En la jerga de las plataformas digitales, monetizar una intervención significa aumentar su Click Through Rate (CTR). Esto es la cantidad de veces que se accede a una publicidad desde una plataforma (clics) en relación con la cantidad de veces que es mostrada (impresiones). Distintas compañías compran espacio publicitario en Facebook, Twitter o Instagram debido a que cada publicidad en un muro tiene una cierta probabilidad de que un usuario cliquee y sea, en consecuencia, transportado al sitio de web del vendedor. El CTR de Facebook, por ejemplo, es de alrededor del 0,9%, lo que significa que, aproximadamente, uno de cada cien individuos cliquea en una publicidad. Una vez que un usuario ve la publicidad en su muro y hace clic, es transportado a la tienda digital, donde cerrar la venta pasa a ser exclusiva responsabilidad del anunciante.
El valor comercial de Facebook, Twitter, Instagram y el resto de las plataformas digitales depende de que sean un vehículo para que las usuarias y los usuarios lleguen a otra página para comprar bienes. El costo de una publicidad en las plataformas depende de los CTR. Cuanto mayor sea la cantidad de usuarios que dedican más tiempo a navegar en la página de una plataforma, menor será el costo de mostrar una publicidad y mayores las oportunidades para capitalizarse. La prioridad de los administradores de plataformas consiste en tener más usuarios conectados por más tiempo, es decir, usuarios con una tasa saludable de CTR. Crear una “adicción” a la plataforma, incrementar la excitación producida por nuevos contenidos y garantizar que los usuarios permanezcan conectados por más tiempo incide directamente en la monetización de la plataforma.
¿Cómo se vincula el CTR con las burbujas y la polarización?
Ya llegaremos a eso. Antes, conviene explicar en qué consiste y de qué depende la maximización del CTR para monetizar el mundo digital. No se trata tan solo de una necesidad de las plataformas. Los usuarios también vivimos en las redes sociales para maximizar el CTR de nuestros seguidores o, más generalmente, nuestras métricas. La cantidad de “me gusta” (o like) y compartidos que recibimos, el número de seguidores, el número de seguidores “importantes” son medidas que indican el estatus de nuestras cuentas en las redes sociales.
Las métricas definen al influencer más que el contenido de sus mensajes. Un influencer tiene muchos seguidores y un brand name [reputación de marca] con una “carga positiva” que aumenta su CTR. Los influencers en Facebook, por ejemplo, tienen un CTR que casi duplica al de la propia plataforma; 1,7%. De allí que sea una vía para amplificar contenidos y monetizarlos.
Con mayor o menor sofisticación, todos tenemos indicadores que usamos para medir la actividad de lo que publicamos porque “nos debemos a nuestro público”. En un mundo en el que los anunciantes pagan para publicitar sus productos, el CTR se mide con mucha precisión. Como usuarios, en cambio, estamos menos preocupados por la precisión de las métricas que por las caras y perfiles que hay detrás de cada “me gusta” y cada “compartir”; en parte, porque nos vemos reflejados en esas reacciones. Para los anunciantes, en cambio, todos somos una dirección IP.
En los capítulos que componen este libro, la tasa de clics es la medida de la intención comunicativa de los usuarios.
Cada uno de los experimentos que presentamos explica por qué la gente da un “me gusta”, comparte o comenta contenidos en las redes sociales. La tasa de “me gusta”, “compartir” y “comentar” es una expresión de preferencia de los usuarios, aunque también se trata de una acción que habilita contenidos en otros muros. Es la acción de cliquear contenidos a los que exponemos a nuestros contactos.
El click through rate y nuestra posición en la red
Las redes sociales son un sistema de transmisión de información, una vasta estructura compuesta de nodos (usuarios) y aristas (relaciones) a través de los cuales se propagan contenidos. En esta red circula información que producimos y que amplificamos. Cuando creamos contenido, asumimos el rol de un vendor [anunciante], que espera que sus mensajes sean leídos por el resto de la comunidad. Cuando amplificamos contenidos, somos un conducto a través del cual maximizamos el CTR de otros usuarios y de la plataforma en su conjunto. En otras palabras, al escribir un mensaje estamos publicitando nuestra identidad y tenemos la expectativa de que sea amplificada por nuestros seguidores. Al amplificar a otros usuarios somos, tal como la plataforma, un conducto que transporta identidades “amigas” a otros muros.
