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Miedo (in)fundado al algoritmo: las recomendaciones de YouTube y la polarización

Son numerosas las reflexiones emergentes sobre la influencia de los medios en la ciudadanía. Se destaca el auge de la Web 2.0 como eje de un cambio de paradigma que supone tanto nuevos retos como oportunidades para las esferas política y las No obstante, el surgimiento y auge de las redes sociales está propiciando una reconfiguración del desarrollo de las relaciones humanas. En el número 74 de la revista Comunicar se tratan estas cuestiones en el trabajo titulado Miedo (in)fundado al algoritmo: Las recomendaciones de YouTube y la polarización. Es un trabajo llevado a cabo por  el profesor Javier García-Marín, de la universidad de Granada (España), y por el investigador Ignacio-Jesús Serrano-Contreras,  de la universidad de Jaén (España).

Gran parte de la atención académicas se ha centrado en la deriva social y mediática conducida por las redes. Otros enfoques han tenido en cuenta las cuestiones internas relacionadas con la interconexión, es decir, del papel que pueden jugar los algoritmos, especialmente sus arquitecturas y protocolos, como mediadores del proceso de comunicación. Surgen así planteamientos que señalan la posible concomitancia entre el papel de las redes sociales, su modelo computacional, y la búsqueda de respuestas a sucesos como el aumento de la polarización política o situaciones complejas como el Brexit o la victoria de Trump en 2016.

Este estudio se centra en parte de los fenómenos que hay tras YouTube y su capacidad para inundar las múltiples esferas de la escena mediática. Con ellos se busca señalar las derivas que el algoritmo puede generar y su papel en fenómenos como el de la polarización. Con ellos se buscan señalar las derivas que el algoritmo puede generar y su papel en fenómenos como el de la polarización. A tal fin se sigue un método que combina la ingeniería inversa, el minado de texto y el uso de índices de mediación semántica para indagar en la arquitectura computacional de YouTube. Los resultados no son concluyentes en el sentido de la generación automática de extremismos a partir del algoritmo de recomendaciones, por lo que habría que investigar qué otras variables pueden estar implicadas.

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