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Las redes sociales propician la actitud tóxica en las discusiones

El análisis de datos de ocho redes sociales a lo largo de más de tres décadas reveló que las interacciones tóxicas persisten con independencia de la plataforma, el tema de discusión o el momento de la conversación.

Esa es la principal conclusión de un estudio que publica este miércoles la revista Nature y que pone el foco en el componente humano. Para ello se analizaron un conjunto de datos de más de 500 millones de comentarios de usuarios durante un periodo de 34 años.

El estudio sugiere que, aunque las redes sociales cambian a lo largo de las décadas, la dinámica de las conversaciones sigue siendo la misma y el lenguaje tóxico no siempre desalienta a las personas a participar en ellas.

Detrás de esta investigación están científicos de la Universidad La Sapienza, en colaboración con el Instituto de Sistemas Complejos (ambos en Roma) y la City University, de Londres.

Facebook, Reddit o YouTube

El influjo de las plataformas de medios sociales en el discurso público y su influencia en la dinámica social, especialmente en el contexto de la toxicidad, suscitan una creciente preocupación.

Para comprender mejor estos fenómenos, los investigadores usaron un enfoque comparativo para aislar patrones de comportamiento humano en múltiples plataformas. Así, analizaron Facebook, Reddit, Gab, YouTube, Telegram, X (antigua Twitter), Voat y una más antigua, Usenet, creada en 1980.

Según explican los autores en su artículo, la recopilación de datos se diseñó estratégicamente para abarcar varios temas, asegurando la máxima heterogeneidad. Así, el equipo intentó centrarse en publicaciones relacionadas con actualidad, política, medioambiente o vacunas.

El análisis adoptó la definición de “toxicidad” proporcionada por un software clasificador de última generación, que la considera “un comentario grosero, irrespetuoso o poco razonable que probablemente haga que alguien abandone una discusión”.

La principal conclusión del estudio manifiesta una compleja interacción entre los contenidos nocivos y la participación en los debates en línea.

Se observó, a pesar de la evolución de estas plataformas y de las cambiantes normas sociales a lo largo de tres décadas, un componente humano constante.

En resumen, el análisis identificó patrones tóxicos recurrentes de conversaciones humanas en las redes sociales, que son comunes a los usuarios independientemente de la plataforma utilizada, el tema de discusión y la década en que tuvo lugar la conversación.

Polarización

En concreto, el artículo publicado en la revista Nature sugiere que las conversaciones prolongadas en los medios sociales son más propensas a la toxicidad y a la polarización, cuando los puntos de vista divergentes del debate conducen a una escalada del desacuerdo.

Contrariamente a lo que se suele pensar, el trabajo apunta que las interacciones tóxicas no disuaden a los usuarios de comprometerse, sino que participan activamente en las conversaciones.

En palabras de Walter Quattrociocchi, del Departamento de Informática de La Sapienza, la investigación es un avance significativo en la comprensión de las dinámicas sociales en línea y de cómo influyen en ellas los algoritmos, superando el enfoque centrado en plataformas únicas.

La investigación destaca la importancia crucial de la ciencia de datos para analizar e interpretar el comportamiento humano en red, “confirmando que el comportamiento tóxico es un aspecto profundamente arraigado de las interacciones digitales”, agrega el investigador.

Andrea Baronchelli, de la City University de Londres y del Instituto Alan Turing, señala que analizar múltiples plataformas es clave para aislar los patrones de comportamiento genuinamente humanos de las simples reacciones a “los idiosincrásicos” entornos en línea.

“La atención se centra con demasiada frecuencia en la plataforma específica, olvidando la naturaleza humana. Nuestro estudio es un paso importante para cambiar esta actitud y volver a centrar la atención en quiénes somos y cómo actuamos”, dijo.

Con información de Efe

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