7/05/2015

¿Burbujas de filtro? Hacia una fenomenología algorítmica - 3 de 3


En esta última parte del trabajo se presentan los resultados de un experimento empírico cuyos objetivos fueron múltiples. En primer lugar, se pone a prueba la afirmación de que estamos atrapados en burbujas de filtro. Para esto hemos acotado al buscador Google el universo de plataformas que, según la exposición de Pariser es más amplio, y sumadas conforman el perímetro informativo dentro del cual cada quien estaría encerrado.  Al mismo tiempo se indagó en la veracidad de la presentación del buscador alternativo DuckDuckGo como un “buscador estándar”.
  
Por otra parte se intentó examinar el grado de conocimiento que tienen los usuarios de la muestra sobre el funcionamiento de las cookies, opciones de configuración y búsqueda avanzada ofrecidas por Google, y en qué medida están dispuestos a intervenirlas.  


Detalles del experimento


El número de participantes de la muestra fue de 49 personas, todos ellos estudiantes avanzados de la Licenciatura en comunicación social de la Universidad Nacional de Rosario. El período en el que se realizó la actividad se extiende desde el 15/05/15 hasta el 28/05/15.


La misma consistió en lo siguiente:

  • Realizar una búsqueda usando las palabras Elecciones 2015 en los buscadores Google y DuckDuckGo (activando en este último la opción “Región: Argentina”). Constituyó un requisito indispensable que el término de búsqueda fuera exactamente el mismo y redactado de forma idéntica en cada buscador por cada uno de los participantes. Se sugirió realizar el ejercicio desde el ordenador que utilizaban habitualmente.
  • Cada participante debió atender a los 10 primeros resultados  en ambos buscadores (exceptuando los anuncios, la información ofrecida a la derecha de los resultados y las sugerencias que suelen estar intercaladas al estilo “en las noticias”).
  • Luego de un detenido examen de cada uno de los recursos web ofrecidos como resultado en cada buscador se completó el siguiente formulario: https://goo.gl/VgexsV


Operacionalizando un concepto



Según Franco Moretti, la operacionalización es el proceso por el cual los conceptos se transforman en una serie de operaciones las cuales habilitan la mensura de un conjunto de objetos. Operacionalizar significa construir un puente entre los conceptos y la medición, y entre esta y el mundo (Moretti, 2014).

En este caso los conceptos que debimos operacionalizar fueron los de “burbuja de filtro” y “buscador genérico”. Para esto imaginamos cómo quedarían representadas ambas ideas al expresarlas en un grafo de red donde:

  • Cada usuario participante de la muestra sea un nodo
  • Cada uno de los resultados obtenidos en la búsqueda sean un nodo
  • Cada nodo “usuario” aparezca conectado a sus nodos “resultados”
De esta manera, en el caso de que algún participante de la muestra estuviera encerrado en una burbuja de filtro por parte de alguno de los buscadores, esto es, que los 10 resultados ofrecidos por el buscador fueran exclusivos de su búsqueda y no apareciera en la de ningún otro participante, entonces estaríamos ante una topología de red de tipo “estrella”. Es decir al centro de la red se ubicaría el nodo usuario y en conexión con ese usuario, y sólo con ese,  los recursos web que obtuvo como resultado de su búsqueda.
Fig. 1: “Topología de un usuario burbujeado

Si alguno de los usuarios que participaron de la actividad quedara representado en un grafo de topología idéntica al que muestra la Figura 1 (los nodos de color azul representan a usuarios y los de color amarillo a los recursos web ofrecidos en las búsquedas), diremos que ese usuario fue burbujeado por el buscador.

En el polo opuesto a la idea de burbuja se encuentra la de un buscador genérico (ante búsquedas idénticas resultados idénticos). Desde un enfoque redológico la comprobaciòn de dicha situación implicaría una topología en la que solo 10 recursos, y tan solo esos diez, estarían conectados con todos los participantes de la muestra.  



Figura 2: “Topología de los resultados en un buscador genérico”

En una situación como la ilustrada en la Figura 2 el grado de aislamiento informativo es nulo,  ya que no existe recurso web alguno que haya sido exclusivo de una sola búsqueda. Por el contrario, dicha topología indica que los mismos recursos estuvieron presentes en todas las búsquedas.

Se reforzará la operacionalización de ambos conceptos a partir dos acciones simultáneas. En primer lugar, se realizará una serie de gráficos de barra que permitan visualizar las frecuencias de los diferentes recursos. Finalmente se hará foco en el tipo y número de   fuentes utilizadas por cada buscador.


Grafos de relación usuarios/resultados y distribución de las Url’s según buscador


Los gráficos de red que se muestran más abajo fueron obtenidos a partir de la siguiente operación:

  • Cada uno de los links referenciados como resultados de una búsqueda fueron organizados en una planilla de cálculo en Google Drive junto al usuario que realizó la búsqueda.
  • El ordenamiento de estos datos respondió a la siguiente sintaxis: en una columna se desplegaron las 10 url’s de los recursos web correspondientes a la búsqueda de un usuario y en la columna adyacente el apellido del usuario repetido 10 veces.
  • Se realizó esta operación en dos oportunidades, una para cada buscador (Google y DuckDuckGo)

Posteriormente se utilizó la herramienta de visualización de datos dinámica Fusion Tables de Google y se seleccionó la plantilla de visualización de datos que permite confeccionar datos de red.


