Los algoritmos de recomendación en las redes sociales llevan años bajo escrutinio por su posible rol en la creación de burbujas informativas y la amplificación de polarización. Estudios anteriores, como uno publicado en Science en 2023 sobre Facebook e Instagram (financiado por Meta), concluyeron que desactivar los algoritmos no generaba cambios apreciables en la polarización política, sugiriendo un impacto limitado.
Sin embargo, una nueva investigación publicada en la revista Nature ofrece evidencia contraria y más matizada. El equipo, encabezado por Ekaterina Zhuravskaya, economista de la Escuela Económica de París (Paris School of Economics), junto a colaboradores de instituciones como la Universidad de St. Gallen y Bocconi, realizó un experimento de campo con 4.965 usuarios activos de X en Estados Unidos.
Los participantes fueron asignados aleatoriamente a dos grupos durante unas siete semanas: uno usó exclusivamente el feed algorítmico (“Para ti”), donde X selecciona y ordena contenidos según sus criterios de engagement, y el otro mantuvo el feed cronológico (“Siguiendo”), que muestra solo publicaciones de cuentas seguidas en orden temporal. Todos completaron encuestas políticas antes y después, y se monitorizó su comportamiento mediante una extensión de navegador personalizada que registró el contenido de sus feeds.
Los resultados son claros: los usuarios expuestos al algoritmo no solo aumentaron su interacción con la plataforma (en torno a un 12-15 % más), sino que adoptaron posturas más conservadoras en cuestiones concretas de actualidad. Por ejemplo, fueron un 4,7 % más propensos a priorizar temas clave para los republicanos (como inflación, inmigración y crimen), un 5,5 % más inclinados a ver las investigaciones contra Trump como ataques injustos a la democracia o a su campaña, y mostraron visiones más favorables al Kremlin en el conflicto de Ucrania.
Lo más llamativo es la asimetría del efecto: al cambiar al feed cronológico, las opiniones y comportamientos apenas se revirtieron. ¿La razón? El algoritmo promueve cuentas de activistas políticos conservadores (un 27% más visibles) y degrada las publicaciones de medios tradicionales (un 58% menos frecuentes). Esto llevó a que los participantes siguieran más cuentas de derecha, y esas suscripciones persistieron tras desactivar el algoritmo, manteniendo la exposición a contenido conservador.
“Nuestro estudio demuestra que los algoritmos de las redes sociales no son políticamente neutrales y que sus efectos son más complejos de lo que se pensaba”, explica Zhuravskaya. “La asimetría que encontramos —activar el algoritmo cambia las opiniones, pero desactivarlo no las revierte— muestra que no basta con estudiar solo la desactivación, como se había hecho antes”.
El impacto fue más pronunciado en usuarios que se identificaban inicialmente como conservadores o independientes, alineándose con teorías de persuasión que indican que es más fácil mover a quienes ya tienen predisposición favorable. Los demócratas mostraron cambios mínimos.
Además, el estudio no detectó un aumento significativo en la polarización ni en la afiliación partidista profunda, sino en opiniones sobre temas coyunturales, que son más maleables en periodos cortos.
Belén Laspra, profesora de Filosofía en la Universidad de Oviedo (ajena al estudio), valora el avance: “Investigaciones previas concluían que desactivar algoritmos no producía efectos políticos medibles. Este trabajo muestra que apagar el algoritmo no implica que no haya tenido impacto antes. El algoritmo no solo ordena información; moldea la red de exposición futura”.
Laspra añade que X, pese a tener menor penetración que otras plataformas, influye en la agenda pública porque periodistas, políticos e instituciones siguen activos allí y trasladan sus dinámicas a medios tradicionales y debates. “Pequeños desplazamientos en X pueden amplificarse y afectar a quienes ni siquiera usan la plataforma”.
