Inteligencia artificial

Filtro Burbuja y Machine Learning

¿Qué tan libre es nuestra búsqueda y comportamiento en la web? Sabemos que en Internet todo es posible, pero ¿qué pasa cuando no vemos todo? Te explicamos qué está detrás de tus resultados de búsqueda y sugerencias, para que no te asombre lo mucho que Google te conoce.

Ilustración para artículo sobre machine learning y el filtro burbuja

Diariamente convivimos con herramientas que funcionan a través de Inteligencia Artificial. Fuera de la idea romántica sobre los robots del futuro, la forma actual en la que nos comunicamos y trabajamos, funciona gracias a el uso de algoritmos de Inteligencia Artificial.

Cuando realizamos una búsqueda y Google predice nuestra oración; cuando entramos a un sitio de noticias y aparecen anuncios personalizados; también cuando se nos sugieren etiquetas, ubicaciones y emoticones en fotos, o se nos recomiendan amigos y otras cuentas de interés, en cada una de esas acciones, está presente el funcionamiento de algoritmos de machine learning.

Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que entrena algoritmos con grandes cantidades de datos (big data). Su finalidad es predecir comportamientos y facilitar la interacción entre usuario e interfaz. Por ello, son estos algoritmos quienes determinan hoy qué contenidos consumimos en Internet, definiendo por completo el ecosistema de cada usuario. Es decir, su experiencia online.

Gracias a ellos, encontramos sugerencias para visualizar cierto contenidos o agregar nuevos usuarios a nuestra red. Todos ellos tienen gustos similares a los nuestros, y muchas veces, tienen alguna conexión con nuestras relaciones del mundo offline.

Por ejemplo, se nos sugieren personas que estuvieron en el mismo punto geográfico donde marcamos nuestra ubicación, nos recomienda restaurantes, comidas y fotos típicas de los lugares que visitamos con el GPS activado. Es decir, también gracias a sus sugerencias, los algoritmos nos invitan a tomar decisiones fuera de la web que seguramente nos gustará realizar.

Pero, ¿tiene alguna consecuencia negativa ver solo lo que me gusta?

Contenido facilitado por algoritmos

La cantidad de contenido que consumimos y producimos cada día, es infinitamente grande. Ya lo decía el experto en redes y comunicación, Martin Hilbert, quien el año 2016 cuantificó la información contenida en la red en 5 ZB – cada zettabyte corresponde a 1021 bytes -. Esta masa de información, crece exponencialmente, duplicándose cada 2 años. Este cálculo, según explica Hilbert, estima que al año 2019, habrían diez o más zettabyte de información. Lo que es asemeja con imaginar diez mil “pilas de libros que llegan hasta el sol”.

Es por esto que el objetivo inicial del uso de machine learning en redes sociales, buscadores y otras plataformas, sonaba muy positivo. Pues facilitaba encontrar aquello que buscamos, en un océano de información. Sin embargo, su programación y aprendizaje constante, ha conllevado a problemas éticos que no estaban dimensionados.

Ingenieros y desarrolladores web, han explicado que los algoritmos de machine learning, utilizados para la experiencia web, son como cajas negras. Se programa su función inicial, pero nadie puede saber el resultado final de su funcionamiento, ya que está guiado por el comportamiento de cada usuario. Por lo tanto, una programación inicial puede tener múltiples variantes.

La idea principal del uso de machine learning en redes sociales, buscadores y apps como Spotify o Netflix (entre otros), es facilitar la búsqueda. En todas se nos muestra lo más visitado respecto a un tema; ya sean las publicaciones con mayor alcance y esos zapatos que nos gustaron y no compramos. Pero entre el mar de opciones que existen en la web, ¿De qué nos estamos perdiendo? ¿Estamos viendo todo lo que existe?

¿Qué es el Filtro Burbuja?

En marzo del 2011, Eli Pariser publicó su libro “El Filtro Burbuja”, mismo año en que explicó en su charla TED este nuevo término. El filtro burbuja, es el término utilizado para referirse a la burbuja -espacio delimitado, pero invisible- en el que navegamos en la web, no viendo muchos otros datos.

Internet, se construyó de forma abierta y democrática, con la idea de que no hubiera una sola voz, un solo emisor y solo un mensaje. Sin embargo, sabe que los algoritmos predicen nuestro comportamiento, mostrándonos solo lo que aprendieron que nos gusta. Es decir, contenido que en el pasado no gustó, por lo tanto, volverá a gustarnos

¿No nos estamos perdiendo de las infinitas posibilidades que nos brinda lo desconocido?

El filtro burbuja define en sí mismo una de las amenazas de la web. Ver solo lo que nos interesa provoca que nos encerremos en una visión de realidad acorde a nuestros valores. Ignoramos el resto de las realidades, no porque queramos hacerlo, sino porque creemos erróneamente de que ya vimos todo.

Sus repercusiones son múltiples. Pero dentro de las más comunes se encuentran: relacionarnos con personas que solo piensan como nosotros, polarizar pensamientos -incentivar discursos de odio-, y provocar un conocimiento sesgado de la realidad.

Al navegar en la web, es importante considerar que lo que vemos es solo una parte de la realidad. Una versión personalizada de información, sesgada a partir de nuestras interacciones y comportamiento. El llamado es a tenerlo presente y pensar siempre en cuál será el último resultado de Google, o por qué todos mis amigos piensan lo mismo que yo en Twitter.

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