Las marcas y los bots no pueden acceder a Spread y, al igual que PI.FYI, la plataforma no admite anuncios. En lugar de trabajar para maximizar el tiempo en el sitio, las principales métricas de éxito de Rogers serán indicadores de participación humana «significativa», como cuando alguien hace clic en la recomendación de otro usuario y luego toma medidas como suscribirse a un boletín informativo o una suscripción. Espera que esto alinee a las empresas cuyo contenido se comparte en Spread con los usuarios de la plataforma. «Creo que hay una nostalgia por lo que las redes sociales originales pretendían lograr», dice Rogers.
Entonces te uniste a una red social sin algoritmos de clasificación. ¿Está todo bien ahora? Jonathan Stray, científico senior del Centro de IA compatible con humanos de UC Berkeley, tiene dudas. «Ahora hay una gran cantidad de investigaciones que muestran que lo cronológico no es necesariamente mejor», dice, y agrega que los feeds más simples pueden promover el sesgo de actualidad y permitir el spam.
Stray no cree que el daño social sea un resultado inevitable de una curación algorítmica compleja. Pero está de acuerdo con Rogers en que la práctica de la industria tecnológica de intentar maximizar el compromiso no necesariamente selecciona resultados socialmente deseables.
Stray sospecha que la solución al problema de los algoritmos de las redes sociales puede ser, de hecho,… más algoritmos. «El problema fundamental es que hay demasiada información para que cualquiera pueda consumirla, por lo que hay que reducirla de alguna manera», afirma.
En enero, Stray lanzó el Prosocial Ranking Challenge, una competencia con un fondo de premios de $60,000 cuyo objetivo es estimular el desarrollo de algoritmos de clasificación de feeds que prioricen resultados socialmente deseables, basados en medidas del bienestar de los usuarios y cuán informativo es un feed. De junio a octubre, se probarán cinco algoritmos ganadores en Facebook, X y Reddit utilizando una extensión del navegador.
Hasta que despegue un reemplazo viable, escapar de los algoritmos de búsqueda de participación generalmente significará volverse cronológico. Hay evidencia de que la gente busca esto más allá de plataformas especializadas como PI.FYI y Spread.
Los mensajes grupales, por ejemplo, se utilizan comúnmente para complementar los feeds de redes sociales seleccionados artificialmente. Los chats privados, conectados por la lógica del reloj, pueden proporcionar un espacio más íntimo y menos caótico para compartir y discutir información del ámbito algorítmico: el intercambio de chistes, memes, enlaces a videos y artículos, y capturas de pantalla de publicaciones sociales.
El desdén por el algoritmo podría ayudar a explicar la creciente popularidad de WhatsApp en Estados Unidos, que durante mucho tiempo ha sido omnipresente en otros lugares. La aplicación de mensajería de Meta experimentó un aumento del 9 por ciento en usuarios diarios en los EE. UU. el año pasado, según datos de Apptopia informados por The Wrap. Incluso dentro de las aplicaciones sociales dominantes hoy en día, la actividad se está desplazando de las fuentes públicas a la mensajería directa, según Business Insiderdonde manda la cronología.
Los chats grupales pueden ser entornos sociales libres de publicidad y relativamente controlados, pero tienen sus propios prejuicios. «Si nos fijamos en la sociología, hemos visto muchas investigaciones que muestran que las personas buscan naturalmente cosas que no causen disonancia cognitiva», dice Stoldt de la Universidad Drake.
Si bien proporcionan un medio de compilación más orgánico, los mensajes grupales aún pueden producir cámaras de eco y otros errores asociados con algoritmos complejos. Y cuando el contenido de su chat grupal proviene del feed algorítmico altamente personalizado de cada miembro, las cosas pueden volverse aún más complicadas. A pesar de la huida hacia espacios libres de algoritmos, la lucha por una fuente de información perfecta está lejos de terminar.