Burbuja de filtro

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Un filtro burbuja es el resultado de una búsqueda personalizada en donde el algoritmo de una página web selecciona, a través de predicciones, la información que al usuario le gustaría ver basado en información acerca del mismo (como localización, historial de búsquedas, y elementos a los que les dio clic en el pasado) y, como resultado, los usuarios son alejados de la información que no coincide con sus puntos de vista, aislándolos efectivamente en burbujas ideológicas y culturales propias del usuario.

Un ejemplo son los resultados de la búsqueda personalizada de Google y el hilo de noticias personalizadas de Facebook . El término fue acuñado por el ciberactivista Eli Pariser en su libro que tiene el mismo nombre; de acuerdo a Pariser, los usuarios son menos expuestos a puntos de vista conflictivos y son aislados intelectualmente en su propia burbuja de información. Pariser relata un ejemplo en donde el usuario hace una búsqueda en Google para "BP" y tiene como resultado noticias acerca de British Petroleum mientras que otra persona obtuvo información acerca del derrame de petróleo Deepwater Horizon y que los dos resultados de búsqueda fueron muy diferentes entre ellas.[1][2][3][4]

El efecto burbuja puede tener implicaciones negativas en el discurso cívico, de acuerdo con Pariser, pero hay opiniones contrastantes que dicen que el impacto es mínimo[4]​ y solucionable.[5]

La burbuja de filtros es el universo propio, personal y único de información que cada uno vive en la red.[6]​ Lo que haya en la Burbuja de Filtros depende de quién es uno y lo que uno hace, el problema es que no decidimos lo que ingresa y más importante aún, no vemos qué es lo que se elimina.

Según Mark Zuckerberg: «Saber que una ardilla muere en tu jardín puede ser más relevante para tus intereses que saber que muere gente en África».[7]

Concepto[editar]

Pariser define su concepto de filtro burbuja en términos más formales como "el ecosistema personal de información que ha sido provisto por estos algoritmos".[1]​ Otros términos han sido utilizados para describir este fenómeno, incluyendo "marcos ideológicos",[2]​ "una esfera figurada que te rodea mientras navegas en Internet" [8]​ o "burbuja de filtros".[6]

El historial de búsqueda pasado es creado a través del tiempo cuando un usuario indica que un tópico le interesa a través de "dar clics a enlaces, viendo amigos, poniendo películas en lista de reproducción, leyendo noticias" y otras más.[8]​ Una firma de Internet, utiliza entonces esta información para, estratégicamente, publicar anuncios para los usuarios o para hacer aparecer esos anuncios de forma casi permanente en las páginas de resultados del buscador.[8]​ La preocupación de Pariser es, de alguna forma, similar a la hecha por Tim Berners-Lee en se reporte de 2010 The Guardian a través de un efecto Hotel California ("Puedes registrarte, pero no puedes darte de baja") lo cual sucede cuando las redes sociales de Internet no dejan que el usuario vea contenido de la competencia- como forma de obtener un mayor alcance de todos los usuarios de Internet- con lo cual "mientras más entras más te quedas atrapado" en la información dentro de un sitio de Internet específico. Se vuelve un "silo de contenido cerrado" con el riesgo de fragmentar la World Wide Web, de acuerdo con Berners-Lee.[9]

En el Filtro Burbuja, Pariser advierte que el lado negativo de filtrar búsquedas es que "nos vuelve más cerrados a nuevas ideas, materias e información importante"[10]​ y "crea la impresión de que nuestros limitados intereses son los únicos que existen".[2]

Es potencialmente dañino para ambos, individuo y sociedad, en su opinión. Él critica a Google y Facebook por ofrecer a los usuarios "mucho dulce y no suficientes zanahorias".[11]​ Advierte que los "algoritmos invisibles que editan la web " puede limitar nuestra exposición a nueva información y una visión limitada.[11]​ De acuerdo a Pariser, los efectos que van en detrimento de los filtros burbuja, incluyen daño a la sociedad en general en el sentido de que tiene la posibilidad de "indeterminar el discurso cívico", la hace de "mente cerrrada", menos aventurera intelectualmente y la vuelve más vulnerable a "propaganda y manipulación".[2]​ Él escribió:

Un mundo construido desde lo familiar es un mundo donde no hay nada que aprender... (ya que hay) auto propaganda invisible, que nos adoctrina con nuestras propias ideas.

