77: Por qué la gente buena se vuelve mala en línea (Vince)

Gaia Vince

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“No se quieren Trolls aquí” de John Pons está licenciado bajo CC BY-SA 3.0

En la noche del 17 de febrero de 2018, la profesora Mary Beard publicó en Twitter una fotografía de ella llorando. El eminente clasicista de la Universidad de Cambridge, que cuenta con casi 200 mil seguidores en Twitter, se sintió angustiado tras recibir una tormenta de abusos en línea. Esta fue la reacción a un comentario que había hecho sobre Haití. También tuiteó: “Hablo desde el corazón (y por supuesto puede que me equivoque). Pero la basura que recibo en respuesta simplemente no está encendida; realmente no lo es”.

En los días que siguieron, Beard recibió el apoyo de varias personas de alto perfil. Greg Jenner, un compañero historiador famoso, tuiteó sobre su propia experiencia de una Twitterstorm: “Siempre recordaré lo traumático que fue ser odiado repentinamente por extraños. Independientemente de la moralidad —en mi opinión puede haber estado equivocado o acertado—, me asombró (más tarde, cuando me recuperé) de lo psicológicamente desestabilizante que era para mí”.

Aquellos que tuiteaban apoyo a Beard —independientemente de que estuvieran de acuerdo con su tuit inicial que había desencadenado las respuestas abusivas— fueron ellos mismos atacados. Y cuando una de las críticas de Beard, la compañera académica de Cambridge Priyamvada Gopal, una mujer de herencia asiática, expuso su respuesta al tuit original de Beard en un artículo en línea, recibió su propio torrente de abusos.

Hay pruebas abrumadoras de que las mujeres y los miembros de grupos étnicos minoritarios son desproporcionadamente blanco de abusos en Twitter. Donde estos marcadores de identidad se cruzan, el acoso puede volverse particularmente intenso, como lo experimenta la diputada negra Diane Abbott, quien por sí sola recibió casi la mitad de todos los tweets abusivos enviados a las diputadas durante el período previo a las elecciones generales del Reino Unido de 2017. Las diputadas negras y asiáticas recibieron en promedio un 35 por ciento más de tuits abusivos que sus compañeras blancas incluso cuando Abbott fue excluido del total.

El constante aluvión de abusos, incluyendo amenazas de muerte y amenazas de violencia sexual, está silenciando a las personas, empujándolas fuera de las plataformas en línea y reduciendo aún más la diversidad de voces y opiniones en línea. Y no muestra signos de disminuir. Una encuesta del año pasado encontró que 40 por ciento de los adultos estadounidenses habían experimentado personalmente abuso en línea, con casi la mitad de ellos recibiendo formas severas de acoso, incluyendo amenazas físicas y acecho. El 70 por ciento de las mujeres describió el acoso en línea como un “problema importante”.

Los modelos de negocio de las plataformas de redes sociales, como YouTube y Facebook, promueven contenido que es más probable que obtenga una respuesta de otros usuarios porque más engagement significa mejores oportunidades para la publicidad. Pero esto tiene como consecuencia favorecer contenidos divisivos y fuertemente emotivos o extremos, que a su vez pueden nutrir “burbujas” en línea de grupos que reflexionan y refuerzan las opiniones de los demás, ayudando a impulsar la difusión de contenidos más extremos y proporcionando un nicho para las “noticias falsas”. En los últimos meses, los investigadores han revelado muchas formas en que diversos intereses creados, incluidos los operativos rusos, han buscado manipular a la opinión pública infiltrándose en las burbujas de las redes sociales.

“” por sensesmaybenumbed está licenciado bajo CC BY-NC-SA 2.0

Nuestra capacidad humana para comunicar ideas a través de redes de personas nos permitió construir el mundo moderno. Internet ofrece una promesa inigualable de cooperación y comunicación entre toda la humanidad. Pero en lugar de abrazar una extensión masiva de nuestros círculos sociales en línea, parece que estamos volviendo al tribalismo y al conflicto, y la creencia en el potencial de Internet para unir a la humanidad en una gloriosa red colaboradora ahora comienza a parecer ingenua. Si bien generalmente llevamos a cabo nuestras interacciones de la vida real con extraños educada y respetuosamente, en línea podemos ser horribles. ¿Cómo podemos reaprender las técnicas colaborativas que nos permitieron encontrar puntos en común y prosperar como especie?

