Un nuevo estudio revela que los algoritmos de recomendación personalizados de las redes sociales pueden moldear lo que vemos y lo que creemos entender del mundo, incluso cuando partimos de cero.
En el experimento, los investigadores trabajaron con participantes sin conocimiento previo sobre un tema ficticio: debían aprender a reconocer distintos tipos de criaturas alienígenas definidas por características visuales.
Algunos podían explorar libremente todas las pistas, mientras que otros recibieron información filtrada por un algoritmo que enfatizaba solo ciertos rasgos. El resultado fue claro: quienes recibieron la ayuda algorítmica vieron menos características y su comprensión se concentró en patrones limitados. Al evaluar nuevos ejemplos, muchos los clasificaron incorrectamente, pero mostraron alta seguridad en sus respuestas.
Los autores señalan que este sesgo surge incluso cuando no hay ideas previas: el algoritmo reinicia el proceso de aprendizaje, dirigiendo la percepción hacia una versión reducida de la realidad, que los usuarios perciben como verdadera.
Esto tiene implicaciones importantes, especialmente para niños o aprendices que dependen de estos sistemas para informarse: su construcción de conocimiento puede quedar distorsionada desde el inicio.
“Consumir contenidos similares a menudo no está en consonancia con el aprendizaje”, concluye Brandon Turner, coautor del estudio y profesor de psicología en la Universidad Estatal de Ohio.
Con información de MetroWordlNews
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