Eli Pariser in The Economist, 2011[12]

Ejemplos[editar]

Se pueden encontrar filtros burbuja en:

  • Google: refina los resultados de búsqueda  de acuerdo con las consultas previas de los usuarios, y los links que siguieron. Google rastrea más de 57 variables – dirección IP, la marca de la computadora, la ubicación, la ocupación, el software, el tamaño de las fuente - para determinar cuáles son los resultados de búsqueda que serán más relevante para cada persona. Lo “relevante” es en lo que la persona hace clic primero.[13][14]
  • Bing: recopila datos para "mejorar y personalizar la experiencia"[15]​ de sus usuarios. Algunos de estos datos son consultas de búsqueda, ubicación, términos de búsqueda o del comando que los usuarios proporcionan, junto con la dirección IP, los identificadores exclusivos incluidos en sus cookies, la fecha y hora de la búsqueda, la configuración del navegador de dicho usuario, y otra información sobre la interacción con sus servicios.[15]
  • Yahoo!: utiliza la información personal de sus usuarios con los fines de personalizar la publicidad y el contenido que ven. Yahoo! recopila información personal de las personas al “registrarse en Yahoo!, al utilizar productos o servicios de Yahoo!, al visitar páginas de Yahoo! o de ciertos socios de Yahoo!, y al acceder a promociones u ofertas”,[16]​ además de información sobre transacciones con la compañía y con algunos de sus socios de negocios, y registra automáticamente información del ordenador y navegador.[16]
  • Facebook ofrece sus servicios, personaliza el contenido y proporciona sugerencias para cada persona gracias al uso que hace de información que se rastrea con los clics de los usuarios, lo que los usuarios comparten, y los contactos con los que interactúan los internautas, datos incluidos en el contenido con el que interactúan, las acciones e información de otras personas que puedan incluir a los usuarios, además de información sobre los dispositivos electrónicos con los que acceden a Facebook, información de compras y transacciones dentro de los servicios de Facebook, así como información adicional proporcionada por socios de la compañía.[14][17]
  • Twitter: usuarios de esta plataforma pueden optar por proporcionar información adicional para ayudar a Twitter a mejorar y a personalizar su experiencia en sus Servicios, esto abarca contenido y anuncios. Esta información incluye la agenda de contactos, la ubicación, cookies, Datos de registro, y Datos de widgets.[18]
  • Tumblr: los anuncios que aparecen dependen de información proporcionado a Tumblr y a Yahoo!. Obtienen estos datos a través del historial de búsqueda, las recomendaciones de los amigo de los usuarios, las aplicaciones utilizadas o los intereses, edad, género o ubicación, entre otros.[19]
  • YouTube: Google recopila información para brindar "los videos de YouTube que le pueden gustar"[20]​ a cada usuario. Recopila información sobre los servicios que el usuario utiliza y el modo en que los utiliza, como por ejemplo, cuando mira un video en YouTube. [20]
  • The New York Times: utiliza la información que recolecta "para permitir que la publicidad se dirija a los usuarios para quienes dicha publicidad es más pertinente". El sitio web recolecta información cuando sus miembros interactúan con sus servicios, tanto información personal como "información no personal recabada por medio de la tecnología".[21]
  • Washington Post: lleva información y contenido adaptado a los intereses y necesidades individuales al utilizar información proporcionada por los usuarios cuando se registran, al interactuar con sus servicios, o por fuentes de terceros.[22]
  • Google Noticias: utiliza la información que recoge para "ofrecer contenido personalizado como, por ejemplo, resultados de búsqueda y anuncios más relevantes".[20]
  • Yahoo! Noticias

Reacciones[editar]

Hay reportes contradictorios acerca del alcance que tiene la filtración de información y si es benéfico o dañino. El analista Jacob Weinberg en Slate hizo un pequeño experimento no científico para probar la teoría de Pariser que incluía cinco asociaciones con diferentes ideologías con exactamente el mismo propósito- el resultado de los cinco estudios fueron casi idéntico en cuatro de los casos, indicando que un filtro burbuja no era, en efecto, lo que permite decir que una situación en la que todas las personas son adoctrinadas a través "Diario de Mi" era exagerado.[2]​ Un estudio científico de Wharton que analizó recomendaciones personalizadas también encontró que estos filtros pueden crear comunalidad, no fragmentación, en gustos por la música en línea.[23]​ Los consumidores aparentemente usan el filtro para expandir su gusto, no limitarlo.[23]​ Paul Boutin hizo un experimento similar entre personas con diferente historial de búsqueda, y encontró resultados similares a los encontrados por Weisberg con resultado de búsqueda prácticamente idénticos.[4]​ El profesor de leyes de Harvard Jonathan Zittrain discutió el alcance que tiene la personalización del filtrado de información y como distorsiona los resultados de búsqueda de Google; él dice "los efectos de la personalización de búsqueda han sido ligeros".[2]​ Más aun, hay reportes de que los usuarios pueden deshabilitar las funcionalidades de personalización en Google si escogen[24]​ eliminar el historial web y a través de otros métodos.[4]​ Un vocero de Google dijo que los algoritmos se añadieron al motor de búsqueda de Google para poder "limitar la personalización y promover la variedad" de los resultados.[2]

