Las redes sociales en línea pretenden hacer conexiones y unir a las personas. Pero los algoritmos de clasificación y recomendación que sugieren, por ejemplo, con quién conectarse o quiénes son los científicos más relevantes en un campo, no son justos. Un estudio recién publicado en la revista Scientific Reports muestra que los algoritmos pueden exacerbar las desigualdades y discriminar a ciertos grupos de personas en los primeros puestos.

El estudio investigó cómo los mecanismos sociales influyen en las distribuciones de clasificación de dos algoritmos bien conocidos, es decir, PageRank, uno de los principales algoritmos en los que se basa el motor de búsqueda de Google, y Who-to-Follow, el algoritmo de Twitter que sugiere personas que no eres. siguiendo actualmente que puede resultarle interesante.

"Se ha demostrado en el pasado que los algoritmos de clasificación tienden a aumentar la popularidad de los usuarios que ya son populares y eso puede llevar a la pérdida de oportunidades para ciertos grupos de personas", explica Lisette Espín-Noboa, científica social computacional de Complexity. Science Hub Vienna (CSH) y el primer autor del artículo. "Queríamos entender cuándo estos algoritmos pueden fallar, según la estructura y las características de una red".

Comprensión de algoritmos

El equipo simuló diferentes redes, compuestas por 2.000 individuos, y ajustó los mecanismos sociales de relación entre los individuos de cada red. Los científicos pudieron hacer variaciones en las propiedades asignadas a cada red, como la proporción de la minoría, qué tan activos eran los usuarios para conectarse con otros usuarios y la forma en que las personas se conectaban en la red. En particular, los investigadores estaban interesados ​​en saber si los individuos se asociaban más probablemente con otros que ya eran populares y si tendían a vincularse con aquellos que eran similares a ellos. Preferir a otros que son similares a uno mismo es un principio que los científicos sociales llaman homofilia ("los pájaros del mismo plumaje vuelan juntos").

Principal mecanismo social

Los investigadores encontraron que el principal mecanismo social responsable de distorsionar la visibilidad de las minorías en los rankings era, de hecho, la homofilia, junto con la proporción de la minoría. “Vemos que cuando el grupo mayoritario se asocia mayoritariamente con otros miembros de la mayoría, el grupo minoritario está infrarrepresentado en los primeros puestos”, explica Espín-Noboa. "Sin embargo, las minorías pueden superar esta subrepresentación conectándose estratégicamente con otros y pueden tratar de lograr al menos la paridad estadística en los rangos superiores".

La paridad estadística significa que si la minoría representa el 20 por ciento de las personas en la red, la misma proporción debe reflejarse en cada top-k del rango. “Una forma de aumentar la visibilidad de las minorías en el ranking es haciéndolas más activas en la red”, dice Expín-Noboa. "Esto significa que las minorías deberían crear más conexiones con los demás".

Otra forma que podría hacer que las minorías sean más visibles es diversificando las conexiones de la mayoría:al crear más conexiones del grupo mayoritario al grupo minoritario, encuentra el estudio.

Escenarios más realistas

"Hemos visto en un estudio anterior cómo la homofilia puede influir en la clasificación de las minorías", dice la coautora Fariba Karimi, quien dirige el equipo "Network Inequality" en el CSH. "Este documento asume escenarios de redes sociales más realistas y analiza no solo los algoritmos de clasificación, sino también los algoritmos de recomendación social que utilizan las plataformas de redes sociales como Twitter", dice. "Nuestros nuevos hallazgos sugieren que los algoritmos de clasificación y recomendación en las redes sociales en línea como Twitter pueden distorsionar la visibilidad de las minorías de maneras inesperadas".