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3: Conclusión y recomendaciones

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    Nuestro informe es una de las primeras investigaciones pluriinstitucionales sobre la conciencia y las preocupaciones de los estudiantes universitarios sobre cómo los algoritmos están dando forma a las noticias y la información que reciben de gigantes de Internet, como Google, Amazon, YouTube, Instagram y Facebook. Se recolectaron datos cualitativos de estudiantes que participaron en uno de los 16 grupos focales y 37 entrevistas telefónicas de profesores, en ocho colegios y universidades estadounidenses. En conjunto, estas discusiones examinaron cómo los estudiantes estaban experimentando cambios dramáticos traídos por los algoritmos, mientras exploraban hasta qué punto los temas de personalización, protección de la privacidad, aprendizaje automático e IA han ingresado al aula.

    Esta investigación se realizó a raíz de la cobertura del escándalo de Cambridge Analytica, una de las noticias más leídas en 2018. 77 Potentes algoritmos habían explorado los perfiles de Facebook de 87 millones de personas para influir en los votantes durante dos campañas muy disputadas: el apoyo al Brexit en Reino Unido y la elección presidencial de Donald Trump en Estados Unidos. Desde entonces, los algoritmos han entrado claramente en la conversación pública, y los estudiantes de nuestro estudio, como tantos a su alrededor, se sintieron frustrados con las líneas opacas de codificación que intentaban influir en sus interacciones en sitios web populares.

    La mayoría de los estudiantes reconocieron que a medida que la información se ha vuelto omnipresente, las palancas ocultas que personalizan los resultados y nos empujan hacia información seleccionada a menudo camuflan la complejidad detrás de la apariencia de simplicidad y eficiencia. Además, muchos, aunque no todos, eran conscientes de que los algoritmos basados en datos, si no se examinan y no se cuestionan, podrían amenazar la democracia representativa y el cultivo de comunidades informadas y comprometidas.

    Es importante destacar que los estudiantes estaban resignados e indignados por los anuncios, noticias e información impulsados por algoritmos. Sin embargo, muchos encontraron sitios como Google, YouTube, Instagram y Facebook demasiado útiles para abandonarlos. Muchos parecían resignados a los poderes de un entorno mediático no regulado, pero estaban dispuestos a interactuar con las plataformas para ejercer su agencia y proteger su privacidad. Sus preocupaciones a menudo iban acompañadas de una sensación de impotencia, y para algunos, de temor nihilista. Mientras que a algunos estudiantes les preocupaba lo “espeluznante” de los algoritmos que escuchaban a escondidas sus conversaciones fuera de línea para tratar de venderles un producto, otros tenían preocupaciones sobre las consecuencias de la vida real de los sistemas automatizados de toma de decisiones que refuerzan las desigualdades sociales.

    Los profesores en nuestras entrevistas a menudo expresaban frustración e impotencia con sistemas algorítmicos ubicuos que afectan a la sociedad. Lamentaron la “pérdida de una cultura común” y comprometieron la privacidad sin rendir cuentas al público. Su respuesta fue en gran parte ceñirse a un conjunto reducido de fuentes de información, como The New York Times o NPR, y evitar por completo las plataformas de redes sociales.

    Referencias

    1. Maggie Adams, Ari Isaacman Bevacua y Anna Dubenko (19 de diciembre de 2018), “Las historias más leídas del New York Times de 2018”, Historia #52: Matthew Rosenberg, Nicholas Confesore y Carole Cadwalladr, “Cómo los consultores de Trump explotaron los datos de Facebook de millones”, (17 de marzo de 2018). Esta historia sobre Cambridge Analytica encendió duras críticas de los legisladores sobre los tratos comerciales de Facebook y el uso de algoritmos. https://www.nytimes.com/interactive/...p-stories.html. Ver también, Carol Cadwalldr (abril de 2019), “El papel de Facebook en el Brexit — y la amenaza a la democracia”, TED Talk, https://www.ted.com/talks/carole_cad...t_to_democracy

    Colaboradores y Atribuciones


    This page titled 3: Conclusión y recomendaciones is shared under a CC BY-NC-SA license and was authored, remixed, and/or curated by Alison J. Head, Barbara Fister, & Margy MacMillan.