El Filtro Burbuja (por Francisco J. Abad)

Si estás leyendo este blog, deberías sentirte un privilegiado. Formas parte del selecto grupo de habitantes del siglo XXI que, apenas con un gesto velado de su mano, puede acceder a un volumen ingente de experiencias.

Ahora estás aquí, pero dentro de diez segundos podrías estar aquí, descubriendo el trabajo de un ilustrador chino que vive a 10000 km de ti, o aquí, disfrutando de la composición musical de otro ser humano que murió hace casi 300 años.

En el “aquí virtual” de la Red, las oportunidades para el ocio y el conocimiento son inabarcables a través de aplicaciones como Google, Instagram, Twitter, Spotify, Netflix, YouTube, Reddit o Facebook. Si el libre albedrío se midiera al peso de la cantidad de elecciones posibles, tu y yo estaríamos entre los humanos con más libre albedrío de la historia de la humanidad.

Y a pesar de ese privilegio, nos toca bregar con una nueva demanda: la amplitud de la oferta. El exceso de alternativas abruma porque el tiempo es limitado, tanto para valorarlas como para disfrutarlas.

¿Qué perfil seguir?

¿Qué serie empezar?

¿Qué noticias merecen nuestra atención?

Necesitamos “filtrar” y la mejor manera es saber qué piensan los demás. No es difícil. Vivimos en la sociedad de los “Me gusta”. Lo mismo se puntúa un restaurante que un libro, y no está lejos el día en que puntuemos cruelmente a las personas, como en Caída en picado.

Nuestras valoraciones sobre lo que nos rodea ayudan, a unos y otros, a elegir. Aunque la verdadera clave es:

¿Qué piensan los que se parecen a mí? 

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Por ejemplo, en filmaffinity, no basta saber que “La caza del Octubre Rojo” y “Canino” obtienen una puntuación similar, ya que han sido valoradas por audiencias muy distintas, no sólo en número, sino también en gusto. Por tanto, necesitaré una ayuda para identificar qué muestra de valoraciones me representa mejor. Aquí entran en juego las técnicas de Filtrado Colaborativo.

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Encontrar nuestros semejantes digitales no entraña grandes dificultades. Basta un algoritmo que busque a la persona o personas que más se parezcan a nosotros en las valoraciones compartidas: nuestros “vecinos próximos”, nuestras “almas gemelas digitales”.

Estos algoritmos de búsqueda y recomendación ya están por todas partes y cada vez nos fiamos/fiaremos más de ellos para que nos digan qué comprar, qué ver, qué leer, cuál es la noticia del día, con quién casarnos, con quien contratar la hipoteca, qué regalar a la pareja y dónde viajar el próximo verano. Porque acertará. El algoritmo nos permitirá tomar mejores decisiones, porque dispondrá de más información y de mayor potencia computación.

Ahora bien, como contrapartida hay un precio: que el filtro reduzca de forma drástica el tipo de experiencias que nos llegan, dejándonos atrapados en “nuestra” burbuja.

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Eli Pariser elabora con detalle estos riesgos en su libro El  Filtro Burbuja” (2011) que, después de seis años, se acaba de publicar en castellano y que es de lectura muy recomendable.

Da para el guion de la siguiente temporada de Black Mirror.

Algunos de los riesgos ya han sido muy repetidos, aunque no por ello resultan menos reales. Permítanme seleccionar tres:

  1. Para disfrutar de la personalización, hemos dejado de proteger nuestra privacidad y quizás algún día nos arrepintamos. Nunca nuestra intimidad estuvo tan al descubierto.
  2. El control del flujo de información está cada vez más peligrosamente en manos de unas pocas grandes empresas, con sus propios intereses.
  3. Los filtros empobrecen nuestras experiencias en variedad y calidad: perdemos justamente las que nos harían cambiar, evolucionar y crecer. La filosofía del “Me gusta” está sobrevalorada.

Quizás es una exageración más contra el extraño mundo que se nos viene encima, pero merece plantearse si la lógica del filtro puede acabar por eliminar las experiencias que más nos diferencian de los que se nos parecen.

Las que nos hacen más únicos y originales.

Les dejo con el mensaje de los Monty Python, que viene muy al caso:

https://www.youtube.com/watch?v=92DeZpmzTws

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