La gran mayoría de los menores de 35 años dicen ahora que las redes sociales, los motores de búsqueda o los agregadores de noticias constituyen su principal vía de acceso a las noticias online. Si bien el uso de las redes para informarse ha subido poco en los últimos años, la centralidad que tienen, junto con otras plataformas que recurren a los algoritmos para seleccionar las noticias, continúa en aumento, mientras que el acceso directo a los sitios web y las aplicaciones se limita cada vez más a la gente de más edad y más interesada en las noticias.
Al principio, el rápido crecimiento de estas plataformas “distribuidas” en la primera parte del siglo XXI estuvo acompañado de emoción y entusiasmo. No obstante, con el tiempo se transformó en preocupación por los posibles efectos negativos, expresados en primer lugar en la noción especulativa de las “cámaras de eco”, unos años más tarde en las “burbujas de filtro” y, más recientemente, en la propagación de la desinformación. Existe amplia investigación en torno a si las plataformas basadas en algoritmos realmente sobreexponen a la gente a opiniones afines y le filtran aquello con lo que probablemente estén en desacuerdo, lo que genera bucles de retroalimentación que acaban remodelando su visión del mundo. Al menos en los últimos años, esto no parece estar ocurriendo cuando se trata de exposición a las noticias (Ross Arguedas y otros, 2022). Hasta ahora, el uso de las plataformas parece incrementar la diversidad de los repertorios informativos. Pero las plataformas cambian, el debate se prolonga y no se comprende tan bien el efecto general sobre las actitudes y las creencias de las personas.
También sabemos poco sobre las actitudes y las creencias acerca de la selección algorítmica de noticias en sí. Sin embargo, esto resulta importante porque varios de los peores temores sobre las cámaras de eco y las burbujas de filtro se apoyan en una visión de las audiencias como receptoras pasivas, crédulas e irreflexivas de la información.
Las encuestas nos pueden ayudar a verificar si estas suposiciones son correctas. En este capítulo, los datos del Digital News Report nos sirven para explorar qué piensa la gente sobre las noticias seleccionadas por algoritmos, en comparación con la selección que hacen editores y periodistas. También analizamos qué impulsa las opiniones sobre la selección de noticias, cómo varía según el país y cómo ha cambiado con el tiempo.
Escepticismo de la gente ante la selección algorítmica
Para medir la actitud de la gente hacia la selección algorítmica de noticias, preguntamos: ¿Está de acuerdo con que “tener historias seleccionadas automáticamente para mí sobre la base de ‘lo que he consumido en el pasado’ o ‘lo que mis amigos han consumido’ es una buena manera de obtener noticias”? Y para ayudar a interpretar los resultados, también formulamos una pregunta similar sobre las noticias seleccionadas por “editores y periodistas”.1
Los principales resultados revelan que las audiencias son bastante escépticas con respecto a todas estas formas de seleccionar las noticias. En los países donde hicimos estas preguntas2, sólo el 19% está de acuerdo con que la automatización en función de lo que han consumido sus amigos es un buen modo de obtener noticias, mientras que el 42% piensa lo contrario. La gente tiene una opinión más positiva de la selección automática basada en su historial de consumos, pero sólo tres de cada diez (30%) piensan que es una buena forma de obtener noticias, mientras que una cantidad igual cree lo opuesto.
Acaso sorprendentemente, esta opinión es levemente más positiva que la correspondiente a la selección de editores y periodistas (27%). La gente es claramente bastante escéptica con todas las formas de selección de noticias, ya sean hechas por humanos o por algoritmos. Esto es algo a lo que nos hemos referido como “escepticismo generalizado” (Fletcher y Nielsen, 2018), y lo catalogamos así en parte porque las opiniones están bastante correlacionadas (r ≈ 0,5 para cada comparación), lo que significa que las personas tienden a opinar de modo similar sobre todas las opciones. Si alguien piensa que la selección editorial es una buena forma de obtener noticias, suele pensar lo mismo de la selección algorítmica, y viceversa. A menudo con razón, tanto periodistas como académicos y observadores del sector tienden a considerar que estos métodos de selección son antitéticos entre sí, pero es importante reconocer que las audiencias no piensan lo mismo.
