"Esta semana Twitter destapaba una pequeña tormenta afirmando que un reciente estudio encargado por la misma red social se determinaba que los contenidos de “derechas” eran más difundidos en su red que los de “izquierdas”. La mala noticia es que en realidad Twitter no dice exactamente eso, y los matices son tan importantes que voy a intentar aclararlos, y traducirlos en algo entendible por cualquiera, fiel a mi estilo.
Lo primero es que el estudio origen de todos estos titulares y tweets que hemos leído está disponible y cualquiera puede leerlo, y sacar sus propias conclusiones. Algo, que desgraciadamente, no solemos hacer. En todo caso lo pueden encontrar aquí.
Vamos a ello. Twitter señala 4 conclusiones que voy a intentar explicar una a una.
Twitter, los contenidos de derechas o izquierdas y el campo de estudio
1. “Tweets about political content from elected officials, regardless of party or whether the party is in power, do see algorithmic amplification when compared to political content on the reverse chronological timeline”.
Lo que dice Twitter en esta conclusión es importante porque delimita el campo del estudio. El infrome de Twitter no habla de contenidos de derechas o izquierdas, se habla de contenido político difundido por cargos electos, y sobre uno de los tipos de presentación del time line, esa ristra de tuits que recibimos cada vez que entramos en su red social, en particular. El estudio se hizo sobre la difusión que habían conseguido diputados o cargos electos, que se extrajeron de la Wikipedia, por cierto. La consulta que extrajo a los españoles puede verla en el informe. Punto uno.
El punto dos es que se refiere a que ellos apreciaron que hubo más difusión de esos contenidos en el modo de presentación de los tuits, si este modo estaba definido en “mostrar tuits destacados primeros”, que, en la segunda opción (que por cierto es la recomendable), “ver los tweets más recientes a medida que se publican”. Eso es lo que se evalúa como difusión. Para ser claros, detectaron que en esas cuentas su algoritmo, esa entidad etérea a la que solemos echar la culpa de todo como si tuviera vida propia, recomendaba más tuits de esa tendencia que de la contraria. Es decir, lo hacía más veces.
La asusencia de efecto, según el informe de Twitter
2. “Group effects did not translate to individual effects. In other words, since party affiliation or ideology is not a factor our systems consider when recommending content, two individuals in the same political party would not necessarily see the same amplification”.
Bien. Twitter afirma que no existe un efecto en los grupos políticos, o ideologías, si no que este efecto es individual y personalizado. Es decir, no hay más difusión en el PP, o en Podemos, si no en individuos y personas que los componen. No todos fueron beneficiados dentro del mismo sector ideológico, o del mismo partido. En España la consulta utilizada devuelve 521 resultados, entre cargos del gobierno, diputados de distintos partidos, parlamentarios de las comunidades autónomas, etc.
Twitter no hace mención a quienes fueron los “premiados” sobre los demás, algo que nos aclararía y permitiría centrarnos en buscar una explicación alternativa. No lo hace, porque evidentemente -y esto lo digo yo- mostraría sus vergüenzas de una forma muy clara. Algo que solemos hacer los que estudiamos diariamente cómo el odio y los bulos se amplifican en su red. Está claro que Twitter no lo hace.
Twitter y los contenidos políticos: países analizados
3. “In six out of seven countries —all but Germany— Tweets posted by accounts from the political right receive more algorithmic amplification than the political left when studied as a group”.
Este es el punto que más se ha difundido como “más difusión de la derecha que de la izquierda”. Pero siendo académicos hay que poner el contexto de los dos puntos anteriores. Efectivamente algunos cargos elegidos de la derecha recibieron más difusión que los de la izquierda en al menos seis de los siete países en los que se centró el estudio. Estos fueron: Estados Unidos, Japón, Francia, Canadá, Alemania, Turquía y España. Excepto en Alemania, los agraciados por el tratamiento del algoritmo fueron de “derechas”.
4 “Right-leaning news outlets, as defined by the independent organizations listed above, see greater algorithmic amplification on Twitter compared to left-leaning news outlets. However, as highlighted in the paper, these third-party ratings make their own, independent classifications and as such the results of analysis may vary depending on which source is used”.
Los medios de derechas recibieron más amplificación que los de izquierdas. ¿Pero de qué medios habla el estudio? La lista de medios a los que hace referencia se puede ver aquí. Cómo bien se explica en el estudio, está calificación es el punto de vista de Estados Unidos y Reino Unido sobre medios foráneos de allí. Es decir, no hay medios españoles en el estudio, y por tanto no se evaluó el impacto en nuestro país.
Las tendencias y el algoritmo de Twitter
Resumiendo, efectivamente el algoritmo de Twitter benefició contenidos calificados de derechas según el punto de vista político de EEUU y Reino Unido, en cuentas muy específicas (por tanto, a nivel particular), entre cargos electos de siete países y medios de esa “tendencia” asignada.
Tengo una buena y una mala noticia. La buena es que al menos haya intención, aunque según mi opinión responda a otras cuestiones que la de la propia transparencia en la gestión de la plataforma, de aclarar algo sobre el impacto de una red social en el discurso político. La mala es que la situación, y esto está basado en la propia experiencia en la plataforma y no en datos (es decir: es opinión), es que esta situación es mucho peor de lo que apunta el informe, y particularmente en España. Si les parece interesante el tema, y ya he escrito bastante sobre el papel de los algoritmos en Twitter, me comprometo a profundizar y explicar algunas razones por las que creo que sucede esto mismo, y se ha convertido en un gran problema para nuestra democracia. La nuestra.
Llama la atención que Twitter afirme que no se explica por qué sucede eso. Debe ser que no usa diariamente su plataforma como hacen sus usuarios." (
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