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Impacto de los cambios en el algoritmo de Twitter en el discurso público

Examinando los ajustes de febrero de 2023 y su efecto en el compromiso de los usuarios.

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Las plataformas de redes sociales, como Twitter, se han vuelto clave para cómo la gente comparte información y discute temas importantes. Una parte fundamental de estas plataformas son sus Sistemas de Recomendación, que deciden qué contenido ven los usuarios. En febrero de 2023, Twitter hizo algunos cambios notables en su sistema de recomendación. Esta situación brinda la oportunidad de ver cómo esos cambios pueden afectar las conversaciones públicas en línea.

Qué Pasó en Febrero de 2023

En febrero de 2023, Elon Musk, que recién había tomado el control de Twitter, comenzó a compartir abiertamente información sobre los cambios en el algoritmo de recomendación del sitio. Esta transparencia única permitió a los investigadores estudiar cómo estos ajustes influenciaron la visibilidad de los tuits y cómo la gente interactuaba con cuentas específicas. Para este análisis, echamos un vistazo de cerca a la cuenta de Musk y la comparamos con la cuenta del presidente Joe Biden.

El Cambio en la Visibilidad

El objetivo principal de los cambios en el algoritmo era mejorar la visibilidad de los tuits. Al observar cuántas veces se veían los tuits, pudimos evaluar la efectividad de estos ajustes. Para los tuits de Musk, notamos un aumento repentino en el número de veces que se vieron entre el 13 y el 16 de febrero de 2023. En contraste, la visibilidad de los tuits de Biden no cambió significativamente durante este período.

A medida que los tuits de Musk ganaron más visibilidad, también revisamos si esto llevó a un aumento en las interacciones, como likes y respuestas. Curiosamente, aunque los tuits de Musk obtuvieron más vistas, la probabilidad de que esas vistas resultaran en interacciones no cambió. Esto sugiere que el aumento en visibilidad no fue porque el contenido de Musk fuera más atractivo, sino debido a los ajustes realizados por el algoritmo.

Interacción de los Usuarios con el Contenido

Para entender mejor cómo los cambios en el algoritmo impactaron la interacción de los usuarios, también revisamos cuántos nuevos usuarios comenzaron a interactuar con los tuits de Musk. Encontramos que el aumento en la visibilidad llevó a un aumento en nuevos usuarios citando los tuits de Musk poco después de los ajustes. Sin embargo, la probabilidad de que esos nuevos usuarios interactuaran con el contenido de Musk en comparación con el de Biden se mantuvo igual.

Esto indica que los cambios en el algoritmo aumentaron efectivamente la visibilidad de los tuits de Musk, llevando a más nuevos usuarios a interactuar con su contenido, pero sin cambiar las tasas de interacción generales.

El Impacto Más Amplio en el Discurso Público

Los ajustes al algoritmo de Twitter no solo afectaron la interacción dentro de la plataforma, sino que también tuvieron repercusiones en otras plataformas de redes sociales como Facebook, Instagram y Reddit. Hicimos un seguimiento de las menciones de Musk y Biden a través de estas plataformas durante el mismo período y encontramos una fuerte correlación entre la visibilidad de los tuits de Musk y las discusiones que ocurrían en otros lugares en línea.

En los días siguientes al aumento de visibilidad de los tuits de Musk, observamos que las discusiones relacionadas alcanzaban picos en otras plataformas también. Esto sugiere que los cambios realizados en el algoritmo de Twitter influyeron en la conversación pública en torno a Musk. Específicamente, es más probable que la gente buscara a Musk en Google durante este tiempo, probablemente debido a la mayor visibilidad de sus tuits.

Reacciones de la Comunidad

Aunque los cambios en el algoritmo llevaron a más visibilidad para Musk, también generaron algunas reacciones negativas. Surgió un movimiento conocido como la campaña "BlockElon", donde los usuarios pedían que la gente bloqueara a Musk en Twitter. La actividad en torno a este hashtag aumentó significativamente después de los cambios en el algoritmo, lo que indica una respuesta de la comunidad ante la manipulación percibida de la visibilidad.