“¡No lo pienses demasiado, solo presiona el botón!”

Hago clic en una cantidad, empobrecerme en un instante, y rápidamente paso a la siguiente pregunta, consciente de que todos estamos jugando contra reloj. Mis compañeros están muy lejos y desconocidos para mí. No tengo idea si estamos todos juntos en ello o si me están jugando por tonto, pero sigo adelante, sabiendo que los demás están dependiendo de mí.

Estoy jugando en un llamado juego de bienes públicos en el Laboratorio de Cooperación Humana de la Universidad de Yale. Los investigadores aquí lo utilizan como una herramienta para ayudar a entender cómo y por qué cooperamos, y si podemos mejorar nuestro comportamiento prosocial.

A lo largo de los años, los científicos han propuesto diversas teorías sobre por qué los humanos cooperan tan bien que formamos sociedades fuertes. Las raíces evolutivas de nuestra amabilidad general, la mayoría de los investigadores creen ahora, se pueden encontrar en la ventaja de supervivencia individual que los humanos experimentan cuando cooperamos como grupo. He venido a New Haven, Connecticut, en un febrero nevado, para visitar un grupo de laboratorios donde los investigadores están utilizando experimentos para explorar más nuestro extraordinario impulso de ser amables con los demás incluso a nuestra costa.

El juego que estoy jugando, en la plataforma en línea Mechanical Turk de Amazon, es uno de los experimentos en curso del laboratorio. Estoy en un equipo de cuatro personas en diferentes ubicaciones, y a cada uno de nosotros se le da la misma cantidad de dinero para jugar. Se nos pide que elijamos cuánto dinero vamos a aportar a un bote grupal, en el entendimiento de que entonces este bote se duplicará y se dividirá en partes iguales entre nosotros.

Este tipo de dilema social, como toda cooperación, se basa en cierto nivel de confianza en que los demás de tu grupo serán agradables. Si todos en el grupo aportan todo su dinero, todo el dinero se duplica, se redistribuye de cuatro maneras y todos duplican su dinero. ¡Ganar-ganar!

“Pero si lo piensas desde la perspectiva de un individuo”, dice el director del laboratorio David Rand, “por cada dólar que aportes, se duplica a dos dólares y luego se divide en cuatro formas, lo que significa que cada persona solo recupera 50 centavos por el dólar que aportó”.

A pesar de que todos están mejor colectivamente contribuyendo a un proyecto grupal que nadie podría manejar solo —en la vida real, esto podría ser pagar hacia un edificio hospitalario, o cavar una zanja de riego comunitaria— hay un costo a nivel individual. Financieramente, ganas más dinero siendo más egoísta.

El equipo de Rand ha corrido este juego con miles de jugadores. A la mitad de ellos se les pide, como yo, que decidan su contribución rápidamente —en 10 segundos—, mientras que a la otra mitad se les pide que se tomen su tiempo y consideren cuidadosamente su decisión. Resulta que cuando las personas van con su instinto, son mucho más generosas que cuando pasan tiempo deliberando.

“Hay mucha evidencia de que la cooperación es una característica central de la evolución humana”, dice Rand. Los individuos se benefician, y tienen más probabilidades de sobrevivir, al cooperar con el grupo. Y que se nos permita permanecer en el grupo y beneficiarse de él depende de nuestra reputación de comportarnos cooperativamente.

“En las sociedades de pequeña escala en las que vivían nuestros antepasados, todas nuestras interacciones fueron con personas a las que ibas a volver a ver e interactuar en un futuro inmediato”, dice Rand. Eso mantuvo en jaque cualquier tentación de actuar agresivamente o aprovecharse y librarse de las contribuciones de otras personas. “Tiene sentido, de manera autointeresada, ser cooperativo”.

La cooperación genera más cooperación en un ciclo de beneficio mutuo. En lugar de averiguar cada vez si nos interesa a largo plazo ser amable, es más eficiente y menos esfuerzo tener la regla básica: ser amable con otras personas. Por eso nuestra respuesta irreflexiva en el experimento es generosa.

