De fotos de gatitos a Charles Darwin: lo que la biología evolutiva nos puede enseñar sobre las redes sociales

Luc Steels es un investigador del Instituto de Biología Evolutiva (IBE) y un experto en inteligencia artificial y evolución del lenguaje. Emily Nordvang nos explica cómo Steels intenta aplicar su investigación a las redes sociales y las noticias falsas.

Se pueden encontrar fotos de gatitos, pero también noticias falsas en las redes sociales. El grupo dirigido por Luc Steels en el IBE intenta aplicar conceptos de evolución para analizar el comportamiento de las redes sociales. | Imagen de First Create The Media.

Se pueden encontrar fotos de gatitos, pero también noticias falsas en las redes sociales. El grupo dirigido por Luc Steels en el IBE intenta aplicar conceptos de evolución para analizar el comportamiento de las redes sociales. | Imagen de First Create The Media.

Millones de personas de todo el mundo usan actualmente redes sociales, tales como Facebook y Twitter, a diario.

La mayoría de lo que vemos al navegar por las redes sociales va desde imágenes de gatitos, pasando por recuerdos de vacaciones ajenas, hasta fotos de qué come la gente. Pero, seguramente, también te llegarán consejos sobre salud poco fiables, así como publicaciones muy politizadas o historias bizarras que raramente serán ciertas. Y luego están todos esos memes…

Redes sociales como Twitter y Facebook han sido criticadas a lo largo de los últimos años por fomentar las noticias falsas, las opiniones polarizadas y las cámaras de resonancia.

Desde influenciar los resultados electorales hasta favorecer el movimiento antivacunas, las redes sociales tienen un impacto enorme en la sociedad. Así pues, estudiar y entender las dinámicas de las redes sociales es esencial para protegernos de sus efectos negativos y para reducir las influencias perjudiciales.

Estudiar las dinámicas de las redes sociales es esencial para protegernos de sus efectos negativos. Esto es lo que Luc Steels lleva a cabo en el IBE.

Alguien que precisamente lleva esto a cabo es Luc Steelun experto en inteligencia artificial y evolución del lenguaje en el Instituto de Biología Evolutiva (IBE: CSIC-UPF), situado en el Parque de Investigación Biomédica de Barcelona (PRBB). Steel nos habla de su trabajo investigando las dinámicas sociales y culturales de las redes sociales.

Creando un meme

Ya sea un texto largo o simplemente un meme, las redes sociales se basan en un lenguaje y cultura compartidos para unificar significados e ideas. Y a pesar de que tanto el lenguaje como la cultura ya evolucionan de por sí en el mundo offline, esto sucede todavía más rápido de manera online, siendo una oportunidad única para estudiar cómo sucede a tiempo real.

Luc describe las dinámicas vistas en las redes sociales como un proceso evolutivo completo con todos los aspectos de la evolución biológica: replicación, variación, alteración (mutación), adaptación, selección y auto-organización.

Y las millones de publicaciones en las redes sociales a diario proporcionan el combustible necesario para la evolución lingüística y cultural.

La gente es extremadamente creativa. Inventan nuevas palabras constantemente y el significado de las palabras cambia,» explica Luc. «Esto crea una especie de ‘grupo multitudinario’ y, si no has estado pendiente de una plataforma en concreto últimamente, seguramente no entenderás de qué hablan sus participantes.»

Pero no se trata solo del lenguaje escrito: las imágenes juegan un papel muy importante en la comunicación dentro de las redes sociales, especialmente en forma de memes.

“Los memes son una combinación de imágenes o palabras que expresan una idea en particular, un argumento o una opinión,» dice Luc.

“Se crean, se intercambian y se propagan por la red. A medida que se van propagando, nuevas variaciones se van creando y la diversidad aumenta. Algunos memes son más fuertes que otros e incluso se propagan más o más rápido que los originales — están más ‘en forma’ si hablamos desde un punto de vista evolutivo

A diferencia del cambio lingüístico y cultural que sucede offline, cuyo seguimiento puede ser difícil de llevar a cabo, las redes sociales actúan como un gran buscador de información que puede revelar los procesos evolutivos que suceden online.

Sin embargo, analizar e interpretar tal cantidad de datos puede ser un gran reto. Luc y su grupo han estado ocupados desarrollando herramientas para extraer y visualizar información proveniente de las publicaciones en redes sociales para darle sentido.

Por ejemplo, han desarrollado una herramienta que permite al personal investigador capturar la riqueza y la complejidad del lenguaje y la gramática a medida que van cambiando rápidamente.

Luc y su grupo han desarrollado herramientas para extraer y visualizar información proveniente de las publicaciones en redes sociales, para capturar la complejidad del lenguaje y la gramática a medida que van cambiando rápidamente.

Hackeando la biología evolutiva para mejorar las redes sociales

Luc cree que podemos usar nuestro conocimiento sobre la dinámica evolutiva para diseñar unas redes sociales mejoradas que proporcionen una experiencia positiva al usuario y evitar consecuencias negativas como las noticias falsas, la polarización y las cámaras de resonancia.

“Necesitamos encontrar buenas soluciones que hagan de las redes sociales un sitio seguro para los individuos y la sociedad,» comenta.

“Estamos buscando soluciones en metáforas biológicas y conceptos tales como el sistema inmune. Imagina que las redes sociales tuviesen su propio sistema inmune y pudieran defenderse ellas mismas de patógenos tales como las teorías conspirativas y las noticias falsas

“Necesitamos encontrar buenas soluciones que hagan de las redes sociales un sitio seguro para los individuos y la sociedad”
Luc Steels (IBE)

Aunque puede sonar exagerado, ya existen sistemas similares. Por ejemplo, YouTube tiene un sistema que automáticamente detecta infracciones de derechos de autor — si tu vídeo activa el software de detección, no se podrá publicar.

“Podríamos aplicar estos mecanismos a otros criterios para proteger a la sociedad,», explica Luc. Un ejemplo podría ser desarrollar tecnologías de procesamiento de lenguaje para detectar y marcar automáticamente publicaciones que entren en conflicto con evidencia científica o contengan teorías de conspiración.

“Se podrían añadir marcadores a estas publicaciones que indicasen que el contenido va en contra de la opinión científica, con un enlace a artículos de investigación importantes. O se podría directamente evitar la publicación de este tipo de contenido,» sugiere.

Como poner estas ideas a la práctica puede ser todo un reto, la necesidad de desarrollar estas herramientas crece cada vez más.

Luc añade, “necesitamos encontrar una solución que funcione, porque las connotaciones negativas de las redes sociales no desaparecen. De hecho, cada vez se intensifican más.»

«Necesitamos encontrar una solución que funcione, porque las connotaciones negativas de las redes sociales se intensifican cada vez más»

Dado que las noticias falsas tienen el potencial de volverse realmente peligrosas en tiempos de crisis de salud, como la actual pandemia de coronavirus, una nueva campaña está pidiendo a grandes empresas tecnológicas como Google y Facebook que se unan a esta lucha.

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