Twitter ha publicado un nuevo estudio que dice que su algoritmo amplifica el contenido de noticias de tendencia derechista y los tweets de la derecha política.
El estudio estaba destinado a rastrear si los algoritmos de recomendación de la plataforma amplifican el contenido político en absoluto, de acuerdo a El director de ingeniería de software de Twitter, Rumman Chowdhury, y el investigador de aprendizaje automático del personal, Luca Belli.
Los dos explicaron en una entrada de blog que Twitter quería «comprender mejor la amplificación del contenido político de los funcionarios electos en nuestra línea de tiempo de Inicio clasificada algorítmicamente en comparación con la línea de tiempo de Inicio cronológica inversa».
Rastrearon millones de tuits de funcionarios electos en siete países (Canadá, Francia, Alemania, Japón, España, Reino Unido y EE. UU.) desde el 1 de abril hasta el 15 de agosto de 2020. Buscaban ver si había alguna variación dentro de un partido, si algunos tipos de grupos políticos fueron amplificados algorítmicamente más que otros, y si algunos medios de comunicación fueron amplificados más por algoritmos que otros.
«En seis de siete países, todos menos Alemania, los tuits publicados por cuentas de la derecha política reciben más amplificación algorítmica que la izquierda política cuando se estudian como grupo. Los medios de comunicación de derecha… ven una mayor amplificación algorítmica en Twitter en comparación con los medios de noticias de tendencia izquierdista», dijeron Chowdhury y Belli.
«Los tuits sobre contenido político de los funcionarios electos, independientemente del partido o si el partido está en el poder, ven una amplificación algorítmica en comparación con el contenido político en la línea de tiempo cronológica inversa».
En EE. UU., los tuits de los senadores republicanos y miembros de la Cámara se amplificaron más que los demócratas, y la tendencia continuó en casi todos los demás países, particularmente en el Reino Unido, donde los tuits de los políticos conservadores se amplificaron mucho más que los de cualquier otro partido.
El estudio señala que además del hecho de que el contenido de noticias de derecha se amplifica, los sitios de noticias de tendencia izquierdista ven una amplificación relativamente baja en comparación con cualquier otra categoría. Fox News y The New York Post vieron más amplificación que otros.
Los investigadores dijeron que es difícil averiguar por qué sucede esto, ya que las acciones del algoritmo son un «producto de las interacciones entre las personas y la plataforma».
El equipo de Ética, Transparencia y Responsabilidad (META) de ML de Twitter ahora analizará el problema y «mitigará cualquier inequidad que pueda ocurrir».
«Este estudio de investigación destaca la compleja interacción entre un sistema algorítmico y las personas que usan la plataforma. La amplificación algorítmica no es problemática por defecto, todos los algoritmos se amplifican», dijeron Chowdhury y Belli.
«La amplificación algorítmica es problemática si hay un trato preferencial en función de cómo se construye el algoritmo frente a las interacciones que las personas tienen con él. Se requiere un análisis más profundo de la causa raíz para determinar qué cambios, si los hay, se requieren para reducir los impactos adversos al nuestro algoritmo de línea de tiempo de inicio».
El estudio es parte de un esfuerzo mayor de Twitter para abordar las preocupaciones sobre la forma en que funcionan sus algoritmos.
Después de una reacción violenta significativa el año pasado, la empresa admitió en mayo que su algoritmo de recorte automático recortó repetidamente las caras negras en favor de las blancas. También favoreció a los hombres sobre las mujeres, según una investigación de Twitter. Múltiples usuarios de Twitter probaron este hecho usando fotos de ellos mismos o de personajes ilustres, como el ex presidente Barack Obama.
