La realidad filtrada: cómo Facebook influye en la política

Las burbujas de filtros

Si sos una de esas personas que se "informan" a través de las redes sociales, dejame decirte que no te estás informando. Las noticias que ves están filtradas de modo que solo te enteres de lo que ellos quieren que sepas. ¿Quiénes son ellos? Se los conoce como el club de los cinco: un grupo de cinco empresas que controlan prácticamente todo lo que pasa en Internet.

Sería incorrecto decir que controlan lo que pensás; no es tan grosero como eso. Lo que sí hacen es construir una realidad a tu medida, como hablamos en un artículo anterior.

Las plataformas extraen datos acerca de nosotros que les dicen quiénes somos y qué pensamos. A partir de estos datos, los algoritmos construyen nuestros feeds o Inicios de forma personalizada, lo que hace que cada usuario termine viviendo en su propia burbuja de filtros.

El concepto de burbuja de filtros fue originado por Eli Pariser, un activista político estadounidense, y se popularizó gracias a la charla TED que realizó en marzo de 2011.

En la charla puede encontrarse un ejemplo claro del fenómeno. Pariser pidió a dos de sus amigos que buscaran en Google la palabra "Egipto" y en los resultados de ambos había una diferencia clave: a uno le aparecían enlaces a la contemporánea Revolución de Egipto, pero al otro no.

Este fue uno de los primeros ejemplos acerca de cómo los algoritmos estaban impactando en la construcción de la realidad. En su libro, El filtro burbuja: Cómo la red decide lo que leemos y lo que pensamos (2011), Pariser ve tres formas en las que las burbujas de filtros podrían interponerse en la construcción de conocimiento que resultan fuertemente vigentes en el día de hoy:

• Elimina la serendipia (el encuentro casual) con nuevas ideas.
• Crea un bucle de confirmación al reforzar creencias preexistentes.
• Ofrece una versión fragmentada y descontextualizada de la realidad.

Eli Pariser, creador del concepto de burbuja de filtros, durante una de sus charlas TED. Fuente: TED.

El caso Cambridge Analytica

Dentro del club de los cinco dueños de Internet, Facebook protagonizó el escándalo más importante sobre el uso de datos personales: el caso Cambridge Analytica, una consultora británica que obtuvo datos de millones de usuarios sin su permiso para intentar influir en elecciones. A ocho años de las declaraciones de Christopher Wylie, quien destapó el caso, la historia sigue desarrollándose.

Fundada en 2013, la consultora Cambridge Analytica operaba ofreciendo análisis de datos y perfilamiento psicológico enfocado en campañas políticas. Según detalla CNBC, la empresa obtuvo de forma ilícita la información privada de más de 87 millones de usuarios de Facebook a través de un test de personalidad (This Is Your Digital Life) alojado en la plataforma.

El objetivo era obtener perfiles certeros de los usuarios que les permitieran predecir e influir en sus decisiones electorales. Lo interesante es cómo realizaron esta "manipulación": hicieron uso de estos perfiles para decidir qué noticias podrían cambiar el punto de vista de los votantes. Cuando el momento de las elecciones se acercó, crearon justo esas noticias y las publicitaron de forma segmentada en las redes sociales. Sobre esto, Wylie dice:

"Si empiezas a deformar la percepción de los votantes sin su consentimiento o conocimiento, esa es una violación básica de su autonomía para tomar decisiones libres, porque están votando en función de cosas que creen que son reales pero no necesariamente lo son".

Christopher Wylie, ex empleado de Cambridge Analytica, durante su declaración ante el Senado de Estados Unidos en mayo de 2018. Fuente: Politico.

Tal como reporta la BBC, estas tácticas se usaron en dos de los grandes momentos electorales globales del momento. Uno de ellos fue la campaña presidencial de Donald Trump en 2016, que terminaría con su elección como presidente de Estados Unidos. El otro fue el referéndum del Brexit de 2016, que llevó a la salida del Reino Unido de la Unión Europea.

Este suceso no solo es relevante debido a las últimas actualizaciones del caso que vieron a un jurado estadounidense fallar en contra de Meta (la actual dueña de Facebook), sino también porque la estrategia de Cambridge Analytica se conectó directamente con la mecánica de las burbujas de filtros: construyeron noticias y anuncios pensados para ser especialmente efectivos una vez atravesados los filtros de los usuarios.

Mark Zuckerberg responde preguntas del Senado de Estados Unidos sobre el caso Cambridge Analytica, el 10 de abril de 2018. Fuente: RFI / Reuters.

La influencia en la política local

No hay que creer que la influencia de las plataformas en la política solo tiene lugar en países centrales. El estudio titulado La mano invisible: el News Feed de Facebook y nuestra dieta informativa se publicó en 2018 y ofrece un claro ejemplo de la influencia de Facebook en la política local.