Sin embargo, hay reportes que indican que Google y otros sitios tienen información vasta que podría, en un futuro, permitirles personalizar la experiencia del usuario en Internet si as lo desearan. Se ha dicho que Google puede mantener registro de los historiales de búsqueda de los usuarios sin tener una cuenta personal de Google o sin haber iniciado sesión.[4]​ Se hizo un reporte que sugirió que Google tiene información que "vale por 10 años" obtenida de diferentes fuentes como Gmail, Google Maps, y otros servicios además de su motor de búsqueda,[3]​ aunque un estudio contrario era que tratar de personalizar Internet para cada usuario era muy retador, técnicamente hablando, para una firma de Internet, a pesar de la gran cantidad de información disponible. El analista Doug Gross de CNN sugirió que las búsquedas filtradas parecían ser de más ayuda para los consumidores que para los ciudadano, y podrían ayudar a un consumidor buscando "pizza" a encontrar opciones de entrega en su área local basado en búsquedas personalizadas y filtrando adecuadamente tiendas distantes al consumidor.[3]​ Se está de acuerdo en que sitios de Internet como Washington Post, The New York Times, y otras están dirigiendo su esfuerzo para crear motores personalizados de información, con el objetivo de ajustar los resultados de búsqueda a aquellos resultados con los que el usuario esté de acuerdo o sean de su agrado.[2]

Según Graells, los medios son muy seductores “pero son comunidades cerradas y están centradas en esa burbuja de filtros. Desde otra perspectiva, se puede decir, que se intenta ayudar a estallarla. “Tendemos a juntarnos con quienes piensan como nosotros. Si esto se repite reiteradas veces, los grupos a los que pertenecemos tienden a agudizar sus tendencias y éstas tendencias se vuelven más extremas.”

Graells, define así “un enfoque indirecto: en vez de intentar conectarte directamente con gente muy diferente, queremos conectarte con gente que se parezca a ti en ciertos temas solamente, justamente temas que faciliten la interacción y la simpatía.”

El modelo de Graells y sus compañeros, consiste en combinar algoritmos de recomendación con la visualización de perfiles distintos al nuestro, pero con algún interés común. La información que recibimos, a través de la vista, no está tan influida por los sesgos cognitivos como el texto, asegura. Y, a largo plazo, la exposición a una diversidad de contenidos y personas “es beneficiosa” para cualquiera.

Véase también[editar]

Referencias[editar]