A lo largo de nuestra vida, aprendemos de la sociedad que nos rodea lo cooperativo que es ser. Pero nuestros comportamientos aprendidos también pueden cambiar rápidamente.

Aquellos en el experimento de Rand que juegan la ronda rápida son en su mayoría generosos y reciben generosos dividendos, reforzando su generosa perspectiva. Mientras que quienes consideran sus decisiones son más egoístas, lo que resulta en un pote grupal escaso, reforzando una idea de que no vale la pena confiar en el grupo. Entonces, en otro experimento, Rand dio algo de dinero a la gente que había jugado una ronda del juego. Entonces se les preguntó cuánto querían darle a un desconocido anónimo. Esta vez, no había ningún incentivo para dar; estarían actuando de manera totalmente caritativa.

Resultó que había grandes diferencias. Las personas que se habían acostumbrado a cooperar en la primera etapa dieron el doble de dinero en la segunda etapa que lo hicieron las personas que se habían acostumbrado a ser egoístas. “Entonces estamos afectando la vida interna y el comportamiento de las personas”, dice Rand. “La forma en que se comportan incluso cuando nadie está mirando y cuando no hay ninguna institución para castigarlos o recompensarlos”.

El equipo de Rand ha probado cómo la gente de diferentes países juega el juego, para ver cómo la fuerza de las instituciones sociales —como el gobierno, la familia, la educación y los sistemas legales— influye en el comportamiento. En Kenia, donde la corrupción del sector público es alta, los jugadores inicialmente le dieron menos generosamente al extraño que los jugadores de EU, que tiene menos corrupción. Esto sugiere que las personas que pueden confiar en instituciones sociales relativamente justas se comportan de una manera más pública; aquellas cuyas instituciones son menos confiables son más proteccionistas. Sin embargo, después de jugar solo una ronda de la versión promotora de la cooperación del juego de los bienes públicos, la generosidad de los kenianos igualó a la de los estadounidenses. Y cortó en ambos sentidos: los estadounidenses que fueron entrenados para ser egoístas dieron mucho menos.

Entonces, ¿hay algo en la cultura de las redes sociales en línea que haga que algunas personas se comporten mal? A diferencia de las antiguas sociedades de cazadores-recolectores, que dependen de la cooperación y el intercambio para sobrevivir y a menudo tienen reglas sobre cuándo ofrecer comida a quienes a través de su red social, las redes sociales tienen instituciones débiles. Ofrecen distancia física, relativo anonimato y poco riesgo reputacional o punitivo de mala conducta: si eres malo, nadie que conozcas va a ver.

Paso penosamente un par de cuadras conduciendo nieve para encontrar el Laboratorio de Psicología de Molly Crockett, donde los investigadores están investigando la toma de decisiones morales en la sociedad. Un área en la que se enfocan es cómo se transforman las emociones sociales en línea, en particular la indignación moral. Los estudios de imágenes cerebrales muestran que cuando las personas actúan sobre su indignación moral, se activa el centro de recompensa de su cerebro, se sienten bien al respecto. Esto refuerza su comportamiento, por lo que es más probable que vuelvan a intervenir de manera similar. Entonces, si ven a alguien actuando de una manera que viola una norma social, al permitir que su perro enfurezca un patio de recreo, por ejemplo, y confrontan públicamente al perpetrador al respecto, se sienten bien después. Y aunque desafiar a un infractor de las normas sociales de tu comunidad tiene sus riesgos —es posible que te ataquen—, también aumenta tu reputación.

En nuestras vidas relativamente pacíficas, rara vez nos enfrentamos a comportamientos escandalosos, por lo que rara vez vemos que se exprese indignación moral. Abre Twitter o Facebook y obtienes una imagen muy diferente. Investigaciones recientes muestran que los mensajes con palabras tanto morales como emocionales tienen más probabilidades de difundirse en las redes sociales; cada palabra moral o emocional en un tweet aumenta la probabilidad de que sea retuiteado en un 20 por ciento.

“El contenido que desencadena indignación y que expresa indignación es mucho más probable que se comparta”, dice Crockett. Lo que hemos creado en línea es “un ecosistema que selecciona para el contenido más escandaloso, emparejado con una plataforma donde es más fácil que nunca expresar indignación”.

