Las redes sociales en línea pretenden establecer conexiones y unir a la gente. Pero los “algoritmos” de clasificación y recomendación que sugieren, por dar un ejemplo, con quién conectarse o quiénes son los científicos más relevantes en un campo, no son justos. Un estudio que acaba de publicarse en la revista Scientific Reports demuestra que los algoritmos pueden agravar las desigualdades y discriminar a ciertos grupos de personas en los primeros puestos.
El estudio investigó cómo los mecanismos sociales influyen en las distribuciones de los rangos de dos algoritmos muy conocidos, es decir, PageRank, uno de los principales algoritmos sobre los que se construye el motor de búsqueda de Google, y Who-to-Follow, el algoritmo de Twitter que sugiere personas a las que no sigues actualmente y que pueden resultarte interesantes.
“Se ha comprobado en el pasado que los algoritmos de clasificación tienden a aumentar la popularidad de los usuarios que ya son populares y eso puede llevar a la pérdida de oportunidades para ciertos grupos de personas”, explica Lisette Espín-Noboa, científica social computacional del Complexity Science Hub Vienna (CSH) y primera autora del trabajo. “Queríamos entender cuándo estos algoritmos pueden ir mal, dependiendo de la estructura y las características de una red”.
Comprensión de los algoritmos
El equipo simuló diferentes redes, compuestas por 2.000 individuos, y ajustó los mecanismos sociales de relación entre los individuos de cada red. Los científicos pudieron hacer variaciones en las propiedades asignadas a cada red, como la proporción de la minoría, lo activos que eran los usuarios a la hora de conectarse con otros usuarios y la forma en que la gente se conectaba en la red. En particular, los investigadores estaban interesados en saber si los individuos se asociaban con mayor probabilidad con otros que ya eran populares, y si tendían a vincularse con aquellos que eran similares a ellos. Preferir a otros que son similares a uno mismo es un principio que los científicos sociales denominan homofilia (“los pájaros del mismo palo se juntan”).
Principal mecanismo social
Los investigadores descubrieron que el principal mecanismo social responsable de distorsionar la visibilidad de las minorías en las clasificaciones era, de hecho, la homofilia, junto con la proporción de la minoría. “Vemos que cuando el grupo mayoritario se asocia mayoritariamente con otros miembros de la mayoría, el grupo minoritario está infrarrepresentado en los primeros puestos”, explica Espín-Noboa. “Sin embargo, las minorías pueden superar esta infrarrepresentación conectándose estratégicamente con otros y pueden intentar alcanzar al menos la paridad estadística en los rangos superiores”.
La paridad estadística significa que si la minoría representa el 20 por ciento de las personas en la red, la misma proporción debe reflejarse en cada top-k del rango. “Una forma de potenciar la visibilidad de las minorías en el ranking es hacerlas más activas en la red”, dice Expín-Noboa. “Esto supone que las minorías deben crear más conexiones con los demás”.
Otra forma de hacer más visibles a las minorías es diversificando las conexiones de la mayoría: creando más conexiones del grupo mayoritario con el grupo minoritario, encuentra el estudio.
Escenarios más realistas
“Hemos visto en un estudio anterior cómo la homofilia puede influir en la clasificación de las minorías”, dice la coautora Fariba Karimi, que dirige el equipo “Network Inequality” en el CSH. “Este trabajo parte de escenarios de redes sociales más realistas y se centra no sólo en los algoritmos de clasificación, sino también en los algoritmos de recomendación social que usan las plataformas de redes sociales como Twitter”, afirma. “Nuestros nuevos hallazgos indican que los algoritmos de clasificación y recomendación en las redes sociales online como Twitter pueden efectivamente distorsionar la visibilidad de las minorías de forma inesperada”.
[content-egg module=Youtube template=custom/simple]Lo más visto del mes en: Inteligencia Artificial
Jessica Ávila
Me apasiona la música y todo lo relacionado con lo audiovisual desde muy joven, y crecí en esta carrera que me permite utilizar mis conocimientos sobre tecnología de consumo día a día. Puedes seguir mis artículos aquí en Elenbyte para obtener información sobre algunos de los últimos avances tecnológicos, así como los dispositivos más sofisticados y de primera categoría a medida que estén disponibles.
