Personalización y empujones algorítmicos

Esa experiencia tan familiar de sentir que un anuncio te sigue es un ejemplo perfecto de un empujón algorítmico personalizado. Imagínalo como un dependiente de una tienda digital que recuerda todo lo que has mirado y usa esa información para sugerirte qué podrías comprar después. Estos sistemas usan tus datos para orientar sutilmente tu comportamiento y adaptar a ti desde tu sección de noticias hasta tus recomendaciones de música.

Reflexiona sobre esto: La próxima vez que una aplicación te sugiera una canción o una noticia, piensa qué datos podría estar usando para elegirla.

Los empujones algorítmicos personalizados funcionan creando un perfil digital de cada usuario que se actualiza continuamente. Este perfil se construye a partir de tu actividad en internet: clics, tiempo de visualización, búsquedas, compras e incluso movimientos del ratón. Después, los algoritmos usan ese perfil para predecir qué es probable que quieras o hagas a continuación.

Este proceso automatiza y aplica a gran escala los principios de la teoría del empujón. En el mundo físico, colocar alimentos saludables a la altura de los ojos es un empujón. En internet, un algoritmo personaliza esta «arquitectura de las decisiones» para ti: decide qué producto mostrar primero o qué notificación enviar en el momento justo para captar tu atención.

Por ejemplo, un servicio de streaming no solo recomienda películas; también podría mostrarte un cartel distinto del que le muestra a un amigo. Si ves comedias románticas, destacará a la pareja; si ves películas de acción, resaltará una explosión. Es un empujón adaptado a lo que predice que te hará hacer clic a ti.

En otro contexto, una red de contactos profesionales podría animarte a felicitar a un contacto por su aniversario laboral. No es algo aleatorio: el algoritmo sabe que reforzar los vínculos sociales mantiene a los usuarios activos en la plataforma. Aunque esto suele ser útil, también puede crear «burbujas de filtros» en las que solo ves contenido que confirma tus creencias actuales, lo que limita tu contacto con ideas diferentes.

El campo académico que explora este concepto suele llamarse «hypernudging» o nudging computacional. Examina cómo los macrodatos y el aprendizaje automático pueden aumentar enormemente el poder de los empujones conductuales tradicionales. Así, se pasa de intervenciones dirigidas a grupos de población a estímulos adaptados a cada persona y optimizados continuamente. Esto plantea preguntas importantes sobre la autonomía de los usuarios y la gobernanza algorítmica, es decir, cómo se dirigen y supervisan estos sistemas.

• Yeung (2017): Sostiene que el «hypernudging» usa macrodatos para crear un entorno omnipresente y personalizado que orienta continuamente el comportamiento individual. Esto plantea retos particulares para la autonomía personal y la regulación. [1]
• Sunstein (2016): Explora la ética de los empujones conductuales. Señala que la personalización puede hacerlos mucho más eficaces para fines beneficiosos, como los recordatorios de salud, pero también plantea inquietudes sobre la manipulación, la equidad y la posibilidad de que algoritmos opacos exploten las debilidades de los usuarios. [2]
• Hosanagar et al. (2014): Observaron que las recomendaciones personalizadas de un servicio de música aumentaron significativamente la diversidad del consumo entre los usuarios activos, pero la redujeron entre los menos activos. Esto muestra que los efectos de la personalización son complejos y dependen del contexto. [3]

La eficacia y la ética de los empujones algorítmicos generan mucho debate. Una de las principales preocupaciones es la falta de transparencia: los usuarios a menudo no saben por qué se intenta orientar su comportamiento ni qué datos se utilizan. Estos sistemas también pueden reforzar y amplificar los sesgos sociales que ya están presentes en los datos de entrenamiento, lo que puede dar lugar a resultados discriminatorios en ámbitos como la contratación de personal o las solicitudes de préstamos. Por último, el límite entre una sugerencia útil y una manipulación encubierta suele ser difuso, lo que crea una importante zona de ambigüedad ética.