Un nuevo estudio revela una preocupante conclusión: las redes sociales, tal como las conocemos, podrían ser inherentemente disfuncionales y difíciles de arreglar. La investigación, basada en modelos de simulación avanzados que combinan agentes basados en inteligencia artificial y grandes modelos de lenguaje (LLM), sugiere que los problemas como las cámaras de eco, la desigualdad de atención y la amplificación de voces extremas no son simplemente el resultado de algoritmos defectuosos o malas decisiones de diseño, sino que están profundamente arraigados en la estructura misma de las plataformas.
Los investigadores, Petter Törnberg y Maik Larooij de la Universidad de Ámsterdam, simularon el comportamiento de usuarios de redes sociales utilizando "personas" de IA y luego probaron seis estrategias de intervención propuestas por científicos sociales para contrarrestar los efectos negativos. Estas estrategias incluían cambiar a feeds cronológicos o aleatorios, invertir algoritmos de optimización de participación para reducir la visibilidad del contenido sensacionalista, aumentar la diversidad de puntos de vista, usar algoritmos de "puente" para elevar el contenido que fomenta la comprensión mutua, ocultar estadísticas sociales y eliminar biografías para limitar la exposición a señales basadas en la identidad.
Sorprendentemente, los resultados fueron decepcionantes. Si bien algunas intervenciones mostraron mejoras modestas en ciertas áreas, ninguna logró interrumpir por completo los mecanismos fundamentales que producen los efectos disfuncionales. De hecho, algunas intervenciones incluso empeoraron los problemas. Por ejemplo, el orden cronológico redujo la desigualdad de atención, pero intensificó la amplificación del contenido extremo. Los algoritmos de puente debilitaron la relación entre el partidismo y la participación, pero aumentaron la desigualdad de atención. Aumentar la diversidad de puntos de vista no tuvo un impacto significativo.
El estudio sugiere que la naturaleza misma de las redes sociales, con sus dinámicas de publicación, reenvío y seguimiento, crea un ciclo tóxico donde el contenido emocional y partidista se propaga más fácilmente y moldea las estructuras de la red. Se plantea la necesidad de repensar fundamentalmente el diseño de las plataformas, alejándose del modelo de red social global interconectada y explorando modelos más espaciales o basados en grupos, para fomentar conversaciones más constructivas y equitativas. Se discute la posibilidad de que la llegada de LLMs exacerbe los problemas existentes debido a la facilidad para generar desinformación.
Fuente Original: https://arstechnica.com/science/2025/08/study-social-media-probably-cant-be-fixed/
Artículos relacionados de LaRebelión:
- Agentes de IA Controlando Computadoras y Telefonos Estudio Advierte sobre Riesgos de Seguridad
- Python Lucha Contra las Dependencias Fantasma en el Open Source Descubre como SBOMs Resuelven ...
- Cómo crear una interfaz en PHP tipo OpenWebUI que enrute preguntas a OpenAI, Copilot y Gemini
- Convierte las Fotos de tu Mascota en Emojis Personalizados en tu iPhone Guia Paso a Paso
- Linux Conquista el Escritorio Analisis Revela Mas del 6 de Cuota de Mercado El Ano de Linux
Artículo generado mediante LaRebelionBOT
No hay comentarios:
Publicar un comentario