La dictadura del Algoritmo (1)

Por Freddy Gutiérrez

Ante todo, tengan buen día, estimados camaradas. En esta oportunidad, estimé la necesidad que existe de ir conociendo paso a paso a una entidad que solemos percibir en redes sociales y de la que muy poco se conoce: El algoritmo y me di a la tarea de investigarlo. Pero, primero conceptualicemos. Para Flores (2018): “Según los manuales, un algoritmo es el proceso de una acción. Un proceso o flujo de trabajo que está supeditado a ordenes (parametrizadas) que el creador (del algoritmo) previamente ha configurado.

Traigamos a tierra ese concepto, puesto que, aunque pueden parecer “cajas negras”, es importante entender cómo funcionan para aprovechar al máximo estas plataformas que tanto nos dominan actualmente, y así, poder tomar el control de éstas. Imaginen un algoritmo como una receta de cocina, que, en lugar de ingredientes y pasos para preparar un plato, posee instrucciones muy precisas que una computadora sigue para realizar una tarea específica. En el caso de las redes sociales, estos «cocineros» digitales son los encargados de decidir qué contenido verán en sus feed, qué anuncios aparecerán y qué sugerencias de amistad recibirán. Y es que, los algoritmos de las redes sociales, son sistemas complejos que analizan una gran cantidad de datos para personalizar la experiencia en ellas. Estos datos pueden incluir:

Tus interacciones: Los «me gusta», comentarios compartidos y el tiempo que se pasa viendo determinado contenido son señales importantes para el algoritmo, (ya se habrán dado cuenta que, si interactúan mucho con videos de gatos o cocodrilos, es probable que vean más de ellos).

Tu perfil: Tus intereses, edad, ubicación y otras informaciones que proporciones al crear tu cuenta ayudan al algoritmo a entender tus preferencias.

Tu red social: Las personas a las que sigues, los grupos a los que perteneces y las páginas que has visitado también influyen en el contenido que se te muestra.

El contenido en sí: La calidad del contenido, su relevancia y la actualidad también son factores clave.

Ahora bien, el objetivo principal de los algoritmos de las redes sociales es mantenerles enganchados a la plataforma empleada. Para lograrlo, intentan mostrarles contenido que sea relevante y atractivo (para cada uno de ustedes, pues es personalísimo). Esto se traduce en:

Mayor tiempo de uso: Cuanto más tiempo pases en la red social, más anuncios verás y más datos generarán para mejorar sus algoritmos.

Mayor interacción: Los algoritmos buscan fomentar la interacción entre los usuarios, ya sea a través de comentarios, reacciones o mensajes privados.

Mayor satisfacción del usuario: Al mostrarte contenido que te interesa, las redes sociales buscan que tengas una experiencia positiva y regreses a la plataforma.

Por otra parte, conseguí otro dato del que se nutre el algoritmo. Existe una disciplina que estudia los procesos cerebrales que intentan explicar la conducta y la toma de decisiones en las personas: el neuromarketing.

El neuromarketing está compuesto por dos vertientes: el marketing y la neurociencia. Ello implica campos de acción del marketing tradicional (inteligencia de mercado, diseño de productos y servicios, comunicaciones, precios, posicionamiento, branding, targeting, canales y ventas). Pero, también incluye aspectos que emplean el funcionamiento cerebral. Según neurocapitalhumano: “La neurociencia es una disciplina que incluye muchas ciencias que se ocupan de estudiar, desde un punto de vista inter, multi y transdisciplinario la estructura y la organización funcional del Sistema Nervioso (particularmente del Cerebro)”. Y lo interesante viene más adelante.

Según Néstor Braidot (2005), un reconocido estudioso del marketing que profundizó sobre el tema, dice que esta actividad puede definirse como “(…) una disciplina de avanzada, que investiga y estudia los procesos cerebrales que explican la percepción, la conducta y la toma de decisiones de las personas en los campos de acción del marketing tradicional”.

Ahora, ¿Qué está ocurriendo? Cuando se aplican nuevas metodologías de investigación, junto a otros conocimientos, como, por ejemplo, lo que se están generando en la neuropsicología, las neurociencias y la antropología sensorial, el neuromarketing facilita la comprensión de necesidades. Por ejemplo, mediante la técnica de biofeedback se puede observar en el monitor de un ordenador la ausencia o presencia de emociones y su intensidad, mientras un “conejillo de indias” o sea, un voluntario, visualiza un comercial o experimenta con un producto.

También la resonancia magnética funcional (RMF) es una nueva técnica basada en la neuroimagen, para el estudio de las bases cerebrales de los procesos cognitivos. Este aparato permite visualizar las zonas cerebrales discretas que se activan mientras se está realizando una tarea cognitiva o una operación mental. Posee una mayor resolución temporal y espacial y sin presentar efectos nocivos. Así, la RMF es la técnica más adecuada para el estudio de la fisiología cerebral de las funciones cognitivas. (Vendrell, Junqué y Pujol, 2014). Es decir, desde el neuromarketing, es posible preferir un determinado producto a partir de una determinada actividad neuronal, con un margen mínimo de error, así hay más efectividad al diseñar las pautas publicitarias de una determinada marca. En otras palabras, permite el reconocimiento de qué tipo de emoción existe ante determinado estímulo.

