Segur que alguna vegada has buscat quelcom per Internet i després has trobat anuncis sobre allò mateix o similars a les xarxes socials. Aquests fets fascinen i inquieten a la vegada. Com ha estat possible? T’has plantejat mai quin és el funcionament de les xarxes socials? On van a parar les dades que generem?
L’aparició de xarxes socials
Des de principis del segle XXI han començat a aparèixer les xarxes socials, basades en usuaris que interaccionen entre ells. En termes de sociologia, anomenem nodes a aquests usuaris enllaçats entre si. I com ja pots intuir, les xarxes socials han causat un gran impacte sobre les nostres vides.
Abans de la xarxa social per excel·lència, Facebook, ja existien xarxes socials com Fotolog o MySpace. Amb un estil més arcaic, la gent hi compartia contingut com fotografies, vídeos o música el qual es podia comentar.
El 2004 neix Facebook, una plataforma per compartir tota mena de contingut digital creada per quatre estudiants de la Universitat de Harvard, un d’ells Mark Zuckerberg. Allò que havia de ser només una xarxa social per estudiants de la seva universitat, compta avui en dia amb quasi 2500 milions d’usuaris actius.
El 2012 Facebook compra Instagram, eina per compartir fotografies i vídeos, i al cap de 2 anys compra WhatsApp. La primera compta ja amb més de 1000 milions d’usuaris actius i la segona, que és la xarxa social de missatgeria amb més usuaris del món, en presenta més de 1600 milions d’actius. Actualment també comptem amb altres xarxes independents com Twitter, Linkedin, Snapchat, Pinterest, Youtube o TikTok, totes elles amb més de 300 milions d’usuaris actius. També trobem WeChat, la xarxa més popular de missatgeria que governa a la Xina amb més de 1200 milions d’usuaris. En canvi, als Estats Units encara és habitual fer servir missatgeria corrent.
Quin és el producte que es ven?
Amb 15 anys, les xarxes socials han crescut a un ritme desorbitat. Els espais per compartir contingut i mantenir el contacte amb les nostres amistats, tenen tants o més usuaris que tota la població de Xina o Índia.
Encara que aquestes plataformes resulten ser d’ús gratuït pels usuaris, els seus creadors figuren com les persones més adinerades i influents d’arreu del món. Per tant, si nosaltres, que en resultem ser els consumidors, no estem pagant per aquest servei, vol dir que nosaltres som el producte que venen. Concretament, allò que es busca dels usuaris, són les dades i la informació que generen a les xarxes. Una fotografia, un clic, un m’agrada, i molt més. L’any 2017 el diari anglès “The Economist” va esmentar que “el recurs més valuós ja no era el petroli, sinó la informació“. Totes aquestes dades generades es poden aconseguir filtrar i processar mitjançant els algorismes als quals estem sotmesos en aquestes xarxes.
Què és un algorisme?
Un algorisme – també anomenat algoritme – es defineix com un conjunt d’instruccions o regles definides no ambigües, ordenades i finites que permeten solucionar un problema, processar dades i dur a terme activitats. Aquests algorismes es poden expressar en un diagrama de flux i poden ser d’allò més senzills, com el que ens mostra la imatge. Però també es poden expressar en llenguatge de programació i ser molt més complexes. Avui en dia, però, les xarxes socials ja no utilitzen només un algorisme senzill, sinó que fan ús de la intel·ligència artificial.
De l’algorisme a la intel·ligència artificial
La intel·ligència artificial o IA es basa en l’ús complex d’algorismes de forma semblant a la intel·ligència humana. Mentre que els algorismes són invariables, la Al pot modificar els algorismes sense intervenció humana i optimitzar-los per obtenir millors resultats. Aquest procés d’evolució dels algorismes i les màquines és el que es coneix com a machine learning o aprenentatge automàtic.
La IA s’ha aplicat a molts camps: en indústria, automoció, robòtica, videojocs, atenció al client i infinitats de camps més. Encara que la IA sembli quelcom futurístic i llunyà, ja està més que implementada a les nostres vides quotidianes. La trobem en els jocs de taula virtuals quan juguem contra l’ordinador, en el conegut Siri o Cortana, en el reconeixement facial i a les xarxes socials.
La IA a les xarxes socials
La IA permet processar les dades dels usuaris d’aquestes xarxes. Aquestes dades poden ser des de les dades personals fins a les interaccions que fem amb els continguts que se’ns mostren. Tot aquest conjunt de dades s’utilitzen lliurement per poder millorar l’experiència individual de l’usuari en aquestes xarxes.
Si ens hi fixem, el contingut que se’ns mostra a xarxes és únic per cada usuari, encara que aquests visquin a prop, tinguin les mateixes aficions i cercle de coneguts. I tot això s’aconsegueix gràcies a les dades que es recapten mitjançant la IA.
Aquestes dades que es recapten de l’usuari formen un conjunt representatiu de l’usuari, un perfil de dades que el defineix. El 2016 un article de ProPublica afirma que els perfils de dades dels usuaris de Facebook estan condicionats per més de 29000 criteris diferents! I aquests conjunts de dades s’utilitzen per millorar l’experiència com ja hem esmentat, però també per realitzar estudis socials i científics o proporcionar-los a anunciants per poder seleccionar clients adients pels seus productes. I aquí entra en joc el concepte de capitalisme de vigilància.