Cabe mencionar que esta investigación fue realizada en el marco de la World Wide Web Foundation, una organización fundada en 2009 por Tim Berners-Lee, el propio inventor de la Web.

Su objetivo como fundación fue el de establecer una Web para todos, donde los usuarios tengan el poder y obliguen a las empresas a ser transparentes. Sin embargo, el proyecto se terminó en 2024 y hoy solo puede accederse a través de páginas como Wayback Machine.

El punto de partida de la investigación fue una cifra contundente: el 65% de la población argentina utilizaba Facebook como su fuente principal de noticias. Lo que daba pie a una pregunta: ¿cómo se constituía la "dieta informativa" que Facebook ofrecía a estos usuarios?

Para responder esta pregunta, se crearon seis perfiles con la misma información y se siguieron las mismas 22 páginas (una mezcla de portales de noticias y figuras políticas). Luego de un período, se diferenció a los perfiles al darles una polarización política: dos le dieron "Me gusta" a publicaciones de Mauricio Macri, otros dos a publicaciones de Cristina Fernández de Kirchner y otros dos se mantuvieron neutrales.

Los hallazgos indican que los algoritmos de Facebook realizan un filtrado de noticias antes de que estas aparezcan en la "plaza pública" de cada usuario. Se encontró que:

• Había grandes diferencias entre el número de noticias publicadas y las que llegaban a los perfiles (el 18%).
• Ciertos temas sociales eran invisibilizados (noticias donde se mencionaban hechos de violencia hacia mujeres).
• Usuarios con exactamente los mismos datos en el perfil eran expuestos a noticias diferentes (no se pudo determinar los criterios detrás del filtro).

Palabras finales

La conclusión es incómoda: lo que vemos en las redes no es un reflejo de la realidad, sino una versión filtrada a nuestra medida. Y eso tiene implicaciones importantes para cada usuario.

Por un lado, podemos estar seguros de que, entre todos los datos personales que se han recopilado sobre nosotros, en algún lado existe un perfil sobre quiénes somos y qué opinamos. Y no hace falta que alguien quiera aplicar las tácticas de Cambridge Analytica: los algoritmos ya usan ese perfil para moldearnos según sus intereses programados. Hoy ese interés es nuestra atención. ¿Y mañana cuál será?

Por el otro, toda la información que nos llega a través de las redes pasa por filtros que no conocemos y que no podemos cambiar. O eso nos quieren hacer creer. El problema está en que salir de la burbuja de filtros no es fácil ni conveniente. Pero sí es necesario.

Si estás buscando la manera de escapar de tu burbuja de filtros, te recomiendo el último episodio de Demasiado bueno para ser IA. Ahí entro en detalle acerca de las consecuencias de este fenómeno para la vida social y presento algunas propuestas para explotar la burbuja.

Y si te interesa saber más acerca del club de los cinco dueños de Internet, te recomiendo este video donde te cuento casos reales en los que cada una de estas empresas ha recopilado y utilizado nuestros datos para sus propios fines.

Referencias

1. Brodersen, Juan (2018). Dueños de internet: cómo el "Club de los 5" maneja el mundo. Clarín.

2. Broccoli, Agustín (2026). A la deriva de la red: La atrofia cognitiva en la realidad algorítmica. Decir Web.

3. Pariser, Eli (2011). Beware online filter bubbles. TED.

4. Guimón, Pablo (2018). "El Brexit no habría sucedido sin Cambridge Analytica". El País.

5. Meredith, Sam (2018). Facebook and Cambridge Analytica: A timeline of the data-hijacking scandal. CNBC.

6. Redacción BBC Mundo (2018). Cambridge Analytica: el caso de Facebook en 5 preguntas fáciles de entender. BBC Mundo.

7. Op. cit.

8. Durán San Juan, Isabela (2026). Facebook engañó 70 millones de usuarios sobre sus prácticas de privacidad y vendió datos a Cambridge Analytica. Infobae.

9. Ávila, Renata; Ortiz Freuler, Juan y Fagan, Craig (2018). La mano invisible: el News Feed de Facebook y nuestra dieta informativa. World Wide Web Foundation (via Wayback Machine).

10. World Wide Web Foundation (2017). Delivering Digital Equality: The Web Foundation's 2017–2022 Strategy. World Wide Web Foundation (via Wayback Machine).

Ver nota multimedia

George Orwell - 2026: Del Big Brother a las Big Tech

 Tiempo de lectura: 3-4 minutos 

 1984 dejó de ser ciencia ficción

En su célebre novela 1984, George Orwell imaginó un futuro distópico donde un régimen totalitario lo vigilaba todo a través de la figura del Gran Hermano y la omnipresente "telepantalla". Durante décadas, esa obra se leyó como una advertencia lejana o una crítica a los regímenes autoritarios del siglo XX. Sin embargo, en pleno siglo XXI, la realidad no solo alcanzó esa ficción, sino que la superó con creces.

