Tu Algoritmo No Existe ❌

No es solo tuyo.

Todos hemos tenido ese momento que pensamos que nuestra red social de mierda favorita nos lee la mente y con orgullo decimos “¡lo hice! He REFINADO mi algoritmo” como si fuera un aceite o que lo hemos afilado como una katana. O alguien te dice que “su algoritmo está demasiado calibrado”, una mierda de ese estilo.

Voy a hacer lo posible en explicarlo de una forma no académica y para eso voy a contarles una historia de los inicios de esta distopía que vivimos.

En el jurásico digital que fue el 2004 nació Facebook y agregabas a tus amigos y veías sus posts. Cada post era relevante porque era de alguien que conocías, tu algoritmo era la colección de estupideces y chismes de tus amigos. Uno de los features más importantes de sus inicios era poner con quién tenías una relación romántica y había uno que otro desequilibrado que ponía it's complicated with. Esto se conoce como un social graph, e intrínsicamente genera un problema base que es que si tus amigos son estúpidos y poco interesantes tu timeline será estúpido y poco interesante. La única manera de divertirte más era ser amigo de gente más divertida que te diera acceso a sus posts.

Esto fue resuelto al introducir celebridades y artistas a esta plataforma que producen este contenido en lugar de tus amigos. Su incentivo no es directamente coger, como el de tus panas.

Eventualmente los patrones de uso cambiaron y la gente dejó de subir y comenzaron a lo que hoy llamamos “consumir". El 99% del contenido es generado por menos del 1% de los creadores y el propósito de las redes sociales es venderte anuncios y necesitan darte una programación que te mantenga conectado la mayor cantidad de tiempo posible y es posible que en la conexión de gente que conoces y artistas que sigues no haya suficiente.

Ahí es donde llegan los interest graphs. Hasta hace poso Instagram era un social graph y Tiktok siempre ha sido un interest graph. Si le dices a la red social que te gusta algo, va a mostrarte videos de esa categoría. Si te gusta que se cojan a tu novia, va a mostrarte contenido de muebles impermeables donde te puedes sentar mientras alguien más tiene sexo con ella, si te gustan las series de HBO te va a mostrar clips de los Sopranos. Este proceso se llama personalization.

Como alguien que trabaja liderando un equipo de ingeniería que resuelve problemas de este estilo te puedo garantizar que no tienes tu propio algoritmo. Tu identificador pertenece a segmentos de audiencia que contienen buckets de contenido que te enseñan por relevancia según tus intereses. Estos buckets se producen catalogando la información con algo llamado feature extraction que es la manera en la que las redes sociales se enteran qué contiene un post y luego mediante segmentation algorithms caes en distintos segmentos. Por eso ocurre que le mandas un reel a un amigo y resulta que él ya te lo había mandado. Vaya casualidad, ¿no? Cada minuto en Instagram se crean 66 mil posts y tu amigo te acaba de mandar el mismo que le mandaste tú. Las probabilidades asumiendo estos volúmenes son 0.00000000000441 sobre 1. Está jodido.

No sé cuántos segmentos hay, deben haber bastantes pero tampoco demasiados y definitivamente no hay uno por persona porque hay intereses prohibidos, hay intereses con pocos creadores de contenido y hay intereses que a Tiktok no le interesa que pases tiempo ahí porque saben que la gente se aburre.

Sé cómo te sientes.

Esta es la razón por la que cuando te abres una cuenta solo te salen bailes y culos, porque cualquier persona puede disfrutar de bailes y culos. Da igual porque en un par de likes ya dejaste de creer en las vacunas y dices same cuando escuchas quotes del Guasón generados con AI.

¿Alguna vez te has preguntado si le deberías dar sal a tu caballo? Seguramente no, pero encontrarte ese video te puede hacer pensar que El Algoritmo™ opera en maneras misteriosas y que hay una especie de diseño inteligente y único solo para ti. ¿Si es tan nicho y especial por qué tiene más de 250 mil likes? Porque a la gente le gustan los caballos y el pana habla con claridad y calma, no hace falta más para ofrecerle tu atención y un like.

Ahora bien, yo no tengo caballos. No creo que los tenga y está bien saber que hay que darles sal pero seguramente le he dado más likes a ese pana que a mis amigos. Darle like a un video de caballos no me cuesta nada y es un ejemplo de algo inesperado que le puede salir a todo el mundo. Sin embargo hay cosas que no, por eso la segmentación es tan importante.

Este post está lleno de chistes de gente que se cogen a su novia, y es un concepto importante en la discusión no porque tenga nada de malo sino porque es un ejemplo perfecto de dos audiencias claramente segmentadas. Si te gusta que otro se coja a tu novia, no quieres ver gente que te diga que eso está mal. Y si quieres a tu novia solo para ti, no te gusta que hablen de las ventajas de sentarte en una silla con un pote de cotufas a compartir tu relación en un motel acompañado de una tercera persona claramente más atlética que tú. Acá empieza el debate social de los echo chambers y cómo nuestras ideas pueden ser reforzadas y nosotros radicalizados por aislarnos cada vez más en estos buckets tan específicos y optimizados.

La ironía de esta modernidad es que tenemos acceso a más información que nunca y solo parece servir para hundirnos en ideas que ya tenemos en lugar de explorar nuevos horizontes. Lo más fuerte es que ni nos damos cuenta y pensamos que tenemos el algoritmo refinado y el algoritmo nos ha refinado es a nosotros.

Una Bulla

Gracias por el apoyo a: Carlos, Malbanyat, Ciro, Daniel, Daniel C., Daniel P., Elena, Elias, Fabian, Guillermo, Hugo, Isni, Jose, Juan, Melecio, Moi, Nei, Paolo, Ricardo y Rodrigo. lqm 🙏