Algoritmos y Neuromarketing: Una alianza perfecta

Ahora, Imaginen que el neuromarketing es como un microscopio que nos permite ver las reacciones más profundas de la persona y que, como ya comenté, los algoritmos, son las herramientas que analizan esa inmensa cantidad de datos que se obtienen, pero, en este caso, al «observar» el cerebro. Entonces, ¿Cómo se conectan estos dos conceptos? Del siguiente modo:

Recopilación y análisis de datos: Los algoritmos ya son capaces de procesar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes, como resonancias magnéticas funcionales (RMF), electroencefalogramas (EEG), seguimiento ocular, análisis facial y respuestas fisiológicas. Estos datos nos revelan cómo reaccionan las personas a estímulos visuales, auditivos y emocionales.

Identificación de patrones: A través de algoritmos de aprendizaje automático, se pueden identificar patrones en estos datos y correlacionarlos con ciertas características de los estímulos (colores, sonidos, mensajes, etc.). Eso le permite comprender qué elementos generan mayor atracción, interés o emoción en el consumidor (o sea, en nosotros).

Personalización masificada: Con esta información, crean campañas de marketing altamente personalizadas. Los algoritmos permiten segmentar a los consumidores en grupos muy específicos y diseñar mensajes que resuenen con sus necesidades y deseos individuales.

Optimización en tiempo real: Los algoritmos también permiten realizar pruebas A/B en tiempo real, es decir, comparar diferentes versiones de un anuncio o una página web para identificar cuál genera mejores resultados. Esto ayuda a optimizar continuamente estrategias de marketing.

Ejemplo de aplicación de los algoritmos:

• Recomendaciones personalizadas: éstos analizan tu historial de compras y tus interacciones en línea para sugerirte productos que se ajusten a tus gustos.

• Anuncios segmentados: muestran anuncios específicos en función de tus intereses y demografía.

• Diseño de productos: diseñar productos que sean visualmente atractivos y ergonómicos.

• Experiencias de compra inmersivas: crean experiencias de compra personalizadas y envolventes.

Pero y… ¿Qué hay de la ética?

En síntesis, la combinación de neuromarketing y algoritmos está impactando la forma en que las empresas privadas se relacionan con sus consumidores; al comprender de fondo las emociones y las motivaciones de las personas, alegan que pueden “crear campañas de marketing más efectivas y construir relaciones más duraderas”. Sin embargo, en los últimos avances sobre las neurociencias, se ha demostrado que la toma de decisiones en las personas no es un proceso racional, es decir, las personas no examinan conscientemente los atributos de un producto o servicio para adoptarlo. Las empresas privadas, hace rato que lo saben y por supuesto, no buscan respetar física y psíquicamente como seres humanos a las personas y mucho menos el derecho a la ingenuidad que se tiene sobre estos asuntos.

El neuromarketing, al revelar aspectos inconscientes de nuestras decisiones, produce preocupaciones:

Manipulación: ¿Hasta qué punto es ético influir en las decisiones de los consumidores sin que estos sean conscientes de ello? La posibilidad de manipular las preferencias y los comportamientos de las personas plantea serias dudas sobre la autonomía individual.

Privacidad: Los datos obtenidos a través de técnicas de neuromarketing son extremadamente sensibles, ya que, revelan aspectos íntimos de nuestra personalidad. ¿Cómo garantizar la protección de estos datos y evitar su uso indebido?

Consentimiento informado: ¿Los participantes en estudios de neuromarketing son plenamente conscientes de las implicaciones de compartir sus datos cerebrales? ¿Se les informa adecuadamente sobre los riesgos y beneficios de participar en estos estudios?

Responsabilidad social: ¿Las empresas privadas tienen la responsabilidad de utilizar los conocimientos obtenidos a través del neuromarketing de manera ética y responsable? ¿Cómo evitar que estos conocimientos se utilicen para crear productos o servicios que sean perjudiciales para la sociedad?

A menudo, los consumidores no son conscientes de que están siendo objeto de estudios de neuromarketing. Esta falta de transparencia puede generar desconfianza y erosionar la relación entre las marcas y los consumidores. El neuromarketing podría utilizarse para crear campañas publicitarias que exploten las vulnerabilidades de los consumidores y los induzcan a tomar decisiones que no son en su propio interés. Además, el acceso a las tecnologías de neuromarketing está concentrado en las grandes empresas. Esto podría generar una mayor desigualdad entre empresas y consumidores, ya que, las primeras obtienen una ventaja competitiva al conocer mejor las preferencias y los comportamientos de los consumidores. En próximos artículos seguiré con este tema, pero, antes, les dejo algunas medidas que estimo pueden servir para mitigar riesgos:

Desarrollar códigos de ética específicos para el neuromarketing, que establezcan los límites y las responsabilidades de los investigadores y las empresas.

Colaboración multidisciplinaria: La investigación en neuromarketing debe ser llevada a cabo de manera colaborativa, involucrando a expertos en neurociencia, psicología, ética y especialmente, del área del derecho.

Para finalizar, aquí les dejo una apropiada frase de cierre, de un historiador noruego:

“La tecnología es un sirviente útil, pero un jefe peligroso”. Christian Lous Lange.

Escríbanme, siempre los leo. Un abrazo fraterno camaradas,

¡Hasta el próximo artículo!

Freddy J. Gutiérrez González

@freddygutierrezgonzalez