Aunque la diferencia principal reside en la forma en la que ese control es ejercido. En el universo orwelliano, la vigilancia era impuesta por la fuerza y a través del miedo al Estado. Hoy en día, en cambio, llevamos la "telepantalla" en el bolsillo por voluntad propia y pagamos gustosos por ella. Aceptamos términos y condiciones sin leer y entregamos voluntariamente nuestra ubicación, nuestras rutinas, nuestros gustos y nuestros pensamientos más íntimos a través de nuestros dispositivos. 

El ojo que todo lo ve: Del Gran Hermano al "Club de los Cinco"

En la novela de Orwell, quien concentraba el poder era el Partido Mártir que controlaba la "neolengua" y reescribía la historia constantemente para moldear la mente de los ciudadanos. En nuestro presente, ese rol de vigilancia total y manipulación cultural no lo ejerce un único dictador, sino un oligopolio corporativo transnacional: el llamado "Club de los Cinco" (Microsoft, Amazon, Google, Meta y Apple). 

Estas empresas monopolizan la red y operan por encima de fronteras y legislaciones nacionales. A través de algoritmos invisibles y del fenómeno del filtro de burbuja, estas plataformas van seleccionando minuciosamente qué información consumimos y cuál se invisibiliza.           
Esta recolección sistemática de datos no busca solo venderte productos, también apunta al moldeo conductual. Mediante técnicas de neuromarketing e ingeniería emocional, agencias y plataformas analizan nuestras reacciones cerebrales y emocionales para predecir e influir en nuestras decisiones cotidianas y políticas. Ya no hace falta la Policía del Pensamiento cuando los propios algoritmos dirigen de manera desapercibida hacia dónde va nuestra atención. 

 Policías del pensamiento modernas de la hipervigilancia: Beijing y Tel Aviv  

La arquitectura del Big Brother actuál se alimenta de desarrollos tecnológicos que llevan el control a un nivel casi omnisciente. Si bien este fenómeno es global, dos polos tecnológicos ilustran a la perfección cómo se materializa esta hipervigilancia hoy en día: 

El control social algorítmico: En China, la vigilancia masiva combina reconocimiento facial en tiempo real, crédito social y aplicaciones masivas como TikTok (ByteDance). Se trata  del uso de datos para estudiar y condicionar conductas de masas a escala planetaria. 

El espionaje militar invisible: Del otro lado, la industria tecnológica de Israel ha convertido la intercepción digital en un negocio global. Herramientas de grado militar como el software Pegasus (creado por NSO Group) permiten infectar teléfonos móviles sin que el usuario haga un solo clic.

En América Latina, este tipo de tecnologías privadas se han infiltrado en la gestión pública con consecuencias directas para la democracia. Un informe exhaustivo de la Relatoría Especial para la Libertad de Expresión de la CIDH ha alertado sobre la compra de software de intrusión digital por parte de diversos gobiernos de la región.

Asimismo, investigaciones forenses del laboratorio académico Citizen Lab de la Universidad de Toronto y análisis del Journal of International Political Economy demuestran que estos programas invisibles han sido utilizados en países como México, El Salvador, Colombia y Brasil para espiar y rastrear a periodistas, activistas sociales y defensores de derechos humanos, convirtiendo la privacidad en un privilegio extinto.

Reflexiones al voleo

Orwell escribió en 1984 que "quien controla el presente controla el pasado, y quien controla el pasado controlará el futuro". En la era digital, quien controla los algoritmos y los servidores, sin duda alguna controla el presente. 

Internet no se volvió un entorno de vigilancia por accidente, fue diseñada por actores estatales y corporativos para concentrar poder y extraer beneficios a costa de nuestra intimidad. Lejos de democratizar el conocimiento de forma equitativa, la red ha permitido un fenómeno de concentración económica y monitoreo de la vida privada sin precedentes históricos. La pregunta ya no es si nos están mirando, sino hasta qué punto estamos dispuestos a resignar nuestra libertad a cambio de comodidad digital.

🎧 ¿Preferís escuchar este análisis mientras viajás o hacés otra cosa? 🚶‍♂️🚌

No te quedes solo con la lectura. Escuchá el debate extendido y con un tono mucho más cercano en nuestro último episodio de podcast, donde desarticulamos cómo opera la hipervigilancia digital hoy. 📲

Ver nota multimedia

El pánico selectivo: a quién le tememos cuando hablamos de vigilancia

En julio de 2020, Mike Pompeo, entonces secretario de Estado de Estados Unidos, fue consultado en Fox News sobre si los estadounidenses debían descargar TikTok. Su respuesta cabe en una línea: "Solo si quieren que su información privada caiga en manos del Partido Comunista Chino" (CNBC, 2020). No habló de servidores ni de algoritmos, no le hizo falta.

