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Un algoritmo es un conjunto de instrucciones que permiten resolver un problema paso a paso. Es una lógica que se utiliza desde hace décadas en matemáticas y computación para ordenar información, realizar cálculos o automatizar decisiones. No es exclusivo de Internet ni de las redes sociales, aunque hoy su presencia sea más visible en esos espacios.
Según el diccionario de Cambridge, un algoritmo es un conjunto de reglas matemáticas que ayuda a una computadora a llegar a una respuesta. Para los investigadores Pablo Boczkowski y Eugenia Mitchelstein, esa definición técnica no basta para entender su impacto actual.
En la práctica, los algoritmos forman parte de sistemas diseñados por personas, dentro de organizaciones concretas y bajo contextos culturales, económicos y regulatorios específicos.
En su libro The Digital Environment: How We Live, Learn, Work, and Play Now, Boczkowski y Mitchelstein explican que los algoritmos no operan de forma aislada ni neutral. Una vez puestos en funcionamiento, sus efectos dependen tanto de los objetivos con los que fueron creados como de la manera como las personas interactúan con ellos. Por ello, dichos sistemas también tienen una dimensión social.
Esta lógica se hace visible en plataformas como TikTok. Una investigación de The Washington Post mostró que su algoritmo organiza millones de videos en grandes grupos temáticos. Para hacerlo, analiza los historiales de visualización de personas con gustos similares. Observa qué videos se ven completos, cuáles se repiten y cuáles se ignoran.
Con base en esos patrones, el sistema construye una especie de mapa de contenidos cercanos entre sí. Prioriza los videos que coinciden con intereses ya detectados y va alejando otros. El resultado es que cada persona accede solo a una parte del universo de TikTok, aunque tenga la impresión de estar viendo lo mismo que el resto de usuarios.
Una dinámica parecida opera en Facebook. Un estudio experimental publicado en la revista académica Information, Communication & Society analizó cómo los sistemas que priorizan noticias ideológicamente afines influyen en la percepción de la información política.
La investigación, liderada por Katharina Ludwig y Philipp Müller, encontró que este tipo de selección puede reforzar entornos informativos homogéneos.
Según los resultados, al reducir la exposición a puntos de vista distintos, los algoritmos pueden aumentar la polarización ideológica, incluso entre personas con posiciones moderadas. El problema no es necesariamente que estos sistemas difundan información falsa, sino que ofrecen solo una muestra parcial de la realidad.
Los algoritmos no presentan un panorama completo del debate público, muestran una selección construida a partir de preferencias previas, datos acumulados y comportamientos similares de otros usuarios. Esa selección puede reforzarse con el tiempo sin que la persona lo perciba, lo que limita la diversidad informativa y distorsiona la percepción de lo que piensan otros sectores de la sociedad.
Los estudios agregan que comprender cómo operan estos sistemas resulta clave para entender fenómenos como la polarización, la amplificación de discursos extremos o la acción coordinada de cuentas falsas.
Lo que aparece en el feed no es un reflejo neutral del mundo, sino una versión recortada, organizada y jerarquizada por algoritmos que priorizan afinidades y patrones de consumo antes que una visión amplia de la realidad.