Figura 3: “Google: Relación usuarios-recursos”


Figura 4: “DuckDuckGo: Relación usuarios-recursos”


Los gráficos de barra de figura 5 y 6 fueron realizados atendiendo a la frecuencia de aparición de cada recurso web (url) en cada uno de los buscadores.

En estas visualizaciones se destacan también el número de url’s que componen el total de las búsquedas y la cantidad de enlaces exclusivos de una sola búsqueda. Esto último es relevante en tanto que señala el grado de aislamiento de los usuarios. Tomando en cuenta los extremos posibles la cantidad de enlaces exclusivos de una sola búsqueda (frecuencia = 1) podría oscilar entre 490 (49 participantes x 10 recursos c/u) en el caso de que el total de los usuarios esté completamente burbujeado y a cero en el caso de no presentar aislamiento (ver figura 7).

A fin de enriquecer la descripción de la distribución de las urls en los gráficos de barra se crearon cuatro categorías en función del grado de concentración que presentan. A su vez cada una de estas categorías está señalizada con un color diferente. A saber:

Figura 5: “Distribución según frecuencia de las Url’s en Google”



Figura 6: “Distribución según frecuencia de las Url’s en DuckDuckGo”


Google:
  • 7 url’s “hubs”
  • 4 url’s “satélite”
  • 12 url’s “isla”
  • 20 url’s “burbuja”

DuckDuckGo:
  • 10 url’s “hubs”
  • No presenta url’s “satélite”
  • 4 url’s “isla”
  • 12 url’s “burbuja”

A partir de la lectura de estas gráficas podemos afirmar que DuckDuckGo está más cerca de confirmarse como un buscador genérico que Google de mostrar ser un buscador que aísla informativamente a sus usuarios.

En el primer caso (figuras 4 y 6) encontramos una clara tendencia a concentrar los resultados de una misma búsqueda en un núcleo reducido recursos. Si bien hay presencia de algunas url’s del tipo “isla” y del tipo “burbuja” (no así del tipo “satélite”) no logran descentrar el paisaje informativo común representado por las 10 url’s “hubs”. Esto no representa el tipo ideal de un buscador genérico, pero está muy cerca.

En el caso de Google (figuras 3 y 5) encontramos un paisaje informativo más fragmentario que sin embargo está muy lejos de ser una suma de burbujas. Las 7 url’s del tipo “hubs” garantizan una cohesión informativa que, si bien es menos robusta que la de DuckDuckGo, sigue constituyendo un espacio informativo común. La irrevocable presencia de url’s del tipo “satélite”, “Isla” y “burbuja” descentran mas no burbujean el paisaje informativo, su topología.

A continuación veremos cuantos usuarios y en que medida han encontrado en sus resultados de búsqueda url’s del tipo “burbuja”.


Usuarios “burbujeados”


Figura 7: "Usuarios burbujeados en cada buscador"
El número de participantes burbujeados por Google fue de 13, mientras que en DDG descienden a 3. En este último encontramos al usuario más aislado con 7 url’s burbuja. En tanto el usuario más aislado en Google cuenta con 5 url’s burbuja.

Se destaca el hecho de que ante la pregunta en la que tenían que decidir cuál de los buscadores les ofreció, a su criterio, mejores resultados los participantes burbujeados refirieron al buscador en el que no padecieron aislamiento.

Los usuarios que presentaron algún grado de aislamiento no son los mismos en ambos buscadores. Es decir, quien encontró algún tipo de aislamiento informativo en su búsqueda con Google no padeció lo mismo en DuckDuckGo, y viceversa.


Sitios Raíz y fuentes compartidas


El análisis de las url’s presentes en los resultados de búsqueda es sin duda un buen índice. A partir de este pudimos evaluar la variedad de recursos ofrecidos por ambos buscadores: 44 en Google y 26 en DuckDuckGo (ver figuras 6 y 7).

Sin embargo, prestar atención tan solo a las direcciones absolutas (url en la que se aloja exclusivamente un recurso) nada nos dice acerca de la frecuencia con la que aparecen recursos originarios de una misma fuente (sitio web). Para medir tal recurrencia debemos atender ya no a las direcciones absolutas de los diferentes recursos sino a su procedencia, es decir, a su sitio raíz.

Por ejemplo, si la dirección absoluta de un recurso es http://www.lanacion.com.ar/elecciones-2015-t50499 entonces decimos que su fuente, su sitio raiz es http://www.lanacion.com.ar.

Los gráficos que siguen responden a la pregunta acerca del número y tipo de fuentes manejadas por ambos buscadores para elaborar sus resultados. Haciendo visible también cuántas y cuáles de estas fuentes tienen en común.  