Más de seis años después, el caso llegó a su desenlace: tras una ley, un fallo de la Corte Suprema y una venta forzada, desde enero de 2026 TikTok opera en Estados Unidos a través de una empresa nueva, de mayoría estadounidense. Pero lo que me quedó dando vueltas no es si la app recolecta datos, porque lo hace, como casi todas las plataformas de las que hablé en La cárcel sin paredes. Lo que me pregunto es por qué este caso, y no otros, activó una ley.

Qué es ByteDance y qué dice la ley

Como todos sabemos, TikTok es una aplicación china. Pertenece a ByteDance, una empresa fundada en 2012 en Beijing que, dentro de China, ofrece una versión distinta llamada Douyin, mientras que fuera del país ofrece TikTok. En Estados Unidos la app creció hasta alcanzar unos 170 millones de usuarios (Time, 2025), y con ese crecimiento también creció la preocupación de los políticos estadounidenses: que la aplicación pudiera usarse para acceder a los datos de los usuarios estadounidenses y también para favorecer cierta narrativa política e influir en cómo piensan. Hasta ahí, una preocupación entendible, el problema, para mí, es lo que se hizo con ella. 

En abril de 2024, con el apoyo de los dos grandes partidos, el Congreso de los Estados Unidos aprobó la ley “divest-or-ban” (“vender o prohibir”), que firmó el entonces presidente Joe Biden. La ley le plantea a ByteDance una disyuntiva: vender TikTok a una empresa que no esté controlada por un país que Estados Unidos considera adversario o un peligro para su seguridad nacional, o perder el acceso a ese mercado.

El plazo vencía el 19 de enero de 2025: si para esa fecha no había venta, las tiendas de aplicaciones, como la App Store o Google Play, y los servicios que la alojan ya no podrían ofrecerla ni actualizarla en el país, y si lo hacían se exponían a multas por cada usuario estadounidense. TikTok y ByteDance llevaron el caso a la justicia con el argumento de que la ley afectaba la libertad de expresión, pero ese argumento no convenció a la Corte Suprema, que el 17 de enero de 2025, dos días antes del vencimiento, confirmó que la ley era constitucional.

Aun así, la prohibición no se aplicó tal como estaba prevista. Cuando se acercaba la fecha límite, TikTok dejó de funcionar por poco tiempo en Estados Unidos y volvió a estar disponible cuando Donald Trump, ya asumido como presidente, postergó la aplicación de la ley con varias órdenes ejecutivas para darle margen a una negociación. Esa negociación terminó el 22 de enero de 2026, con la venta parcial de la operación estadounidense.

El resultado es prácticamente una empresa nueva: TikTok USDS Joint Venture, en dónde la administración China de ByteDance perdió casi toda la participación (19,9%); el resto está en manos de inversores en su mayoría estadounidenses, entre los que se destacan Oracle, Silver Lake y un fondo de Abu Dhabi llamado MGX. 

El argumento de quienes impulsaron la ley es claro: el gobierno de China podría presionar a la empresa ByteDance para acceder a los datos de los usuarios estadounidenses e influir en lo que ven. Se entiende, pero habla de lo que potencialmente podría pasar. Entonces, ¿qué se sabía realmente?

Un miedo con pocas pruebas

Fui a leer las fuentes. La nota de CNBC de 2021 sobre el control de ByteDance en TikTok se apoya sobre todo en cinco ex empleados que hablaron bajo anonimato, junto con opiniones de expertos sobre lo que China podría hacer. Entre los expertos con nombre hay voces dispares: Graham Webster, de Stanford, llegó a calificar la amenaza como poco probable, porque el gobierno chino puede conseguir datos parecidos por otras vías. La misma nota señala que en los últimos cuatro informes semestrales de transparencia de la empresa no figura ni una solicitud de datos del gobierno chino (CNBC, 2021). Es información de la propia empresa, así que tampoco la tomo como prueba definitiva, pero es un documento público y no un testimonio sin nombre.

Pero tampoco se puede decir que no hay nada. En 2022, BuzzFeed News publicó audios filtrados de más de 80 reuniones internas en los que, según la investigación, se mencionaba que empleados de ByteDance en China accedían a datos de usuarios estadounidenses (Baker-White, 2022). Ese mismo año la propia ByteDance reconoció que empleados habían usado indebidamente datos de dos periodistas para rastrear filtraciones, y despidió a cuatro personas (Al Jazeera, 2022). Eso es grave y justifica regular. Pero es acceso interno: ninguna de estas fuentes demuestra que los datos llegaran al gobierno chino. Entre lo que “podría” pasar y lo que se demostró que pasó hay una distancia que la ley dio por saldada.

"Comunista": la palabra que hace el trabajo

Ahora bien, volvamos a la declaración de Pompeo: “Solo si quieren que su información privada caiga en manos del Partido Comunista Chino” (CNBC, 2020). Destaco esta frase por la elección de palabras: por un lado, tiene potencial de eslogan de una guerra fría tecnológica y, por otro, reduce toda la complejidad técnica a una frase de miedo binario.

