Un nuevo modelo puede ayudar a las empresas de medios en línea a descubrir qué brinda a los usuarios satisfacción a largo plazo, no solo la gratificación instantánea del desplazamiento continuo, lo que puede resultar en menos tiempo dedicado a la plataforma, pero menos usuarios que abandonan por completo.

La mayoría de las plataformas en línea buscan aumentar el tiempo que los usuarios pasan allí, generalmente brindándoles más del contenido que han consumido en el pasado. Pero esta estrategia puede perpetuar el desplazamiento sin sentido y potencialmente hacer que los usuarios arrepentidos dejen de fumar de golpe.

"Hay una discusión en la comunidad de investigación y en las empresas de tecnología sobre cómo puede ser que las personas usen mucho los medios en línea, pero a menudo no valoren el tiempo que dedican", dijo Jon Kleinberg, profesor de Ciencias de la Computación de la Universidad Tisch en el Cornell Ann S. Bowers Facultad de Informática y Ciencias de la Información. Kleinberg es coautor de un nuevo artículo que brinda herramientas para ayudar a aliviar este conflicto al brindarles a las empresas de medios en línea nuevas formas de averiguar qué es lo que realmente quieren los usuarios.

"Estas plataformas están diseñadas para ver lo que haces y luego darte más de lo que quieres", dijo Kleinberg. "Entonces, por un lado, estas plataformas están altamente optimizadas. Por otro lado, a menudo sentimos que no tomamos buenas decisiones cuando estamos en ellas. Entonces, ¿cómo reconciliamos estas dos cosas?"

Esta inconsistencia puede ser el resultado de dos facetas conocidas de la toma de decisiones humanas, el sistema 1 y el sistema 2. El sistema 1 toma decisiones rápidas, casi automáticas, mientras que el sistema 2 es más lento, reflexivo y lógico. Con la comida, el sistema 1 quiere toda la bolsa de papas fritas, mientras que el sistema 2 elige la ensalada. Ambos alimentos pueden formar parte de una dieta equilibrada, pero las patatas fritas proporcionan gratificación en el momento, mientras que la ensalada proporciona una satisfacción duradera. Con los medios en línea, las publicaciones de celebridades pueden activar el sistema 1, mientras que un video educativo puede interesar al sistema 2.

Para comprender cómo estos dos sistemas afectan el consumo de medios en línea, Kleinberg trabajó con el ex estudiante de posgrado Manish Raghavan, ahora en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, y Sendhil Mullainathan, economista conductual de la Universidad de Chicago. Desarrollaron un modelo que simula cómo un usuario con deseos conflictivos interactúa con una plataforma y luego sugiere formas de priorizar el valor que recibe el usuario.

Su artículo, "El desafío de comprender lo que quieren los usuarios:preferencias inconsistentes y optimización de la participación", recibió el Premio al artículo de modelado aplicado ejemplar en la conferencia Association for Computing Machinery Economics and Computation 2022.

El modelo es necesario, dijeron los investigadores, porque la mayoría de las plataformas tienen montones de datos de comportamiento (clics, acciones compartidas y duración de la sesión) que reflejan principalmente las opciones del sistema 1. Recopilar información sobre las opciones del sistema 2, por ejemplo mediante encuestas de satisfacción del usuario, es mucho más difícil.

El nuevo modelo es un punto de partida para que las empresas comprendan qué impulsa las decisiones de los usuarios. "Mientras que algunos tipos de contenido se comportan como comida chatarra, otros pueden comportarse como ensaladas saludables, y analizar la diferencia es clave para comprender lo que quieren los usuarios", dijo Raghavan. El modelo puede ayudar a las empresas a clasificar el contenido como papas fritas o ensalada, y a cambiar el algoritmo para evitar que los usuarios se atraquen.

Además, el modelo puede sugerir cambios de diseño. Por ejemplo, las plataformas pueden permitir que el sistema 2 intervenga periódicamente agregando descansos regulares, una opción que algunas empresas de redes sociales ya brindan. También pueden desactivar la reproducción automática, que tiende a alimentar las decisiones impulsivas del sistema 1.

Ahora, los autores están trabajando con diseñadores de plataformas para descubrir qué intervenciones mejoran con éxito la felicidad del usuario. También tienen como objetivo incorporar interacciones entre usuarios en el modelo, para ver cómo los Me gusta y los comentarios de los compañeros impactan en la experiencia.

Idealmente, los autores esperan que este modelo cambie la conversación de extender el compromiso hacia aumentar el valor de la plataforma para los usuarios. "Creo que muchas de estas empresas reconocen que, a la larga, hacer que las personas estén más felices y seguras usando estas plataformas es realmente beneficioso para ellas", dijo Raghavan.