Las redes sociales te definen. ¿Y si están completamente equivocadas?
Pinterest y Threads parecen pensar que tengo 60 años o que estoy pasando por la menopausia. Si pasas tiempo en esos extraños mundos de contenido, puedes llegar a creer cualquier cosa.
La experiencia de recibir recomendaciones personalizadas en aplicaciones como Pinterest plantea preguntas sobre la efectividad y relevancia de estos sistemas en la era de la inteligencia artificial. Hace algunos años, un usuario compartió su frustración al cancelar su boda y seguir recibiendo sugerencias de peinados y decoraciones que ya no le interesaban. Aunque la responsabilidad de este fenómeno no recae únicamente en Pinterest, la sensación de que las redes sociales ofrecen contenido obsoleto se ha vuelto común.
En un contexto donde las empresas de tecnología utilizan sistemas de IA avanzados para mejorar sus rendimientos publicitarios, se podría pensar que las recomendaciones también habrían evolucionado. Sin embargo, ese no es siempre el caso. A pesar de la sofisticación de los algoritmos, muchos de ellos parecen incapaces de despojarse de datos viejos y ofrecen recomendaciones que no coinciden con la actualidad del usuario. Después de tres años del “problema del aborto espontáneo” que Pinterest reconoció, el autor todavía recibe sugerencias inadecuadas, como peinados para personas mayores, cuando en realidad es un millennial.
El impacto no se limita a Pinterest; otras plataformas como Threads, de Meta, también presentan desafíos similares. Threads, diseñada para ser una aplicación distinta, muestra un sitio de actualizaciones mayormente textuales y promueve interacciones que han llevado al autor a recibir contenido relacionado con la menopausia, a pesar de que este no se aplica en su caso. Aún más desconcertante es que este contenido parece filtrarse según interacciones pasadas, pero a menudo de manera poco acertada.
Meta explicó que el contenido que recibe el usuario está basado en varias señales, como cuentas y publicaciones con las que ha interactuado anteriormente. Esto resalta la falta de precisión que puede acompañar el uso de datos antiguos. Teniendo en cuenta que el usuario no ha iniciado sesión en Pinterest en más de un año, la aplicación solo puede ofrecer contenido erróneo y desactualizado.
La conclusión es que las plataformas de recomendación requieren de la interacción activa del usuario para mejorar su precisión, lo que pone la carga sobre el usuario para actualizar sus preferencias. Esta dependencia del usuario para adaptar los algoritmos de recomendación a su situación actual señala un cambio en la forma en que navegamos nuestras identidades en línea. En lugar de tomar el control de nuestras experiencias digitales, nos vemos obligados a seguir las recomendaciones de algoritmos que, a veces, no reflejan quiénes somos realmente.
En resumen, aunque el objetivo de estas tecnologías es facilitar el acceso a contenido relevante, las realidades actuales muestran que la obsolescencia y la falta de comunicación real con los usuarios persisten, evidenciando un desafío significativo en la evolución de las plataformas digitales.