Parafraseando a Lacan, en las redes sociales, amar es darle al otro un like para que ese otro nos lo devuelva. De allí el triple sentido del tuit de Elon Musk del 27 de diciembre de 2022, en el que afirmó “¡La gente en Twitter debería dar like a más cosas!”. Dar like no es simplemente una expresión de preferencia por el contenido del tuit, sino, además, un conducto para monetizar información, y una fuente de datos que permite identificar el perfil de cada usuario. Por este motivo, el influencer conservador Rogan O’Handley le contestó a Musk en ese mismo hilo jugando con los tres sentidos del like en Twitter: “Creo que la gente daría like a más cosas si [sus likes] no estuvieran siendo monitoreados y a la vista de todos para ser analizados”. En redes sociales, dar like es (i) una expresión de preferencia; (ii) un conducto para amplificar contenidos y, finalmente, (iii) información que identifica el perfil de los distintos grupos de usuarios.
En este sentido, visto desde el usuario que comunica una preferencia, el like expresa nuestra visión del mundo en forma binaria. En términos estadísticos, podemos pensarlo como un evento que ocurre si superamos un umbral de carga positiva (“me gusta”). El valor de un (like) se observa si la carga o ponderación es suficientemente alta para activar el contenido, mientras que el valor cero se observa si la carga no supera dicho umbral.
Algunos atributos aumentan o disminuyen la carga y, por tanto, la probabilidad de superar el umbral. Por ejemplo, “Éste es un contenido publicado por mi partido”, “Éste es un contenido que dice lo que yo pienso” o “Éste es un contenido bellamente escrito” aumentan la probabilidad de que el contenido sea activado. Otros atributos disminuyen la carga requerida para superar el umbral, por ejemplo, “Ésta persona es un acosador”, “Ésta imagen es revulsiva” o “Éste tuit es incomprensible”. Si el modelo que utilizamos para estimar la probabilidad de dar like es una red neuronal, como veremos en el caso del ChatGPT, (…) cada capa de neuronas aporta pesos [weights] y cada neurona tiene una forma funcional (es decir, sinusoidal) con un límite que debe ser superado para que la neurona dispare.
Desde el punto de vista de la plataforma, el “me gusta” no solo expresa una preferencia del sujeto, sino que, en función de cómo fue diseñada, habilita este contenido en los muros de otros usuarios. El mismo modelo que explica por qué un usuario cliquea like en su muro modula qué contenido se habilita en el muro de sus contactos. Esta habilitación varía en función de algoritmos específicos diseñados para cada plataforma, que jerarquizan la información visibilizada en los muros de distintos grupos de usuarios. Finalmente, el conjunto de likes de un individuo es información que nos permite estimar su posición relativa respecto del universo de los otros usuarios. El motivo por el que un individuo da “me gusta” a una publicación en particular, puede ser una incógnita. Visto en conjunto, el like es un problema estadístico. En resumen, dar like es (i) una expresión de preferencia; (ii) una forma de habilitar contenidos en los muros de nuestros contactos y (iii) un dato estadístico que permite identificar nuestra posición y la del resto de los usuarios en las redes sociales.
Un influencer es un engranaje más en el circuito de las plataformas digitales, es aquel que aumenta la tasa de CTR para el cliente. Es también un mecanismo de validación [endorsement] que identifica contenidos de calidad. Asimismo, es una fuente de información que nos permite identificar a una comunidad de seguidores con un perfil definido. Un influencer vale su precio en usuarios y reputación, porque estos incrementan el CTR de la red, y facilita la identificación de usuarios [targeting] que son sensibles a dicha información.
Los influencers son moderadores (suben o bajan) de la tasa de clics (CRT) y habilitan información económicamente valiosa.
La relación entre usuarios, influencers y plataforma es codependiente. Si cerramos nuestra cuenta o si la plataforma cierra la cuenta de Donald Trump, disminuye el total de información en el sistema y, como consecuencia, el capital de la red social. La pérdida de seguidores y el éxodo de influencers a otras plataformas disminuyen el total de información disponible socialmente (entropía del sistema) y el valor comercial de la plataforma. Ésta es una posible interpretación de la intención de Elon Musk de rehabilitar las cuentas de Donald Trump y sus seguidores en noviembre de 2022. Las cuentas suspendidas luego del asalto al Congreso de los Estados Unidos de enero de 2020 redujeron, en efecto, la cantidad de usuarios y el CTR de aquellos productos consumidos por los votantes republicanos. Es posible que Elon Musk sea un fervoroso creyente en una interpretación expansiva y “maximalista” de la libertad de expresión (Becerra y Waisbord, 2021), la cual no admite restricciones. Es igualmente probable que la decisión de rehabilitar las cuentas de los influencers republicanos sea instrumental y busque maximizar el valor comercial de Twitter, así como la influencia política del propio Elon Musk.
El mensaje de Musk del 23 de noviembre de 2022 es un aviso publicitario para que los votantes republicanos se sumen a Twitter y aumenten su nivel de actividad en la red social.