A diferencia del mundo offline, no hay riesgo personal en confrontar y exponer a alguien. Solo se necesitan unos pocos clics de un botón y no tienes que estar físicamente cerca, así que hay mucho más indignación expresada en línea. Y se alimenta a sí misma. “Si castigas a alguien por violar una norma, eso te hace parecer más confiable para los demás, para que puedas transmitir tu carácter moral expresando indignación y castigando las violaciones a las normas sociales”, dice Crockett. “Y la gente cree que está difundiendo el bien al expresar indignación —que viene de un lugar de moralidad y rectitud.

“Cuando pasas de estar fuera de línea —donde podrías aumentar tu reputación de quien sea que esté parado en este momento— a online, donde lo transmites a toda tu red social, entonces eso amplifica drásticamente las recompensas personales de expresar indignación”.

Esto se ve agravado por los comentarios que la gente recibe en las redes sociales, en forma de me gusta y retweets y así sucesivamente. “Nuestra hipótesis es que el diseño de estas plataformas podría convertir la indignación en un hábito, y un hábito es algo que se hace sin tener en cuenta sus consecuencias —es insensible a lo que sucede después, es solo una respuesta ciega a un estímulo”, explica Crockett.

“Creo que vale la pena tener una conversación como sociedad sobre si queremos que nuestra moralidad esté bajo el control de algoritmos cuyo propósito es ganar dinero para empresas tecnológicas gigantes”, agrega. “Creo que a todos nos gustaría creer y sentir que nuestras emociones morales, pensamientos y comportamientos son intencionales y no reacciones instintivas a lo que se ponga frente a nosotros que nuestro diseñador de teléfonos inteligentes cree que les traerá la mayor ganancia”.

Por el lado positivo, los menores costos de expresar indignación en línea han permitido que grupos marginados y menos empoderados promuevan causas que tradicionalmente han sido más difíciles de avanzar. La indignación moral en las redes sociales jugó un papel importante al centrar la atención en el abuso sexual de mujeres por parte de hombres de alto estatus. Y en febrero de 2018, los adolescentes de Florida que criticaban en las redes sociales otro tiroteo en la escuela secundaria en su estado ayudaron a cambiar la opinión pública, además de avergüenzar a varias grandes corporaciones para que dejaran caer sus esquemas de descuento para los miembros de la Asociación Nacional del Rifle.

“Creo que debe haber formas de mantener los beneficios del mundo en línea”, dice Crockett, “mientras se piensa más cuidadosamente en rediseñar estas interacciones para acabar con algunas de las partes más costosas”.

Alguien que ha pensado mucho sobre el diseño de nuestras interacciones en redes sociales es Nicholas Christakis, director del Laboratorio de Naturaleza Humana de Yale, ubicado a solo unas cuadras más nevadas. Su equipo estudia cómo nuestra posición en una red social influye en nuestro comportamiento, e incluso cómo ciertos individuos influyentes pueden alterar drásticamente la cultura de toda una red.

El equipo está explorando formas de identificar a estos individuos y alistarlos en programas de salud pública que podrían beneficiar a la comunidad. En Honduras, están utilizando este enfoque para incidir en la matrícula vacunal y la atención materna, por ejemplo. En línea, esas personas tienen el potencial de convertir una cultura de acoso escolar en una cultura de apoyo.

Las corporaciones ya utilizan un crudo sistema de identificación de los llamados influencers de Instagram para anunciarles sus marcas. Pero Christakis está mirando no sólo lo popular que es un individuo, sino también su posición en la red y la forma de esa red. En algunas redes, como un pequeño pueblo aislado, todos están estrechamente conectados y es probable que conozcas a todos en una fiesta; en una ciudad, por el contrario, la gente puede estar viviendo más de cerca en su conjunto, pero es menos probable que conozcas a todos en una fiesta allí. Cuán bien interconectada está una red afecta la forma en que los comportamientos y la información se difunden a su alrededor, explica.

“Si tomas átomos de carbono y los ensamblas de una manera, se convierten en grafito, que es suave y oscuro. Toma los mismos átomos de carbono y armarlos de una manera diferente, y se convierte en diamante, que es duro y claro. Estas propiedades de dureza y claridad no son propiedades de los átomos de carbono — son propiedades de la colección de átomos de carbono y dependen de cómo conectes los átomos de carbono entre sí”, dice. “Y es lo mismo con los grupos humanos”.