Es cierto que China está gobernada por un partido único que se llama literalmente “Partido Comunista de China” y que su sistema político está lejos de lo que hoy entendemos por una democracia liberal. Pero tampoco se parece al comunismo en un sentido económico clásico: tiene una economía de mercado, con empresas privadas, bolsa de valores y multimillonarios. Por eso la palabra “comunista” en boca de Pompeo no describe con precisión el sistema económico chino actual, sino que funciona como un gatillo emocional heredado de la Guerra Fría.

Y sigue funcionando porque el comunismo todavía es un significante de terror en el imaginario occidental, más por la herencia cultural de la Guerra Fría (el macartismo, la amenaza nuclear soviética, décadas de cine y propaganda estadounidense retratando al comunista como el enemigo existencial) que por un análisis real de qué sistema tiene China hoy. Pompeo no necesitó argumentar nada técnico sobre servidores o algoritmos: le alcanzó una palabra con décadas de carga emocional acumulada.

Y no fue un caso aislado. Según CNBC, la posible prohibición de TikTok se enmarcaba en una campaña más amplia contra la tecnología china, que antes había apuntado a Huawei y ZTE por razones de seguridad nacional, con acusaciones de espionaje que Huawei negó (CNBC, 2020). Cambia la empresa y parece que el relato se repite.

Lo que no genera pánico

Veamos qué pasó cuando los datos no estaban en manos chinas. En 2013, Edward Snowden, un ex contratista de la Agencia de Seguridad Nacional de Estados Unidos (NSA, por sus siglas en inglés), filtró la existencia de PRISM, el nombre en clave de un programa secreto de vigilancia de esa agencia. Según los reportes de The Washington Post y The Guardian recogidos por TechCrunch (2013), le daba a la NSA y a la Oficina Federal de Investigaciones (FBI) acceso a los servidores de nueve empresas estadounidenses (Microsoft, Yahoo, Google, Facebook, PalTalk, YouTube, Skype, AOL y Apple), con correos, fotos, videos, documentos y registros de conexión que permiten reconstruir los movimientos y contactos de una persona. Varias empresas negaron haber dado acceso directo. Lo que no hubo fue una ley para obligar a Google o a Facebook a vender para proteger a sus usuarios.

Más cerca en el tiempo: en febrero de 2025, según reportes, el DOGE (Departamento de Eficiencia Gubernamental, por sus siglas en inglés), el organismo impulsado por Elon Musk, dueño de X (la red social antes llamada Twitter), dentro del gobierno de Trump, accedió a sistemas de pago del Departamento del Tesoro con datos personales sensibles de ciudadanos estadounidenses. Fiscales generales de 13 estados anunciaron que lo demandarían (WBTV, 2025). No hubo ley ni cuenta regresiva. Aclaro que X, entonces Twitter, no figuraba entre las empresas de PRISM: acá la conexión es la persona y no la plataforma.

Si el criterio es que alcanza con que la vía de acceso exista, ese criterio también valía para PRISM, solo que ahí la vía no era una hipótesis: estaba documentada. Entonces, ¿por qué parece razonable legislar contra un posible espionaje chino, mientras que el espionaje documentado de los propios gobiernos y empresas no activó una respuesta comparable?

Cambiar de dueño no es cambiar de lógica

Con la venta cerrada podría pensarse que el problema quedó resuelto: los datos se guardan en Estados Unidos, el algoritmo se reentrena allá y la empresa la dirige un ejecutivo estadounidense. Pero no todos lo ven así. Especialistas en ciberseguridad consultados por Time advirtieron que el acuerdo corre el riesgo de cambiar la vigilancia de un gobierno por la de otro. Uno de ellos recordó que el gobierno de Estados Unidos ya usa las redes sociales para vigilar, y que esa cercanía con el poder político podría facilitar usar la plataforma como herramienta a su favor. También señalaron los vínculos políticos de quienes lideran la operación y el temor de que el gobierno pueda influir en qué contenidos se promueven o se suprimen (Time, 2025). La misma nota agrega un dato que debilita todavía más el argumento original: Pekín tiene otras vías para conseguir datos de estadounidenses, como los corredores de datos, empresas que compran y venden información personal.

Acá vuelvo a Byung-Chul Han, que describe un régimen de la información en el que el factor decisivo del poder es “el acceso a la información, que se utiliza para la vigilancia psicopolítica” (Han, 2022). Para mí, eso cambia el eje de la discusión: lo importante deja de ser quién es el dueño de la plataforma y pasa a ser quién accede a los datos y para qué los usa. Visto así, la pregunta no es si TikTok vigila, porque lo hace como casi todas, sino quién tiene permiso para hacerlo, bajo qué criterio y a quién se le teme cuando lo hace.

