En un estudio de Matti Nelimarkka y sus colegas, Los entrevistados mencionaron el hecho de que los modelos de recomendación de contenido en las redes sociales pueden ser soluciones deficientes para reducir la polarización en las discusiones. En otro artículo publicado recientemente, Nelimarkka analiza cómo las ciencias políticas y los investigadores de HCI podrían avanzar hacia una zona comercial mejorada.

Los desarrolladores e investigadores de los servicios de redes sociales han creído durante mucho tiempo que la polarización en las discusiones se puede reducir diseñando servicios que recomiendan contenido desde perspectivas opuestas a las de los propios usuarios. Sin embargo, los entrevistados en la investigación de la Universidad de Aalto y la Universidad de Syracuse en los Estados Unidos expresaron sus dudas sobre la noción. Algunos incluso creyeron que este tipo de diseño podría, en algunos casos, aumentar la polarización.

Un artículo de investigación del investigador visitante de Aalto, Matti Nelimarkka y sus colegas estadounidenses, fue publicado en la Conferencia de Computación Social y Trabajo Cooperativo Apoyado por Computadora (CSCW) el 9 de noviembre. Los investigadores entrevistaron a 19 personas finlandesas o estadounidenses, que eran profesionales en el campo político o ciudadanos comunes que a menudo discuten sobre política en las redes sociales pero que no están afiliadas profesionalmente a ellas.

Los investigadores presentaron a los participantes cuatro modelos de recomendación de contenido diferentes que podrían usarse en Facebook, por ejemplo. En el primer modelo, el servicio recomendó a los usuarios con contenido que esté en conflicto con sus opiniones. El segundo modelo animó al usuario a familiarizarse con dicho contenido antes de publicar su propio contenido. En el tercer modelo, el usuario fue testigo de que su amigo había compartido contenido que contradice las propias opiniones del usuario. El cuarto modelo mostraba al usuario a sus amigos y amigos de amigos discutiendo un tema de una manera que contradecía las propias opiniones del usuario sobre el tema. Al presentar los diferentes modelos, los investigadores pidieron a los participantes que compartieran sus experiencias sobre los modelos.

Los entrevistados detectaron diferentes elementos en los modelos que incluso podrían incrementar la polarización política. Los participantes fueron más críticos con el modelo que recomendaba artículos que solo presentaban puntos de vista opuestos a los propios. El modelo que anima al usuario a repensar antes de publicar contenido puede, según los entrevistados, parecen desdeñosos y conducen a la autocensura o incluso a la ira. Recomendación basada en amigos o conocidos de amigos, por otra parte, funciona mal si el usuario tiene una pequeña red social.

Los entrevistados sintieron que incluso si un servicio fue diseñado para mitigar la polarización, ver puntos de vista opuestos a los propios puede aumentar más bien la distancia ideológica entre los individuos. Por esta razón, Los servicios deben planificarse de manera que se garantice que impulsarán a las personas hacia un comportamiento adecuado. "Las plataformas no pueden orientar el comportamiento de las personas, pero pueden, a lo mejor, animarlos a participar en debates más apropiados, "dice Nelimarkka.

Ver a alguien que conoces recomendar contenido puede motivar la apertura del enlace.

Los participantes también encontraron elementos positivos en los modelos. Señalaron que cada uno podría ofrecer a las personas nueva información y conducir a una comprensión más amplia del fenómeno, y a través de él una discusión más profunda.

"Muchos notaron que esto funciona como un momento de restricción:antes de publicar algo en el servicio, uno puede presenciar múltiples puntos de vista diferentes y tal vez intentar modificar su publicación, "Dice Nelimarkka.

Muchos participantes creían que una vez que el usuario percibe que alguien cercano a ellos comparte una noticia que choca con su propia opinión, aumenta la motivación para hacer clic en las noticias. En situaciones en las que las personas adquieren contactos de diferentes situaciones de la vida, es común formar un gran círculo de amistades. De hecho, las plataformas de redes sociales se han centrado durante años en resolver problemas de gestión de la privacidad resultantes de un gran círculo de amigos.