Christakis ha diseñado software para explorar esto mediante la creación de sociedades artificiales temporales en línea. “Dejamos entrar a la gente y luego les dejamos interactuar entre sí y ver cómo juegan un juego de bienes públicos, por ejemplo, para evaluar qué tan amables son con las demás personas”.

Después manipula la red. “Al diseñar sus interacciones de una manera, puedo hacerlas muy dulces el uno con el otro, trabajar bien juntos, y están sanos y felices y cooperan. O tomas a las mismas personas y las conectas de una manera diferente y son unos idiotas malos entre sí y no cooperan y no comparten información y no son amables entre sí”.

En un experimento, asignó aleatoriamente a extraños para que jugaran el juego de los bienes públicos entre ellos. Al principio, dice, alrededor de dos tercios de las personas eran cooperativas. “Pero algunas de las personas con las que interactúan se aprovecharán de ellos y, debido a que su única opción es ser amable y cooperativo o ser desertores, optan por desertar porque están atrapados con estas personas aprovechándose de ellos. Y al final del experimento todos son un imbécil con todos los demás”.

Christakis le dio la vuelta a esto simplemente dándole a cada persona un poco de control sobre con quién estaban conectados después de cada ronda. “Tenían que tomar dos decisiones: soy amable con mis vecinos o no lo soy; y me quedo con este vecino o no lo hago”. Lo único que cada jugador sabía de sus vecinos era si cada uno había cooperado o desertado en la ronda antes. “Lo que pudimos demostrar es que la gente corta lazos con los desertores y forma vínculos con los cooperadores, y la red se volvió a cablear y se convirtió en una estructura similar a un diamante en lugar de una estructura similar a un grafito”. En otras palabras, una estructura prosocial cooperativa en lugar de una estructura poco cooperativa.

En un intento por generar más comunidades cooperativas en línea, el equipo de Christakis ha comenzado a agregar bots a sus sociedades temporales. Me lleva a una computadora portátil y me pone en un juego diferente. En este juego, los jugadores anónimos tienen que trabajar juntos como equipo para resolver un dilema con el que los soladores estarán familiarizados: cada uno de nosotros tiene que elegir entre uno de tres colores, pero los colores de los jugadores conectados directamente entre sí deben ser diferentes. Si resolvemos el rompecabezas dentro de un límite de tiempo, todos obtenemos una parte del dinero del premio; si fallamos, nadie obtiene nada. Estoy jugando con al menos otras 30 personas. Ninguno de nosotros puede ver toda la red de conexiones, solo a las personas con las que estamos directamente conectados —sin embargo, tenemos que cooperar para ganar.

Estoy conectado con dos vecinos, cuyos colores son el verde y el azul, así que elijo el rojo. Mi vecino izquierdo luego cambia a rojo así que rápidamente me cambio a azul. El juego continúa y me pongo cada vez más tenso, maldiciendo mis lentos tiempos de reacción. Frecuentemente tengo que cambiar mi color, respondiendo a cambios no vistos en otra parte de la red, que envían una cascada de cambios a lo largo de las conexiones. Se acabó el tiempo antes de que resolvamos el rompecabezas, provocando respuestas furiosas en el cuadro de comentarios del juego por parte de jugadores remotos que condenan la estupidez de todos los demás. Personalmente, me siento aliviado de que se haya terminado y ya no hay nadie dependiendo de mis habilidades de juego cacareadas para ganar dinero.

Christakis me dice que algunas de las redes son tan complejas que el rompecabezas es imposible de resolver en el marco temporal. Mi alivio es efímero, sin embargo: el que toqué era solucionable. Él reenrolla el juego, revelándome por primera vez toda la red para mí. Ahora veo que estaba en una rama inferior del hub principal de la red. Algunos de los jugadores estaban conectados solo con otra persona, pero la mayoría estaban conectados con tres o más. Miles de personas de todo el mundo juegan estos juegos en Amazon Mechanical Turk, sorteados por la pequeña tarifa que ganan por ronda. Pero mientras estoy viendo cómo se desarrolla el juego que acabo de jugar, Christakis revela que tres de estos jugadores son en realidad bots plantados. “Los llamamos 'IA tonta'”, dice.