Y para que quede claro, nada de esto es una defensa de Pekín. Hong Kong es un territorio chino con un grado especial de autonomía, y en 2020 el gobierno de Pekín le impuso una ley de seguridad nacional. En diciembre de 2025, bajo esa ley, un tribunal declaró culpable a Jimmy Lai, dueño del diario pro-democracia Apple Daily, de “colusión con fuerzas extranjeras”, entre otras cosas por reunirse con funcionarios de otros países y pedir sanciones a China, además de sedición (WYPR, 2025). Es el mismo recurso de la “seguridad nacional”, pero con otra bandera.

Entonces, ¿le tenemos miedo a la vigilancia o a que la ejerza alguien que no es de los nuestros? Yo sigo con esa pregunta, con más bronca y menos citas, en el nuevo episodio de Total Interferencia. Escuchalo acá: 

Bibliografía:

• TechCrunch. (2013, 6 de junio). Report: NSA collects data directly from servers of Google, Apple, Microsoft, Facebook and more.
• CNBC. (2020, 7 de julio). US looking at banning TikTok and Chinese social media apps, Pompeo says.
• CNBC. (2021, 25 de junio). TikTok insiders say Chinese parent ByteDance is in control.
• Baker-White, E. (2022). Leaked audio from 80 internal TikTok meetings shows that US user data has been repeatedly accessed from China. BuzzFeed News.
• Han, B.-C. (2022). Infocracia. La digitalización y la crisis de la democracia. Taurus.
• Al Jazeera. (2022, 23 de diciembre). TikTok staff accessed data to track journalists, ByteDance finds.
• Daily Tech News Show. (2024, 17 de marzo). About ByteDance.
• Thompson Hine. (2024, abril). President Biden signs law that includes provisions to ban TikTok from the United States.
• Corte Suprema de los Estados Unidos. (2025, 17 de enero). TikTok Inc. v. Garland, Nos. 24-656 y 24-657. Legal Information Institute, Cornell Law School.
• WBTV. (2025, 7 de febrero). 13 states to sue over DOGE access to government payment systems containing personal data.
• Time. (2025). Critics warn the TikTok deal swaps Chinese surveillance for U.S. surveillance.
• WYPR. (2025, 15 de diciembre). Hong Kong court convicts pro-democracy activist and mogul Jimmy Lai.
• Variety. (2025, diciembre). TikTok U.S. joint venture deal set to close in January with investors including Oracle, Silver Lake.
• Variety. (2026, enero). TikTok U.S. joint venture deal closes, former Warner Bros. exec Adam Presser named CEO.

Ver nota multimedia

Homo Interneticus: Redes sociales, el límite de Dunbar y la reconfiguración de la atención

Las plataformas digitales no solo transmiten información; están alterando la arquitectura cognitiva y las estructuras sociales de la humanidad. Tras tres décadas de expansión de la Web, el ser humano atraviesa una transición sin precedentes impulsada por la conectividad permanente, la saturación de estímulos y la pérdida gradual de la pausa reflexiva.

Para profundizar en este fenómeno, es posible consultar el análisis sobre la anestesia del algoritmo, donde se explora el papel de la recomendación automatizada en la conducta de los usuarios.

El circuito cibernético y la eliminación de la pausa

El News Feed de las redes sociales funciona como un circuito cibernético cerrado diseñado para autorregular la atención mediante estímulos ininterrumpidos. Basado en los principios de regulación por retroalimentación de Norbert Wiener, el flujo constante de datos suprime el tiempo muerto necesario para el procesamiento analítico.

Autoras como Sherry Turkle sostienen que esta aceleración altera la capacidad de contemplación e introspección. Al sustituir el silencio por la validación social inmediata, la mente humana pasa a depender de un bucle incesante de notificaciones y respuestas automáticas.

El impacto empírico de esta dinámica se evidencia de forma crítica en Corea del Sur, donde las tasas de adicción digital han llevado a que el 62% de los niños de entre 3 y 5 años use pantallas regularmente, registrando casos severos con hasta 18 horas diarias de exposición.

Los límites neurobiológicos de la sociabilidad digital

El cerebro humano posee un límite biológico aproximado de 150 relaciones sociales estables, conocido formalmente como el Número de Dunbar. Esta restricción neurobiológica, calculada a partir del tamaño del neocórtex en primates, demuestra que la capacidad para mantener vínculos significativos no se expande por el simple uso de plataformas digitales.

Según los estudios del antropólogo Robin Dunbar, la ilusión de gestionar miles de "amigos" virtuales deriva en un fenómeno de voyeurismo digital. En lugar de sostener interacciones reales, el usuario observa pasivamente la vida ajena sin consolidar lazos afectivos profundos.

Las estadísticas señalan que, incluso en cuentas con miles de seguidores, la minoría de los contactos se mantiene activa de forma recurrente. La sobrecarga de interacciones superficiales satura el procesamiento cerebral y fragmenta el sentido tradicional de comunidad.