Un 72,4% de los usuarios que respondieron la “miniencuesta” de Musk apoyaron la propuesta de rehabilitar las cuentas suspendidas de los trumpistas. Esta encuesta, vale aclarar, es observada con distinta probabilidad por distintos grupos de usuarios. Un usuario republicano da “me gusta” a la encuesta con mayor frecuencia y, de esa forma, habilita el contenido entre sus contactos. En cambio, un usuario demócrata está menos interesado en dar “me gusta” a ese posteo, aun si decidiera votar en contra de la rehabilitación de Trump. La tasa de clics de los republicanos es más alta que la de los demócratas y, por ello, el contenido de la presunta “miniencuesta” de Elon Musk circulará más entre los votantes conservadores que entre los progresistas. Una burbuja describe el proceso mediante el cual el contenido que nos gusta es activado con mayor frecuencia entre nuestros contactos. Y si nosotros damos un like para que el otro nos lo devuelva, la reciprocidad entre nodos que comparten afectos y visiones de mundo similares dará por resultado la amplificación de contenidos que son localmente parecidos entre sí. (…)
Vacunas, fact checking y encuadres: la burbuja somos todes
La era de la polarización también es la de la desinformación. En ella, la primera línea de defensa contra las operaciones políticas son los fact checkers. Desde el punto de vista descriptivo, los fact checkers son organizaciones de periodismo no tradicional, cuya función es verificar cuáles de los contenidos que circulan socialmente son, de hecho, correctos o incorrectos. A esta actividad se alude a menudo con la metáfora “señal de alarma”, por el uso de etiquetas (“falso”, “verdadero”, “engañoso”) que advierten a las usuarias y usuarios sobre la existencia de desinformaciones y así intentan reducir su circulación en las redes. La advertencia “Esta información es falsa” en un posteo cumple el mismo objetivo que “Fumar es perjudicial para su salud” en un paquete de cigarrillos: busca modificar comportamientos nocivos como fumar o compartir desinformación.
En un mundo polarizado, adjudicar una noticia como verdadera o falsa es considerablemente más complejo que en uno no polarizado. Por ejemplo, cuando los fact checkers adjudican una noticia como falsa, se exponen a la ira de quienes crearon estos contenidos. En muchos casos los creadores son partidos políticos, funcionarios de gobierno, empresas, grupos de interés u operadores de inteligencia. Los medios tradicionales y los no tradicionales que confirman o refutan contenidos que circulan socialmente, tanto analógicos como digitales, son atacados y calificados como parciales por los interlocutores que son refutados. El rol de adjudicador no es un cargo electivo ni una designación judicial y, por eso mismo, carece de legitimidad de origen, como tienen los presidentes votados en una elección nacional, o las decisiones del Congreso, cuya validez tiene origen constitucional. En contextos de polarización, la autoridad y la reputación de los fact checkers para adjudicar contenidos es constantemente puesta en entredicho. (...) La pregunta que guía este capítulo es más modesta: ¿cuán dispuestos están los usuarios a amplificar verificaciones que califican mensajes anteriores como “verdaderos” o “falsos”? Analizamos un caso en el cual la mayoría de las y los votantes tienen preferencias similares, aunque pertenezcan a distintos partidos políticos, es decir, un caso en el cual la burbuja somos todes. Este ejemplo también nos permite discutir la relación entre encuadre y amplificación en las redes sociales, para entender cómo distintos encuadres comunicacionales preactivan a los usuarios y modifican la tasa de activación de contenidos en red.
El concepto de “encuadre” es esencial para entender por qué dos proposiciones lógica y semánticamente equivalentes pueden tener efectos comunicacionales disímiles. La respuesta que proponemos es simple: el encuadre es el plus de información que requiere el sujeto para dar sentido a una proposición. En estadística bayesiana, el encuadre es información previa que influye en la interpretación de una proposición. En el caso de la confirmación y la refutación, esta información previa no es la misma cuando consideramos “Es verdad que p” o “Es falso que no p”. Este capítulo presenta una primera aproximación al problema de por qué equivalencias lógicas y semánticas no necesariamente son equivalencias comunicacionales. Este plus de información es clave para entender, por ejemplo, la frase “Las vacunas son efectivas”.
☛ Título: Nosotros contra ellos
☛ Autores: Ernesto Calvo y Natalia Aruguete
☛ Editorial: SXXI Editores
Datos sobre los autores
Natalia Aruguete es investigadora del Conicet y profesora de la Universidad Nacional de Quilmes, de la Universidad Austral y del Instituto Universitario CIAS. Es autora de más de cincuenta artículos sobre la circulación y el intercambio discursivos en medios y redes sociales. Dictó cursos en niveles de grado y posgrado en universidades nacionales y extranjeras.
Ernesto Calvo es doctor por la Universidad de Northwestern y profesor de Gobierno y Política en la Universidad de Maryland, y del Programa de Metodología Aplicada en Investigación Política y Social (PMet). Escribió numerosos artículos sobre política legislativa, elección y comunicación.