Figura 8: “Frecuencia sitios raíz en Google”

Figura 9: “Frecuencia sitios raíz en DuckDuckGo”

Google presenta un total de 25 sitios raiz y DuckDuckGo con 19. Este último despliega una distribución equilibrada donde las primeras 10 fuentes se reparten, sin demasiada diferencia entre sí, más del 90% del total de las impresiones.

Google por su parte presenta una gran concentración en su fuente principal (www.lanacion.com.ar), la cual dobla en frecuencia (91 sobre 45) a la fuente que se sitúa en segunda posición (www.infobae.com).


Figura 10: “Diagrama de flujo: Fuentes compartidas por ambos buscadores”

Los sitios raiz compartidos (ver fig.10) por ambos buscadores son 10:

En la figura 10 vemos que los buscadores no han utilizado exactamente las mismas fuentes. Y a las fuentes compartidas no las han ponderado de igual manera. Aún tomando en cuenta el sitio de noticias  www.lanacion.com.ar al que ambos buscadores sitúan en el primer puesto del ranking de frecuencias, vemos que lo hacen de manera muy disímiles: se encuentra sobredestacado en el caso de Google y apenas destacado entre las diez fuentes principales en DuckDuckGo.


Opciones de búsqueda, cookies y configuración


Como comentamos más arriba, el experimento empírico no se agotó en la operacionalización de los conceptos de burbujas de filtro y buscador genérico, también se plantearon otras preguntas. Estas pretenden examinar la percepción que han tenido los participantes al contrastar ambos buscadores, como así también el grado de conocimiento que tienen sobre el funcionamiento de las cookies, opciones de configuración y búsqueda avanzada ofrecidas por Google y en qué medida están dispuestos a intervenirlas.

A continuación se presentan las preguntas seguidas de los gráficos a partir de las respuestas.



Figura 13

Figura 14



Figura 15

Figura 16


Observaciones finales


Luego de recorrer los resultados de este experimento vemos que la advertencia de Pariser sobre las burbujas de filtro no encuentra un asidero empírico contundente en base al cual sostenerse. Si bien el alcance del mismo es acotado dada la focalización (tomando solo en cuenta a sólo los buscadores y constituida por una sóla búsqueda) y puntualización (no extendida en el tiempo) de la muestra, así como  la homogeneidad de los participantes, es suficiente para desestimar la afirmación categórica del fenómeno de las burbujas de filtro.

No obstante sí se encontró respaldo empírico en base al cual afirmar que el buscador alternativo DuckDuckGo está muy cerca de constituirse en un buscador genérico. Es decir, en un buscador que ante búsquedas idénticas ofrece idénticos resultados (siempre que active el ítem de región geográfica).

Queda latente la necesidad de preguntarnos en torno a estos fenómenos en que medida la personalización implica aislamiento o si hay algún umbral por debajo del cual puede ser comprendida positivamente como variedad.

En el marco de una mejora de nuestra relación dialógica con los dispositivos digitales, hemos dicho ya que no es un error dejar la configuración por defecto de las plataformas y apps que usamos. El error está en desconocer la acción de los algoritmos y en cada caso la posibilidad de intervenirlos/configurarlos/reprogramarlos.

En esta dirección los resultados del experimento son contundentes. La gran mayoría de los participantes acusa un conocimiento de la existencia y/o el modo de operar de las cookies detrás de sus acciones así como las opciones avanzadas de su buscador (indispensable para intervenir el rumbo por defecto de una búsqueda). Sin embargo, son muy pocos los que están dispuestos a hacer efectiva esa modificación, por el contrario la actitud que prima es la de la no intervención. Parece ser que no es el desconocimiento sino la indiferencia la que nos aleja de la posibilidad de metacomunicarnos con los dispositivos.   

En conclusión: No hay burbujas, tal vez buscadores genéricos. ¿Si los usuarios estamos decididos a configurar o intervenir nuestros dispositivos? Parece que no. Preferimos dejar todo como está... al menos por ahora.


Bibliografía



Bogost, I. (2007). Persuasive Games. The expessive power of video games. Massachusetts: MIT Press.


Deleuze, G. (2008). Kant y el tiempo. Buenos Aires: Cactus.


Lash, S. (2005). Crítica de la información. Buenos Aires - Madrid: Amorrortu.


Lessig, L. (2009). El código 2.0. Madrid: Traficantes de Sueños.


Lewkowicz, I. (2004). Pensar sin Estado. La subjetividad en la era de la fluidez. Buenos Aires: Paidos.


Moretti, F. (2014). Operacionalizar. New Left Review , 115-132.


Pariser, E. (Dirección). (2011). Cuidado con las "burbujas de filtro" [Película].


Prensky, M. (2008). La programación será la base de la nueva alfabetización. Edutopía.


Resnick, M. (8 de Mayo de 2013). Aprender a programar, programar para aprender. (L. d. MIT, Ed.) Obtenido de http://www.eduteka.org/codetolearn.php


Rushkoff, D. (Dirección). (2012). Programar o ser programado [Película].


Sennet, R. (2012). Juntos. Rituales, placeres y política de cooperación. Barcelona: Anagrama.


Sloterdijk, P. (2012). En un espacio autooperativo curvado. En Has de cambiar tu vida. Valencia: Pre-Textos.
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