Reconfiguración cognitiva: Zorros vs. Erizos

La transición del texto impreso al hipertexto ha desplazado el pensamiento lineal en favor de un procesamiento asociativo y fragmentado. El modelo cognitivo formulado por David Nicholas distingue entre dos perfiles de interacción con la información: los Erizos, enfocados en la lectura profunda, y los Zorros, orientados al escaneo veloz.

El hipervínculo y la navegación en red favorecen el perfil del Zorro, optimizando la capacidad para localizar datos dispersos a costa de la concentración prolongada. Esta mutación altera la memoria de trabajo y exige una reestructuración de los métodos educativos y de producción periodística.

Como anticipó Marshall McLuhan, la aceleración de los circuitos electrónicos transforma los hábitos intelectuales. El cerebro adapto sus conexiones para priorizar la velocidad de asimilación sobre la densidad conceptual.

Convergencia y adaptación en la era de la red

El entorno digital actúa como un espejo amplificado de la naturaleza humana, exponiendo tanto sus virtudes colaborativas como sus sesgos cognitivos. Entender al Homo Interneticus no implica rechazar la tecnología, sino desarrollar una conciencia crítica frente a los mecanismos de diseño que moldean la conducta diaria.

🎙️ Expandí esta experiencia transmedia: Podés escuchar el análisis completo conducido por José Ignacio Baía en el Capítulo 3 de Hoy Todo Vale en Ivoox o acceder a la versión en video con placas infográficas interactivas en nuestro canal de YouTube.

Fuentes bibliográficas e hipervínculos activos

• Texto de Cátedra. El límite de Dunbar y las redes sociales. Material de lectura de la materia.

• Open University / BBC. (2010). La Revolución Virtual: Homo Interneticus (Documental conducido por Aleks Krotoski).

• BBC Future. (2019). El número de Dunbar: por qué solo podemos mantener 150 relaciones

Ver nota multimedia

¿El algoritmo está creando nuestras modas?

Internet hizo que encontrar cosas nuevas fuera mucho más fácil. Una canción desconocida puede llegar a miles de personas en pocas horas, una prenda puede convertirse rápidamente en objeto de deseo y una forma de editar videos puede repetirse en cuentas de distintos países. Pero este fenómeno plantea una pregunta: ¿las tendencias se vuelven populares solamente porque muchas personas las eligen o también porque los sistemas de recomendación favorecen determinados contenidos?

Las modas no nacen exclusivamente de los algoritmos. Intervienen los usuarios, los creadores, las marcas, las celebridades y las propias dinámicas culturales. Sin embargo, las plataformas digitales agregaron un elemento que antes no tenía la misma importancia: sistemas capaces de ordenar enormes cantidades de contenidos y decidir cuáles tienen más posibilidades de aparecer frente a cada usuario.

CUANDO LA POPULARIDAD SE VUELVE UNA SEÑAL

Los sistemas de recomendación tienen que seleccionar entre una cantidad enorme de publicaciones. Para hacerlo utilizan diferentes señales relacionadas con el comportamiento de los usuarios. Una de las cuestiones que estudia la investigación sobre estos sistemas es el “popularity bias” o sesgo hacia la popularidad.

 En 2024 los investigadores de la Universidad de Klagenfurt analizaron 123 trabajos científicos sobre este fenómeno. Los autores encontraron que, en muchas situaciones, los sistemas de recomendación tienden a concentrarse en contenidos que ya son populares. La investigación advierte que esto puede generar efectos de refuerzo: los contenidos que tienen mucha exposición pueden recibir todavía más exposición.

Esto no significa que todo lo popular sea impuesto por un algoritmo. El concepto señala otra cosa: la popularidad puede convertirse en un factor que ayuda a mantener la visibilidad de un contenido.

MÁS VISIBILIDAD, MENOS DESCUBRIMIENTO 

Una plataforma puede tener millones de contenidos disponibles, pero eso no significa que todos tengan las mismas posibilidades de llegar a los usuarios. Si las recomendaciones se concentran en determinados contenidos, otros pueden quedar con menor exposición.

La revisión de 2024 señala precisamente una relación entre el sesgo hacia la popularidad y cuestiones como la diversidad, la novedad y el descubrimiento. Los investigadores también remarcan una limitación importante: buena parte de los estudios existentes utiliza experimentos computacionales y métricas técnicas, mientras que todavía son menos frecuentes las investigaciones realizadas directamente con usuarios en situaciones reales.

Lo que puede estudiarse es cómo determinadas formas de recomendación modifican las posibilidades de exposición.

¿QUÉ OCURRE EN TIKTOK?

En 2026 EPJ Data Science analizó específicamente la dinámica de recomendación de TikTok.

Los investigadores utilizaron un método conocido como sock-puppet audit: crearon cuentas automatizadas, o bots, con intereses determinados y observaron qué sucedía con el contenido recomendado en el apartado “For You”. En total utilizaron 42 bots, que durante el experimento procesaron más de 128.000 videos. Después del proceso de limpieza, el análisis incluyó 112.610 videos y más de 63.000 hashtags únicos.