A su equipo no le interesa inventar IA súper inteligente para reemplazar la cognición humana. En cambio, el plan es infiltrarse en una población de humanos inteligentes con tontos bots para ayudar a los humanos a ayudarse a sí mismos.

“Queríamos ver si podíamos usar los tontos bots para despegar a la gente para que puedan cooperar y coordinar un poco más —para que su capacidad nativa de desempeñarse bien pueda ser revelada con un poco de ayuda”, dice Christakis. Encontró que si los bots jugaban a la perfección, eso no ayudaba a los humanos. Pero si los bots cometieron algunos errores, desbloquearon el potencial del grupo para encontrar una solución.

“Algunos de estos bots tomaron decisiones contrarias a la intuición. A pesar de que todos sus vecinos tenían verde y debieron haber recogido naranja, en cambio también escogieron verde”. Cuando hicieron eso, permitió que uno de los vecinos verdes escogiera naranja, “lo que desbloquea al siguiente tipo, puede elegir un color diferente y, guau, ahora resolvemos el problema”. Sin el bot, esos jugadores humanos probablemente todos se habrían quedado con el verde, sin darse cuenta de que ese era el problema. “Aumentar los conflictos temporalmente permite que sus vecinos tomen mejores decisiones”.

Al agregar un poco de ruido al sistema, los bots ayudaron a que la red funcionara de manera más eficiente. Quizás una versión de este modelo podría implicar infiltrarse en las noticias de personas partidistas con artículos ocasionales que ofrezcan una perspectiva diferente, ayudando a sacar a las personas de sus burbujas de comodidad en las redes sociales y permitir que la sociedad en su conjunto coopere más.

Gran parte del comportamiento antisocial en línea proviene del anonimato de las interacciones en Internet: los costos reputacionales de ser malo son mucho más bajos que fuera de línea. Aquí, los bots también pueden ofrecer una solución. Un experimento encontró que el nivel de abuso racista tuiteado a usuarios negros podría reducirse drásticamente al usar cuentas de bot con imágenes de perfil blancas para responder a tuiteros racistas. Una respuesta típica de bot a un tuit racista sería: “Oye hombre, solo recuerda que hay personas reales que se lastiman cuando las acosas con ese tipo de lenguaje”. El simple hecho de cultivar un poco de empatía en tales tuiteros redujo sus tuits racistas casi a cero durante semanas después.

Otra forma de abordar el bajo costo reputacional por el mal comportamiento en línea es diseñar en alguna forma de castigo social. Una compañía de juegos, League of Legends, lo hizo al introducir una función de “Tribunal”, en la que el juego negativo es castigado por otros jugadores. La compañía informó que 280 mil jugadores fueron “reformados” en un año, lo que significa que después de ser castigados por el Tribunal habían cambiado su comportamiento y luego lograron una posición positiva en la comunidad. Los desarrolladores también podrían construir recompensas sociales por el buen comportamiento, fomentando más elementos cooperativos que ayuden a construir relaciones.

Los investigadores ya están empezando a aprender a predecir cuándo un intercambio está a punto de volverse malo, momento en el que podría beneficiarse de una intervención preventiva. “Se podría pensar que hay una minoría de sociópatas en línea, a los que llamamos trolls, que están haciendo todo este daño”, dice Cristian Danescu-Niculescu-Mizil, del Departamento de Ciencias de la Información de la Universidad de Cornell. “Lo que realmente encontramos en nuestro trabajo es que la gente común, al igual que tú y yo, podemos dedicarnos a tal comportamiento antisocial. Por un periodo de tiempo específico, en realidad puedes convertirte en un troll. Y eso es sorprendente”.

También es alarmante. Mentalmente hojeo mis propios tweets recientes, esperando no haberme desviado hacia el acoso en algún intento incómodo de parecer divertido o genial para mis seguidores en línea. Después de todo, puede ser muy tentador ser abusivo con alguien lejano, a quien no conoces, si crees que va a impresionar a tu grupo social.