Capitalisme de vigilància
L’any 2014 la psicòloga social Shoshana Zuboff utilitza i popularitza el terme capitalisme de vigilància, que fa referència a la transformació d’informació personal en mercaderia subjecta a la compraventa amb ànim de lucre. Al llibre The Age of Surveillance Capitalism s’analitza com aquestes dades es venen a empreses poderoses per poder predir i controlar el nostre comportament. Aquestes dades es comercialitzen en nous mercats que anomenem mercats de futurs comportaments. Així doncs, segons el nostre perfil de dades, la IA pot predir quin és el vídeo que pot suggerir després a YouTube, quin contingut serà el primer que sortirà a les novetats d’Instagram o Facebook o bé quins anuncis són els que probablement clicarem.
El perill del capitalisme de vigilància és l’accés gratuït i descontrolat a aquestes dades que tenen certes empreses i la poca supervisió que hi ha per part d’institucions. I que aquestes dades no només serveixen per saber que som el client adient per cert tipus de sabates o jerseis, però també per inculcar-nos moviments o idees poc legítimes, com podria ser informació errònia sobre la COVID-19. Per exemple, un estudi mostra que un 64% de les persones que van unir-se a un grup extremista ho va fer perquè els algorismes de Facebook li van mostrar el grup.
Els algorismes i la IA no entenen de notícies falses (fake news)
La IA determina el contingut que veiem a les xarxes socials segons el nostre perfil de dades i milloren cada cop més la nostra experiència en xarxes perquè sigui la més adient per a nosaltres. Però poden saber realment si allò que visualitzem i sentim podria ser fals, demagògic o propagandístic?
La resposta és no. Sí que és cert que certes xarxes socials tenen polítiques de censura, però encara necessiten molt de perfeccionament. També es comenta que Instagram vol implementar una eina per poder eliminar notícies falses. Però els algorismes i la IA no són capaços de saber si el que ens mostren pot ser perjudicial per a nosaltres.
Per exemple, fa uns mesos es va utilitzar un videoclip on surten manifestants a Hong Kong tombant una torre per protestar sobre la tecnologia de vigilància. Mesos després, el mateix vídeo es va tornar a veure a xarxes però amb un argument diferent. Se suposa que ara ensenyava com persones tombaven una torre de 5G, al·legant que aquest és responsable de l’expansió de la COVID-19. També ens trobem que gent del nostre entorn comparteix a les xarxes vídeos de persones que semblen dominar temes defensant certs moviments com el moviment antivacunes, la medicina alternativa o bé el disseny intel·ligent. Aixo demostra la falta de verificació tant per part de la persona com de les xarxes socials que estenen aquests tipus de contingut maliciós o fraudulent.
Addicció a les xarxes socials
A part d’extreure’ns informació sobre el nostre comportament i personalitat també ens absorbeixen durant hores. T’has plantejat quant de temps mires el mòvil al dia? L’any 2018 es va calcular que les persones passem una mitjana de tres hores i 51 minuts al dia mirant el mòbil. Els joves entre 18 i 24 anys asseguren que hi passen una mitjana de 6 hores, i un 45% d’ells assegura ser-ne addicte. Un 51% de la població confirma que el primer i l’últim que fa cada dia és mirar el mòbil. Per què gastem tant de temps mirant les xarxes socials quan sabem que tenim activitats més importants a fer?
Bé, algunes de les raons són les que ja hem vist abans. Una d’elles seria l’experiència individual que ens ofereixen, mostrant contingut que saben que ens interessa segons el perfil de dades que hem generat. Però per altra banda les notificacions automàtiques o la interfície infinita de contingut o endless scroll down de certes xarxes socials com Facebook, Twitter o Instagram són característiques que ens mantenen enganxats al mòbil.
Aquesta addicció, com totes, afecta la nostra salut. S’ha demostrat que un ús excessiu de les xarxes socials es troba correlacionat amb una disminució de la salut física i mental i una menor satisfacció vital.
Ja per acabar…
Les xarxes socials han permès l‘accés gratuït a molta informació i la comunicació quasi instantània amb el nostre cercle. Però per altra banda, s’ha obert un nou negoci de compravenda de dades que s’utilitza per finalitats perjudicials i demagògiques. L’excés d’informació, la majoria de cops no gaire precisa, ens confon i ens divideix.
Els algoritmes i la IA no són el problema, ja que són una eina molt útil per poder classificar el big data que ens envolta. Però sí que es pot donar transparència del funcionament d’aquestes eines i regular l’aparició de certs continguts a les xarxes però sense limitar la llibertat d’expressió.
Hem de ser crítics amb el que se’ns mostra a les xarxes socials i no creure’ns tot el que veiem o llegim, com tampoc deixar que en siguem esclaus. Si creus que hi passes moltes hores, treu-te les notificacions automàtiques, apaga el mòbil quan saps que no toca mirar-lo o, “simplement”, elimina les teves xarxes socials.
Per saber-ne més
Harvard Business Review – Surveillance Capitalism
Exposure Lab – The Social Dilemma
Wired – Free Speech Is Not the Same As Free Reach