Los resultados mostraron una rápida amplificación de contenidos relacionados con los intereses que los bots habían señalado. Según los investigadores, el refuerzo podía aparecer durante los primeros 200 videos observados. Además, encontraron una relación negativa entre la amplificación de contenido alineado con los intereses y la diversidad de hashtags encontrados. Es decir, cuando aumentaba la presencia de contenidos relacionados con un interés, disminuía la variedad de hashtags encontrados por las cuentas.

Pero el estudio tiene una limitación fundamental: los participantes no eran personas reales. Los bots interactuaban de una manera mucho más constante y previsible que un usuario humano. Los propios investigadores reconocen que ese comportamiento no reproduce toda la complejidad de una experiencia humana.

Por eso el estudio no permite afirmar que TikTok haga que todos sus usuarios reciban exactamente los mismos contenidos. Sí aporta evidencia de que el sistema puede reforzar rápidamente determinados tipos de contenido cuando detecta señales de interés.

LA POPULARIDAD TAMBIÉN INFLUYE EN LAS PERSONAS 

El fenómeno no depende solamente de la tecnología. Las personas también observamos lo que hacen los demás y utilizamos esa información para tomar decisiones.

Un experimento publicado en Science en 2013 estudió cómo las valoraciones previas de otros usuarios podían modificar las decisiones posteriores. Los investigadores realizaron un experimento aleatorizado a gran escala en una plataforma de noticias sociales y encontraron que conocer las valoraciones anteriores podía producir cambios en las valoraciones posteriores de los participantes.

Este resultado permite incorporar otro elemento al problema: no solamente vemos un contenido; también vemos las señales de que otras personas lo están aprobando.

Una publicación con miles de interacciones puede parecer más atractiva que una publicación prácticamente desconocida. La popularidad, entonces, no funciona solamente como resultado de una elección: también puede convertirse en información para nuevas elecciones.

UN CIRCUITO EN LUGAR DE UNA CAUSA ÚNICA 

Con estos estudios, la formación de una tendencia puede pensarse como un proceso en el que intervienen diferentes elementos.

Una persona publica algo. Otros usuarios reaccionan. El contenido obtiene atención. Las plataformas reciben señales sobre esa actividad. El sistema puede recomendarlo a más personas. Algunas vuelven a interactuar o a reproducir la idea.

Así se forma un circuito. No significa que el algoritmo invente una moda desde cero. Tampoco significa que los usuarios sean simples espectadores.

El fenómeno es más complejo: las decisiones humanas generan señales que los sistemas utilizan, y las recomendaciones resultantes vuelven a modificar aquello que los usuarios encuentran.

MÁS OPCIONES NO SIGNIFICA QUE TODAS SEAN IGUAL DE VISIBLES

Esta es quizás la principal paradoja. Internet aumentó enormemente la cantidad de opciones disponibles. Sin embargo, la cantidad de contenidos que realmente vemos sigue siendo limitada.

Podemos tener acceso a millones de canciones y terminar escuchando las mismas diez que aparecen repetidamente en nuestras recomendaciones. Podemos tener miles de estilos de ropa disponibles y encontrarnos constantemente con determinadas estéticas. Podemos acceder a millones de creadores y terminar conociendo siempre a los mismos.

Esto no demuestra que nuestras decisiones sean falsas. Sí muestra que la visibilidad es parte del proceso mediante el cual descubrimos aquello que después podemos elegir.

Por eso, cuando una tendencia aparece en todas partes, la pregunta no debería ser solamente por qué nos gusta. También conviene preguntarse cómo llegó hasta nosotros y qué hizo posible que la viéramos tantas veces.

Los algoritmos no son los únicos responsables de las modas. Pero tampoco son espectadores neutrales del proceso. Organizan la circulación de enormes cantidades de contenidos y pueden modificar las posibilidades de exposición.

La cuestión, entonces, no es si dejamos de elegir. Es comprender que, en Internet, antes de elegir algo tenemos que encontrarlo. Y encontrarlo no siempre ocurre por casualidad.

¿Querés profundizar en cómo nacen y se expanden las tendencias en Internet?

Escuchá el podcast: ¿Por qué de repente todos hacemos lo mismo? Una reflexión sobre cómo las redes sociales, los algoritmos y la influencia de los demás pueden afectar nuestros gustos y elecciones.

Mirá el video: ¿El algoritmo está creando nuestras modas? Una simulación visual que muestra cómo un contenido puede pasar de ser desconocido a convertirse en una tendencia.

escrito por Claudia Sotomayor

actualizado al 14/10/2026

Fuentes y referencias

A survey on popularity bias in recommender systems (2024)
https://link.springer.com/article/10.1007/s11257-024-09406-0

Dynamics of algorithmic content amplification on TikTok (2026)
https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-026-00629-2

Social influence bias: a randomized experiment (2013)
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23929980/

Ver nota multimedia