Centrándose en foros de discusión relativamente abiertos, como Twitter y Facebook, Sin embargo, puede ser un enfoque obsoleto. Según Nelimarkka, La investigación también señaló que los expertos políticos en particular a menudo se han movido para discutir la política en grupos más cerrados, como WhatsApp. "Esto es aún peor para la polarización. Muchos entrevistados plantearon este tema, y todavía no se ha cubierto ampliamente en la literatura ".

Una comprensión débil de otros campos puede resultar en varios problemas

También se publicó en CSCW una revisión de la investigación de Nelimarkka. La revisión se centra en cómo se presenta la toma de decisiones democrática en las conferencias de interacción humano-computadora (HCI) y cómo los investigadores de ciencia política y HCI podrían avanzar hacia una zona comercial mejorada.

Una colaboración que funciona mal conduce a una variedad de problemas. Nelimarkka destaca un estudio sobre la satisfacción del cliente medida mediante botones de caritas sonrientes como ejemplo. Este tipo de artículos de investigación, según Nelimarkka, siempre comienzan de la misma manera:los investigadores quieren apoyar la democracia que se basa en el voto, por lo que sitúan los botones en el entorno cotidiano de las personas. Con estos botones, la gente fácilmente proporcionaría comentarios y los transmitiría.

"Ninguno de los documentos vuelve a abordar si este deseo realmente se cumple alguna vez, "Dice Nelimarkka." Informan cuántas veces se han pulsado los botones y cómo se han utilizado. Sin embargo, la investigación sobre la participación política nos ha enseñado que las acciones de las personas están distorsionadas. Presiono esos botones varias veces, ¡tantas veces como sea necesario para transmitir mejor mi opinión! Pero tal vez alguien no se atreva a hacer esto ".

Es probable, luego, que no la posición de todos se muestra por igual en los votos, pero si los problemas centrales relacionados con la participación en los procesos políticos son desconocidos para los investigadores, este es un punto de vista que se pasa por alto fácilmente en los análisis. Nelimarkka describe el peor de los casos, donde la falta de colaboración y una comprensión débil de otro campo pueden llevar a que los investigadores de un campo desarrollen algo que se ha introducido hace mucho tiempo en otro campo y se ha demostrado que no funciona.

La colaboración conduce a una investigación de mayor calidad

Basado en la revisión de Nelimarkka, Los investigadores de HCI y de las ciencias sociales todavía tienen mucho que aprender unos de otros. Sin embargo, la colaboración debe tener lugar en las condiciones establecidas por ambas disciplinas. Nelimarkka cree que es necesario crear puntos de intercambio de información compartida, que los investigadores de la política pueden utilizar para familiarizarse con los conceptos y métodos centrales de HCI, y viceversa.

Una mejor colaboración conduciría a una investigación mejor conceptualizada y detallada en ambos campos. "La pregunta es:¿cómo educamos a las personas de una manera que les permita hacer esto? Obtener varios títulos de maestría no es la respuesta".

El propio Nelimarkka tiene una formación multidisciplinar. Completó su licenciatura y maestría en la Facultad de Ciencias Sociales, pero realizó estudios de doctorado sobre interacción humano-computadora. La razón detrás del "cruce a otro campo" fue el hecho de que la tecnología estaba mal considerada en la Facultad de Ciencias Sociales en ese momento. "Hacia el final de mi tesis doctoral, Comencé a trabajar en su revisión de literatura y me di cuenta de que se me ocurriría todo lo que quiero hacer:combinar estas dos áreas ".

Ahora Nelimarkka es investigadora visitante en el Departamento de Ciencias de la Computación de Aalto. Dado que la tecnología está presente en todas partes en estos días, señala, HCI se puede utilizar para estudiar prácticamente cualquier cosa. Bicicletas de ciudad, por ejemplo, son parte de HCI, a medida que recopilan datos sobre las personas. Pueden investigarse no solo como tecnología de la información, sino también como un fenómeno sociológico o político.

"Para mi, Son bastantes oportunidades perdidas cuando los investigadores de otros campos no logran utilizar cosas que se han descubierto en el lado de la HCI hace mucho tiempo. Por otra parte, Los investigadores de HCI a veces ignoran la comprensión del nicho de otros campos ".