Un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Stanford demostró cómo el algoritmo de X (antes Twitter), no solo prioriza la interacción, sino que tiende a amplificar publicaciones que generan enojo e indignación entre los usuarios.
Este hallazgo explica una de las quejas más frecuentes de los usuarios de la plataforma de Elon Musk, quienes perciben que su experiencia en la red social se ha vuelto cada vez más confrontativa y alejada de sus intereses o valores reales.
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La investigación analizó cómo la sección ‘Para ti’ de X selecciona y muestra contenido a millones de usuarios en todo el mundo. Según los autores, el algoritmo confunde la interacción —especialmente la que surge del desacuerdo o el enfado— con una señal genuina de preferencia, lo que termina moldeando un entorno donde la confrontación prima sobre el intercambio constructivo.
Para llegar a estas conclusiones, el equipo de Stanford diseñó un experimento con 715 usuarios seleccionados al azar. Los participantes debieron responder una encuesta basada en la escala de valores humanos de Schwartz, una herramienta que agrupa 19 valores fundamentales como la humildad, el hedonismo, la seguridad y el logro personal.
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Los investigadores compararon estos perfiles de valores con el contenido que aparecía en dos secciones distintas de X: el feed ‘Siguiendo’, donde solo se muestran publicaciones de cuentas elegidas por el usuario, y el feed ‘Para ti’, generado algorítmicamente.
El análisis reveló que las publicaciones presentes en ‘Para ti’ tenían muchas más probabilidades de contradecir los valores personales de los usuarios, en comparación con el feed ‘Siguiendo’.
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Es decir, el algoritmo amplificaba de manera deliberada contenidos que chocaban con las creencias declaradas por cada persona. Lejos de promover afinidad, la plataforma terminaba exponiendo a los usuarios a ideas y posturas que les resultaban molestas, generando una reacción emocional negativa.
Según Ziv Epstein, uno de los autores del estudio, las plataformas como X interpretan cualquier tipo de interacción —ya sea positiva o negativa— como una señal de interés. Esto provoca que el sistema aprenda a priorizar el contenido que más controversia despierta, en vez de aquel alineado con los intereses genuinos de la audiencia.
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El núcleo del problema radica en la métrica de engagement. Para los algoritmos de X, la cantidad de comentarios, retuits y respuestas es el principal indicador para decidir qué publicaciones destacar.
Sin embargo, la investigación demostró que los usuarios suelen interactuar más con contenidos que les irritan o provocan, no necesariamente con aquello que disfrutan o valoran. Esta dinámica genera un círculo vicioso: cuanto más reacciona la gente ante el enojo, más contenido de ese tipo recibe en su feed.
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Este proceso no distingue si la reacción proviene del acuerdo, el desacuerdo o la indignación. De ese modo, la plataforma termina generando un entorno donde la confrontación es la norma, desplazando el contenido complementario o afín a los valores declarados por los usuarios.
Como resultado, muchos terminan consumiendo publicaciones que les resultan adversas, lo que impacta en su estado de ánimo y en la calidad general del debate en la red social.
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La sección ‘Para ti’ de X está diseñada para maximizar el tiempo de permanencia y la interacción, incluso si esto significa alimentar la polarización y el malestar. El estudio advierte que este diseño puede tener consecuencias negativas tanto a nivel individual —al distorsionar la percepción del entorno digital y generar irritación— como a nivel social, al dificultar la convivencia y el entendimiento mutuo entre usuarios con posturas diversas.
Frente a este panorama, las alternativas para los usuarios de X pasan por modificar su relación con la plataforma. Una de las recomendaciones más sencillas consiste en permanecer en la pestaña ‘Siguiendo’, donde el contenido proviene únicamente de cuentas seleccionadas de manera voluntaria. Esto permite reducir la exposición a publicaciones que puedan generar enojo o malestar.
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Adicionalmente, el equipo de Stanford desarrolló una extensión experimental para Google Chrome que promete reordenar los feeds en función de los valores declarados por cada usuario. Aunque la herramienta aún no está disponible para descarga pública, representa una posible vía para personalizar la experiencia y limitar el impacto de los algoritmos orientados al conflicto.