El escepticismo de la gente ha cambiado poco con el tiempo
Si comparamos estos resultados con los de 2016, observamos que las opiniones de la gente no han cambiado mucho en los últimos siete años, al menos a nivel general. Promediando los datos en el mismo conjunto de países, notamos una caída de 6 puntos porcentuales en la proporción que cree que su consumo previo es una buena base para la selección automatizada de noticias, y un descenso de tres puntos en la aprobación de la selección editorial y las recomendaciones sociales. Es importante señalar que la proporción de quienes no piensan que estas sean buenas formas de obtener noticias se ha mantenido estable, con aumentos de 4 a 6 puntos en la categoría intermedia “ni de acuerdo ni en desacuerdo”. Esto indica una transición hacia la ambivalencia, pero en última instancia se trata de pequeñas modificaciones, sobre todo teniendo en cuenta la brecha de siete años y todo lo que ha sucedido en ese período.
Como siempre, los promedios enmascaran las variaciones en cada país. El gráfico siguiente muestra que el Reino Unido, Dinamarca y Hungría tienen los niveles más bajos de aprobación de ambos tipos de selección algorítmica de noticias, mientras que en España, Corea del Sur y Brasil la aprobación es casi el doble. Aunque no se ve claramente en el gráfico, hay una pequeña cantidad de países del norte y el oeste de Europa con altos índices de confianza donde las cifras de selección editorial siguen siendo bajas, pero a la vez son ligeramente superiores a las de ambos tipos de selección algorítmica: por ejemplo, en Austria (33%), Suecia (30%) y los Países Bajos (34%).
El gráfico también ilustra cómo desde 2016 la aprobación de los tres modos de selección ha disminuido en la mayoría de los países. Australia es un caso algo atípico: es el único lugar donde se registra un aumento generalizado. En algunos países como Canadá, Brasil y el Reino Unido, los cambios con respecto a 2016 son relativamente grandes, especialmente en el caso de las noticias seleccionadas por algoritmos en función del consumo previo. Sin embargo, si bien las tendencias a la baja resultan bastante consistentes, en muchos casos las caídas son de tres puntos porcentuales o menos: es decir, no son estadísticamente significativas. Y debemos recordar que, en la mayoría, la aprobación ha sido sustituida por la ambivalencia.
El interés y la confianza en las noticias aumentan la aprobación de los métodos de selección de noticias
Volviendo a los datos de 2023, vemos que la aprobación de cada método de selección de noticias varía en función del interés en las noticias. Aquellos que dicen estar “muy” o “extremadamente” interesados en las noticias son considerablemente más propensos a estar de acuerdo con que todas son buenas formas de obtener las noticias: tanto la selección editorial como las opciones algorítmicas. La aprobación de la selección automática basada en el comportamiento previo y la selección por parte de editores y periodistas aumenta más con el interés que la selección automática basada en el consumo de los amigos, pero el incremento sigue siendo claro.
Del mismo modo, al analizar los resultados según los diferentes niveles de confianza en las noticias, detectamos que la aprobación de las selecciones algorítmicas y de la editorial es significativamente mayor entre quienes tienen niveles más elevados de confianza: alrededor de la mitad de quienes están “totalmente de acuerdo” con que pueden confiar en la mayoría de las noticias la mayor parte del tiempo también están de acuerdo con que la selección automática basada en comportamientos previos (52%) y la selección de editores y periodistas (55%) son buenas maneras de obtener las noticias.3 De nuevo los aumentos paralelos en la aprobación de los tres métodos marcan que la gente no tiene opiniones divergentes sobre la selección algorítmica frente a la selección editorial.
También podemos explorar la relación entre los distintos tipos de selección y la principal vía de acceso a las noticias online. Si bien podríamos esperar grandes diferencias entre quienes afirman que su principal vía es el acceso directo a sitios web y aplicaciones y quienes prefieren utilizar una plataforma basada en la selección algorítmica (redes sociales, agregador de noticias o motor de búsqueda), en realidad las cifras y los patrones se mantienen prácticamente iguales. Es cierto que la gente que accede a través de plataformas es un poco más propensa a aprobar las noticias seleccionadas automáticamente según su comportamiento previo (+7 puntos) y el consumo de sus amigos (+8 puntos), pero quienes prefieren el acceso directo y quienes prefieren las plataformas no tienen puntos de vista contrarios sobre la selección editorial y la selección algorítmica de noticias.
Preocupa el exceso de personalización
También preguntamos sobre algunos riesgos que suelen asociarse a las noticias seleccionadas de forma algorítmica; en concreto, sobre la posibilidad de que una mayor personalización pueda implicar que no se muestren determinados tipos de noticias. Casi la mitad de los encuestados plantean que les preocupa perderse “información importante” (48%) y “puntos de vista que desafían sus prejuicios” (46%). En ambos casos, las cifras son más elevadas entre quienes expresan más interés y confianza en las noticias. A nivel de país, la preocupación es mayor en el Reino Unido, Estados Unidos, Australia y Noruega.
