomienda.
Eso tiene un solo propósito, que estos no dejen de usar la aplicación ni un solo día, que el tiempo que pasen en ella no se aburran escuchando canciones que no les gusta, como pasaba en la radio, que cada vez que sonaba algo que al oyente le disgustaba, cambiaba el dial.
Las tasas de finalización aumentan cuando cada usuario escucha el total de una canción que, en promedio tarda 3:50 minutos.
Las de omisión lo hacen cuando un oyente cambia de tema por algún motivo. Eso trae una consecuencia: que las canciones que más se saltan sean descartadas por el algoritmo en el futuro, y que las que sí se terminan de oír se posicionen como las más populares.
La magia también sucede porque la app usa algoritmos de aprendizaje automático, es decir, otra serie de códigos que son capaces de, usando la información recopilada de las escuchas de sus usuarios, identificar qué les gusta –géneros, artistas, canciones–.
Además, los algoritmos logran algo: reunir canciones según su letra, su ritmo, su mensaje, su melodía y agruparlas por categorías. Así, música para relajarse, para salir a caminar, para trabajar. Eso, según la autora, es poner a las personas a escuchar canciones partiendo de sus emociones y no de los favoritismos musicales.
Cada vez Spotify y las demás plataformas musicales que usan algoritmos como Apple Music y Deezer, que ella no menciona, se parecen más a Musak; de hecho, según narra la periodista, la obsesión de Spotify con las listas de reproducción basadas en el estado de ánimo hacen que sea más parecido a esa “marca que creó, programó y licenció canciones para tiendas minoristas a lo largo del siglo XX”; que priorizó listas de reproducción investigando y evaluando qué fue lo que más escucharon los oyentes, para que lo siguieran escuchando y esto influyera, por ejemplo, en mejorar su productividad laboral.
Eso no difiere de lo que hacen ahora las plataformas de streaming. Seguramente cada usuario reflexionará y deducirá si está escuchando más de lo mismo, o si la opción de descubrir, de flow como se llama, lo está poniendo a cantar las mismas canciones, o si por el contrario le están cumpliendo lo que le prometen, como relajarse, despertarse feliz o dormirse tranquilo.
También hacen de cupido
Un algoritmo podría ayudarle a encontrar a su pareja perfecta, esa con la que siempre ha soñado, dice un estudio del Pew Research Center. En Estados Unidos, por ejemplo, el 15 % de sus ciudadanos ha usado una web o una app de citas como eHarmony, Tinder o Match con el fin de hallar a su ser amado. Este centro de pensamiento señaló, además, que ahora culturalmente hay una aceptación más alta de estas herramientas. En los últimos diez años el porcentaje de personas que lo usan en ese país pasó entre los 18 y los 24 años, del 10 % al 27 %, y entre los 55 y 64 años, del 6 % al 12 %.
Aproximadamente cuatro de cada diez estadounidenses (41 %) conocen a alguien a través de aplicaciones de citas en línea y el 29 % sabe de alguien que tuvo una relación por medio de apps de citas en línea.
Para las aplicaciones que están en ese negocio esos datos son oro y por eso, desde algunos años, usan algoritmos para conectar a las que podrían ser futuras parejas.
La Escuela de Ingeniería Viterbi de la Universidad del Sur de California (USC, por sus siglas en inglés) publicó el artículo El algoritmo del amor, escrito por Daniel Druhora.
En él explican cómo los investigadores del Instituto de las Ciencias de la Información (ISI por sus siglas en inglés), Aram Galstyan y Greg Ver Steeg, están usando métodos inspirados en la física cuántica para desarrollar algoritmos de emparejamiento que implementó una de las plataformas de citas en línea más exitosas en Estados Unidos, eHarmony.
El éxito lo argumenta la misma compañía. Según ellos son los responsables de casi el 5 % de los matrimonios de EE. UU. “En total, 438 personas se casan cada día con la ayuda de los algoritmos. La tasa de divorcio de las parejas casadas que se conocieron en eHarmony fue el 50 % menor de la que corresponde a los que se conocieron de otra manera”. Con eso, según Druhora, se concluye que es más probable que una pareja se divorcie si no se conoció en esta app.
“Esencialmente, estamos tratando de llegar a los factores ocultos que se convierten en relaciones largas y felices “, comentó Ver Steeg para la publicación de la USC.
Juntar parejas y crear relaciones felices no es tan fácil. El algoritmo, como cualquier otro, necesita de datos para poder funcionar. En este caso se trata de información suministrada por cada usuario a partir de preguntas, cuyas respuestas se ajustan a unos perfiles de personalidad que luego se usan para buscar cuál es la pareja perfecta.
Para determinar que una unión funcione, se basan en los datos que han recogido durante años investigando la clave del éxito de los matrimonios duraderos.
La cantidad de preguntas, que en un comienzo era casi 500, va ahora en 145. Después de suministrar la información viene el trabajo del algoritmo que, como si fuera brujo, sabe a quienes juntar porque ve futuro entre dos.
Es hora de entretenerse
Si un usuario de Netflix vio Homeland y cuando finalizó cada temporada terminó enganchado con How to get away with a murder y no con Friends, probablemente fue culpa de un algoritmo.
Según datos de Business Insider, Sillicon Valley es la sede de grandes compañías que han cambiado el mundo, como Google, Uber, airbnb y, por supuesto, Netflix; es allí donde hay cerca de 1.000 personas que trabajan en el algoritmo de personalización para que los usuarios encuentren solo contenidos que les interesan.
Chris Jaffe, vicepresidente de innovación de producto de Netflix, se lo explicó a EL COLOMBIANO en 2017 una visita a el país en la que habló justamente del funcionamiento de la plataforma: los algoritmos son la herramienta necesaria para personalizar la información, y en su compañía se usan con el propósito de recomendarles a quienes utilizan el servicio, contenidos similares a los que ya ven.
“Por ejemplo, a mí me gustan los dark dramas, por lo tanto veo eso entre mis recomendaciones”, señaló Jaffe.
Va más allá y analiza a quienes están viendo programas similares para sugerirle a un usuario lo que ellos están mirando. Jaffe explica que se analizan otros factores, entre ellos, qué ven los amigos.
“Siempre estamos esforzándonos por tener un conjunto diverso de sugerencias. A veces encuentras una película de terror, pero si no has visto una en años, él lo aprenderá y te mostrará otra cosa para ir identificando otras preferencias y no mostrarte siempre el mismo género”.
Cada vez que un usuario ingresa a la plataforma y ve algo nuevo, el algoritmo aprende y se actualiza, lo hace cada 24 horas para que la próxima vez que alguien esté frente al catálogo encuentre un producto que lo enganche.
“Netflix sabe que tiene 90 segundos para convencer al usuario de que tiene algo que ver antes de abandonar el servicio y pasar a otra cosa, por lo que la personalización es clave”, le dijo el vicepresidente de innovación de producto a Business insider.
No son únicamente los programas que se terminan en fin de semana o en un mes los que le ayudan al algoritmo a construir una imagen del usuario, también los pulgares arriba o abajo que dejan los usuarios en la plataforma, las series que abandonan, las sinopsis que leen. Cualquier movimiento en ella se convierte en un dato con el que el algoritmo trabajará.
Después de que alguien conozca cómo funcionan estas plataformas y otras más como Facebook, empleando diversos algoritmos, concluirá que estos, seguramente, lo conocen más que cualquier persona. Y son solo códigos, que lo están mirando.
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