Analizamos cómo quienes usaban el hashtag "BlockElon" interactuaron con los tuits de Musk antes y después de adoptar el hashtag. Nuestros hallazgos sugirieron que los usuarios que interactuaron con el hashtag tendían a limitar sus interacciones con el contenido de Musk. Esto muestra cómo la comunidad reaccionó negativamente a la mayor visibilidad, oponiéndose a la presencia en línea de Musk.

Diferencias en el Comportamiento de los Usuarios

Otro hallazgo interesante fue las diferentes formas en que los usuarios interactuaban con los tuits de Musk y Biden. Los usuarios tendían a retuitear o citar los tuits de estas dos figuras prominentes, pero rara vez hacían ambas cosas al mismo tiempo. Esto indica que la gente tiende a elegir un método de interacción sobre otro al interactuar con figuras políticas o influyentes en Twitter.

Además, la tendencia a citar los tuits de Musk era notablemente diferente de la que se observaba con los tuits de Biden. Esta diferencia resalta niveles de compromiso variados en función de las percepciones del contenido compartido por cada cuenta.

Un Llamado a la Transparencia

La situación en febrero de 2023 destacó la importancia de la transparencia en el funcionamiento de los sistemas de recomendación. Con los ajustes del algoritmo de Musk hechos públicos, pudimos estudiar mejor su impacto en el discurso social. Sin embargo, la mayoría de las plataformas de redes sociales operan sin tal transparencia, lo que puede dificultar la identificación de cambios y sus consecuencias.

Entender cómo funcionan los algoritmos es crucial para promover un diálogo público saludable. Cuando los algoritmos son opacos, se vuelve más difícil para los usuarios e investigadores detectar manipulaciones o consecuencias no deseadas. La transparencia vista con los ajustes de Musk sugiere que otros plataformas deberían adoptar enfoques similares para fomentar la confianza y la responsabilidad.

Conclusión

En resumen, los ajustes al algoritmo de recomendación de Twitter en febrero de 2023 tuvieron efectos significativos en el discurso público y la interacción de los usuarios. La mayor visibilidad de los tuits de Elon Musk llevó a que más nuevos usuarios interactuaran con su contenido, aunque la probabilidad de interacción no cambió. Además, este aumento en la visibilidad impactó las discusiones en varias plataformas, mostrando la naturaleza interconectada de las redes sociales.

Sin embargo, los ajustes también provocaron reacciones negativas, demostrando que las comunidades pueden reaccionar fuertemente ante la manipulación percibida de sus feeds. Los comportamientos de interacción variados observados entre las cuentas de Musk y Biden subrayan las dinámicas complejas en juego en las discusiones en línea.

De cara al futuro, asegurar la transparencia en los algoritmos de redes sociales será vital para mantener un discurso público saludable y abierto. Las lecciones aprendidas de este período pueden ayudar a dar forma a futuras políticas y prácticas en el manejo de sistemas de recomendación en las plataformas de redes sociales.

Fuente original

Título: Cross-platform impact of social media algorithmic adjustments on public discourse

Resumen: In the hypertrophic and uncharted information world, recommender systems are gatekeepers of knowledge. The evolution of these algorithms is usually an opaque process, but in February 2023, the recommender system of X, formerly Twitter, was altered by its chairman (Elon Musk) transparently, offering a unique study opportunity. This paper analyses the cross-platform impact of adjusting the platform's recommender system on public discourse. We focus on the account of Elon Musk and, for comparison, the account of the President of the United States (Joe Biden). Our results highlight how algorithm adjustments can boost content visibility, user engagement, and community involvement without increasing the engagement or involvement probabilities. We find that higher visibility can increase the influence on social dialogue but also backfire, triggering negative community reactions. Finally, our analysis offers insights to detect future less transparent changes to recommender systems.

Autores: Pietro Gravino, Ruggiero Donald Lo Sardo, Emanuele Brugnoli

Última actualización: 2024-01-29 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2405.00008

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.00008

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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