Las cifras medias son levemente inferiores a las de 2016, cuando algo más de la mitad (57% y 55%, respectivamente) afirmaron que tendían a coincidir o estaban muy de acuerdo con tales afirmaciones. Si bien se registra un ligero aumento en la proporción de quienes están en desacuerdo (+3 puntos), las cifras para la opción “ni de acuerdo ni en desacuerdo” subieron 6-7 puntos porcentuales, lo que también pone de relieve el incremento de la ambivalencia. No obstante, aún se verifica una preocupación considerable por los posibles efectos del exceso de personalización, aun cuando el acceso a las noticias mediante algoritmos en motores de búsqueda, redes sociales y agregadores se torna cada vez más importante en varias partes del mundo.
Escepticismo generalizado
La actitud ante la selección de noticias (ya sea realizada por algoritmos o por editores y periodistas) puede caracterizarse como un “escepticismo generalizado”. La gente se muestra claramente escéptica acerca de si la selección automática basada en su comportamiento previo o en el consumo de amigos es una buena forma de obtener noticias, y le preocupa perderse algo debido a una personalización excesiva, pero igualmente desconfía de cómo editores y periodistas escogen las noticias. Además, las opiniones sobre la selección algorítmica y la selección editorial suelen estar estrechamente alineadas: si son escépticos sobre una (y a menudo lo son), es probable que también lo sean con respecto a la otra. Poca gente, por ejemplo, tiene una opinión positiva de la selección editorial y una opinión negativa de la selección algorítmica basada en comportamientos pasados.
Estas posiciones han cambiado poco desde 2016, aunque hay indicios de cierta ambivalencia, que puede deberse a que ya pasó el punto álgido de preocupación por las cámaras de eco y las burbujas de filtro (incluso teniendo en cuenta que la preocupación por la desinformación se halla tan elevada como siempre) o tal vez a que ahora la mayoría utiliza más redes sociales (cada una de las cuales emplea la selección algorítmica de formas diferentes) y ello dificulta que haya opiniones positivas o negativas coherentes.
El aparente escepticismo en torno a la selección algorítmica puede servirnos de consuelo, ya que sugiere que la gente interpreta con cautela lo que ve en las plataformas. La mayoría está lejos del entusiasmo al evaluar cómo las plataformas hacen las selecciones, pese a su creciente importancia para la obtención de noticias. Y esta creciente importancia no debe ser considerada como un respaldo contundente de la experiencia de los usuarios: las plataformas quizá deberían recordar que en parte se debe a la caída del interés en las noticias y al descenso asociado del acceso directo a sitios web y aplicaciones de noticias. Esto ha causado que las plataformas sean relativamente más importantes: la mayoría de la gente no acude a ellas específicamente en busca de noticias, sino que las encuentra cuando está allí por otras razones.
Los medios tal vez deberían tener en cuenta que la mayoría no considera que sus procesos de selección sean muy diferentes de los que poseen las plataformas. En la mayoría de los países relevados, la gente cree que la evaluación automática de su comportamiento previo le dará mejores resultados que una decisión de editores y periodistas. Esto indica que los medios tienen un trabajo por hacer para convencer al público del valor que añaden como expertos en la selección de noticias, y a la vez deben asumir las limitaciones que entraña la simple afirmación de tal conocimiento a la hora de recuperar la confianza. La selección algorítmica de noticias dista mucho de la perfección, pero la selección editorial tampoco es perfecta… y parece que la gente lo sabe.
Notas al pie
1 Para ayudar a los encuestados a responder a esta pregunta, hemos incluido un preámbulo que dice: "Cada página de noticias, aplicación o red social toma decisiones sobre qué contenido enseñarte. Estas decisiones las pueden tomar editores y periodistas o algoritmos informáticos que analizan la información del contenido que tú o tus amigos habéis consumido o lo que tú y tus amigos habéis compartido en redes sociales".
2 Para comparar a lo largo del tiempo, hemos hecho preguntas sobre la selección de algoritmos en todos los países incluidos en el Digital News Report 2016 (cuando primero preguntamos por estos temas). Los países están incluidos en el segundo gráfico de este capítulo.
3 Otro estudio, basado en análisis independiente de los datos de 2016, encontró asociaciones similares entre el interés y la confianza en las noticias y cada método de selección, y también asociaciones negativas por educación y edad. Pese a que la dirección de la asociación no varió según el método de selección, la fuerza de la asociación varió para algunas variables (Thurman et al. 2019).