  1. a b Parramore, Lynn (10 de octubre de 2010). «The Filter Bubble» (en inglés). The Atlantic. Consultado el 20 de abril de 2011. «Since Dec. 4, 2009, Google has been personalized for everyone. So when I had two friends this spring Google "BP," one of them got a set of links that was about investment opportunities in BP. The other one got information about the oil spill...» 
  2. a b c d e f g h Weisberg, Jacob (10 de junio de 2011). «Bubble Trouble: Is Web personalization turning us into solipsistic twits?» (en inglés). Slate. Consultado el 15 de agosto de 2011. 
  3. a b c Gross, Doug (19 de mayo de 2011). «What the Internet is hiding from you» (en inglés). CNN. Consultado el 15 de agosto de 2011. «I had friends Google BP when the oil spill was happening. These are two women who were quite similar in a lot of ways. One got a lot of results about the environmental consequences of what was happening and the spill. The other one just got investment information and nothing about the spill at all.» 
  4. a b c d e Boutin, Paul (20 de mayo de 2011). «Your Results May Vary: Will the information superhighway turn into a cul-de-sac because of automated filters?» (en inglés). The Wall Street Journal. Consultado el 15 de agosto de 2011. «By tracking individual Web browsers with cookies, Google has been able to personalize results even for users who don't create a personal Google account or are not logged into one.» 
  5. Zhang, Yuan Cao; Séaghdha, Diarmuid Ó; Quercia, Daniele; Jambor, Tamas (febrero de 2012). «Auralist: Introducing Serendipity into Music Recommendation». ACM WSDM (en inglés). 
  6. a b TED2011 (marzo de 2011). «Eli Pariser: cuidado con la "burbuja de filtros" en la red.» (Vídeo). TED. Consultado el 20 de octubre de 2016. 
  7. Kirkpatrick, David (2010). The Facebook Effect: The Inside Story of the Company That Is Connecting the World (en inglés). Simon & Schuster. p. 296. ISBN 978-1439102121. Consultado el 13 de febrero de 2017. 
  8. a b c Lazar, Shira (1 de junio de 2011). «Algorithms and the Filter Bubble Ruining Your Online Experience?» (en inglés). Huffington Post. Consultado el 15 de agosto de 2011. «a filter bubble is the figurative sphere surrounding you as you search the Internet.» 
  9. Bosker, Bianca (22 de noviembre de 2010). «Tim Berners-Lee: Facebook Threatens Web, Beware» (en inglés). The Guardian. Consultado el 22 de agosto de 2012. «Social networking sites are threatening the Web's core principles ... Berners-Lee argued. "Each site is a silo, walled off from the others," he explained. "The more you enter, the more you become locked in...» 
  10. «First Monday: What's on tap this month on TV and in movies and books: The Filter Bubble by Eli Pariser» (en inglés). USA Today. 2011. Consultado el 20 de abril de 2011. «Pariser explains that feeding us only what is familiar and comfortable to us closes us off to new ideas, subjects and important information.» 
  11. a b Bosker, Bianca (7 de marzo de 2011). «Facebook, Google Giving Us Information Junk Food, Eli Pariser Warns» (en inglés). Huffington Post. Consultado el 20 de abril de 2011. «When it comes to content, Google and Facebook are offering us too much candy, and not enough carrots.» 
  12. «Invisible sieve: Hidden, specially for you» (en inglés). The Economist. 30 de junio de 2011. Consultado el 27 de junio de 2011. «Mr Pariser’s book provides a survey of the internet’s evolution towards personalisation, examines how presenting information alters the way in which it is perceived and concludes with prescriptions for bursting the filter bubble that surrounds each user.» 
  13. Shelley, Anne (1 de enero de 2012). «Book review of Eli Pariser’s The filter bubble: What the Internet is hiding from you». First Monday (en inglés) 17 (6). ISSN 1396-0466. doi:10.5210/fm.v17i6.4100. Consultado el 6 de noviembre de 2016. 
  14. a b Pariser, Eli (2011). The Filter Bubble: How the New Personalized Web Is Changing What We Read and How We Think. Penguin Books. ISBN 0143121235. 
  15. a b «Declaración de privacidad». privacy.microsoft.com. Consultado el 6 de noviembre de 2016. 
  16. a b «Política de privacidad de Yahoo». policies.yahoo.com. Consultado el 6 de noviembre de 2016. 
  17. «Política de datos». www.facebook.com. Consultado el 6 de noviembre de 2016. 
  18. «Privacy Policy». Twitter. Consultado el 6 de noviembre de 2016. 
  19. «La publicidad en Tumblr y cómo te afecta». www.tumblr.com. Consultado el 6 de noviembre de 2016. 
  20. a b c «Política de Privacidad – Privacidad y Condiciones – Google». www.google.com. Consultado el 6 de noviembre de 2016. 
  21. «Política de Privacidad – Español». Consultado el 6 de noviembre de 2016. 
  22. «Privacy Policy». Washington Post (en inglés). Consultado el 6 de noviembre de 2016. 
  23. a b Hosanagar, Kartik; Fleder, Daniel; Lee, Dokyun; Buja, Andreas (diciembre de 2013). «Will the Global Village Fracture into Tribes: Recommender Systems and their Effects on Consumers». Management Science, Forthcoming (en inglés). 
  24. Ludwig, Amber. «Google Personalization on Your Search Results Plus How to Turn it Off» (en inglés). NGNG. Consultado el 15 de agosto de 2011. «Google customizing search results is an automatic feature, but you can shut this feature off.» 

Bibliografía recomendada[editar]

  • Pariser, Eli. The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You, Penguin Press Nueva York, mayo de 2011. ISBN 978-1-59420-300-8
  • Green, Holly (29 de agosto de 2011). «Breaking Out of Your Internet Filter Bubble». Forbes. Consultado el 4 de diciembre de 2011. 
  • Friedman, Ann. "Going Viral." Columbia Journalism Review 52.6 (2014): 33-34. Communication & Mass Media Complete.
  • Metz, Cade. Google, Facebook, and Microsoft Are Remaking Themselves Around AI, Wired Magazine. Consultado el 21 de noviembre de 2016.
  • Mostafa M. El-Bermawy. Your Filter Bubble is Destroying Democracy. Wired Magazine. Consultado el 21 de noviembre de 2016.

Enlaces externos[editar]