La IA no sabe quién eres ni por qué te interesa una noticia concreta, pero detecta tus patrones de comportamiento y construye un perfil estadístico para influir en la información que te llega
Cada vez que un usuario hace click en un titular, lee una noticia o pasa más tiempo en una pieza que en otra, deja un rastro que la inteligencia artificial puede seguir. No es un rastro humano ni se sabe con nombre o apellidos quién eres, pero regalas una información valiosa para los sistemas que organizan y recomiendan contenidos informativos.
La IA no sabe tu nombre, pero conoce tu perfil y decide qué mostrarte
En realidad, la inteligencia artificial no tiene la capacidad de saber quién eres, qué piensas o por qué te interesa cierto contenido. Su trabajo consiste en detectar patrones de comportamiento y analizar qué lees, cuándo lo haces, desde qué dispositivo, cuánto tiempo permaneces en una determinada noticia o si la compartes o no.
Una vez que ha recopilado todos esos datos, construye un perfil estadístico y genera un listado de posibles intereses, temas recurrentes o formatos preferido. Todo esto son una serie de correlaciones que influyen en la información que te llega. Si la IA detecta que haces más clic en determinados temas, tiende a mostrártelos con más frecuencia y refuerza el patrón.
Y como Google Discover, entre otras plataformas o redes sociales, utiliza sistemas basados en inteligencia artificial para ofrecer, ordenar y recomendar contenidos, utilizan tu perfil para recomendarte información basada en tu experiencia previa. Con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario, dan a cada usuario las noticias que creen que pueden ser de su interés y acotan significativamente el tipo de información y los medios de comunicación a mostrar.
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Qué datos usa realmente la IA
Cada plataforma de recomendación de contenidos utiliza unos datos diferentes pero, como regla general, suelen trabajar con los siguientes:
- Historial de lectura
- Tiempo medio de permanencia
- Interacciones con el contenido (clicks, compartidos, comentarios…)
- Ubicación aproximada
- Dispositivo utilizado
- Horario
Es una forma de observación constante del comportamiento informativo de los usuarios y cuanto más se interactúa, más aprende el sistema sobre cada lector.
Ventajas y riesgos de la personalización informativa
Aunque a priori pueda parecer que no, la personalización de los contenidos tienen aspectos positivos. Permite ahorrar tiempo y recibir contenidos adaptados a los hábitos informativos de cada persona. Sin embargo, también plantea ciertos riesgos como el de las burbujas informativas, la repetición de enfoques sobre un mismo tema y la falta de puntos de vista diferentes.
De hecho, uno de los efectos más llamativos es la sensación de creer que estamos eligiendo de forma libre y deliberada el contenido informativo que consumimos. Y no es así, estamos eligiendo entre contenidos que han sido filtrados y ordenados previamente por un algoritmo que nos ha analizado.
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Implicaciones para el periodismo y para el lector
Los medios de comunicación y los periodistas se están viendo obligados a entender cómo la IA hace los perfiles de las audiencias. Es fundamental comprenderlo, no solo para poder llegar a un mayor número de lectores, sino también para no priorizar el algoritmo en favor del criterio editorial.
Para el periodismo supone un gran reto, puesto que si la IA prioriza lo que considera que a una persona le va a gustar leer, eso hará que deje en un segundo lugar las noticias que sí son relevantes pero son menos atractivas desde el punto de vista SEO. Y surge el riesgo de adaptar excesivamente los contenidos a lo que dice la inteligencia artificial que «funciona».
Los lectores deben ser conscientes de cómo funciona la IA para poder leer la información con más criterio. Si se buscan activamente otras fuentes y otros temas, se evitará la posible burbuja informativa de las plataformas de recomendación de contenidos.