Danescu-Niculescu-Mizil ha estado investigando las secciones de comentarios a continuación de los artículos en línea. Identifica dos desencadenantes principales para el trolling: el contexto del intercambio —cómo se comportan otros usuarios— y tu estado de ánimo. “Si estás teniendo un mal día, o si pasa que es lunes, por ejemplo, es mucho más probable que trollees en la misma situación”, dice. “Eres más amable un sábado por la mañana”.

Después de recopilar datos, incluso de personas que se habían involucrado en un comportamiento de trolling en el pasado, Danescu-Niculescu-Mizil construyó un algoritmo que predice con 80 por ciento de precisión cuándo alguien está a punto de volverse abusivo en línea. Esto brinda la oportunidad de, por ejemplo, introducir un retraso en la rapidez con la que pueden publicar su respuesta. Si la gente tiene que pensarlo dos veces antes de escribir algo, eso mejora el contexto del intercambio para todos: es menos probable que seas testigo de que las personas se portan mal y, por lo tanto, es menos probable que se porten mal.

La buena noticia es que, a pesar del horrible comportamiento que muchos de nosotros hemos experimentado en línea, la mayoría de las interacciones son agradables y cooperativas. La indignación moral justificada se emplea de manera útil para desafiar los tweets odiosos. Un estudio británico reciente que analiza el antisemitismo en Twitter encontró que las publicaciones que desafían a los tweets antisemitas se comparten mucho más ampliamente que los propios tweets antisemitas. La mayoría de las publicaciones odiosas fueron ignoradas o solo se compartieron dentro de una pequeña cámara de eco de cuentas similares. Quizás ya estamos empezando a hacer el trabajo de los bots nosotros mismos.

Como señala Danescu-Niculescu-Mizil, hemos tenido miles de años para perfeccionar nuestras interacciones de persona a persona, pero solo 20 años de redes sociales. “Desconectado, tenemos todas estas señales desde expresiones faciales hasta lenguaje corporal para lanzar... mientras que en línea discutimos las cosas solo a través del texto. Creo que no deberíamos sorprendernos de que estemos teniendo tantas dificultades para encontrar la manera correcta de discutir y cooperar en línea”.

A medida que se desarrolla nuestro comportamiento en línea, es posible que introduzcamos señales sutiles, equivalentes digitales de señales faciales, para ayudar a suavizar las discusiones en línea. Mientras tanto, el consejo para lidiar con el abuso en línea es mantener la calma, no es tu culpa. No tomes represalias sino que bloquees e ignores a los matones, o si te sientes a la altura, diles que paren. Habla con familiares o amigos sobre lo que está pasando y pídeles que te ayuden. Toma capturas de pantalla y denuncia el acoso en línea al servicio de redes sociales donde está ocurriendo, y si incluye amenazas físicas, comunícalo a la policía.

Si las redes sociales tal como las conocemos van a sobrevivir, las empresas que manejan estas plataformas van a tener que seguir dirigiendo sus algoritmos, tal vez informados por la ciencia del comportamiento, para fomentar la cooperación en lugar de la división, experiencias positivas en línea más que el abuso. Como usuarios, nosotros también podemos aprender a adaptarnos a este nuevo entorno de comunicación para que la interacción civil y productiva siga siendo la norma en línea ya que es offline.

“Soy optimista”, dice Danescu-Niculescu-Mizil. “Esto es sólo un juego diferente y tenemos que evolucionar”.

Referencias

The New Statesman rastreó los tweets abusivos enviados a mujeres diputadas en el período previo a las elecciones generales del Reino Unido de 2017.

Una encuesta del Pew Research Center 2017 mostró que 41 por ciento de los estadounidenses han experimentado acoso en línea.

Investigadores del University College London investigaron lo que los cazadores-recolectores pueden decirnos sobre las redes sociales.

Investigaciones publicadas en PNAS mostraron que la emoción influye en cómo se difunde el contenido en línea.

En 2016, Ars Technica reportó un estudio que muestra cómo los bots de Twitter pueden reducir los insultos racistas.

Community Security Trust, una organización benéfica que protege a los judíos británicos del antisemitismo, publicó un informe sobre contenido antisemita en Twitter en 2018.

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Gaia Vince es periodista, locutora y autora especializada en ciencia, medio ambiente y temas sociales. Su artículo apareció por primera vez en Mosaic.

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