Feb, 2021.- Facebook anunció esta semana el comienzo del esperado cambio de algoritmo para reducir el contenido político en las noticias de los usuarios. De acuerdo con la compañía, las transformaciones se probarán en una fracción de los usuarios en Canadá, Brasil e Indonesia y se expandirán a Estados Unidos en los próximos días.

Aastha Gupta, directora de gestión de productos de Facebook, aseguró en un comunicado que, durante estas pruebas iniciales, explorarán una variedad de formas de clasificar el contenido político en los feeds de las personas para, posteriormente, decidir los enfoques a utilizar en el futuro.

El mes pasado, el director ejecutivo de la empresa tecnológica, Mark Zuckerberg, afirmó que “uno de los principales comentarios que estamos escuchando de nuestra comunidad en este momento es que la gente no quiere que la política y la lucha se apoderen de su experiencia en nuestros servicios”.

Según precisaba Zuckerberg, las historias políticas no desaparecerán por completo de los feeds de los usuarios, de modo que el contenido de las agencias y servicios gubernamentales oficiales estará exento del cambio de algoritmo, al igual que la información sobre la COVID-19 emitida por organizaciones como los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades y la Organización Mundial de la Salud.

Una nota publicada en The New York Times explica que la nueva prueba, basada en un modelo de aprendizaje automático predecirá la probabilidad de que una publicación, proveniente de una importante organización de noticias, un experto político o un amigo o familiar, sea política. Las publicaciones consideradas políticas aparecerán con menos frecuencia en los feeds de los usuarios.

Sobre este procedimiento aparentemente ventajoso se posiciona la incertidumbre, pues aún no es evidente cómo el algoritmo de Facebook definirá el contenido político o qué tan significativamente afectarán los cambios a las personas, incluso, tampoco está claro qué pasará si las pruebas determinan que reducir el contenido político también reduce el uso del sitio.