El acuerdo para la compra de Twitter por parte de Elon Musk ha llegado cargado de opiniones, promesas y propuestas de mejora por parte del magnate, y muy pocas certezas.
Entre el abanico de ideas que ha comentado si se concreta su adquisición y, por lo tanto, el paso de la red social a ser una compañía privada —un hecho insólito en la historia de Internet en una plataforma con la magnitud e influencia de Twitter— destaca la de “liberar” y hacer de código abierto su algoritmo.
“La gente puede leerlo y decir: ‘Oh, veo un problema aquí, no estoy de acuerdo con esto’”, dijo Musk al explicar su idea en una conversación con el fundador de las conocidas Charlas TED, su primera gran entrevista tras el acuerdo de compra. “Pueden resaltar problemas y sugerir cambios, de la misma manera que actualiza Linux o Signal”.
Ya existen propuestas análogas de código abierto. Mastodon, la red social similar a Twitter a la que han migrado algunos de sus usuarios tras la compra de Musk, ya lo es. En el caso de Twitter, esta semana vimos cómo —no se sabe si como una especie de troll— interno por parte de uno de sus empleados, en GitHub se subía una carpeta que decía contener el algoritmo.
Pero, ¿qué implicaciones tendría liberar los mecanismos de recomendación y funcionamiento de la plataforma? ‘El algoritmo de Twitter’, que ahora veremos que es un acercamiento muy simplista, es el causante de que unos tuits se hagan virales más allás de los retuits de la comunidad. De que nos salgan recomendaciones de tuits de personas a las que no seguimos, o de cómo se ordena nuestro time-line si lo tenemos en la versión por defecto, con la que Twitter ha ido jugando en los últimos años alternándola con la versión cronológica y permitiendo ahora elegir entre ambas.
No se puede hablar de un único “algoritmo de Twitter”
En primer lugar, hay que recordar que la propuesta de Musk se basa en que todos podamos ver el algoritmo y corregir posibles sesgos que pueda contener. Pero eso es un primer condicionante. No todo el mundo, ni mucho menos, sabe leer código, y más complejo, aunque sin lugar a dudas sería un mecanismo de transparencia.
Lo que no parece tan claro es que sea tan fácil de ejecutar como subir un repositorio a GitHub. Al menos por ahora.
Las primeras versiones de las plataformas de redes sociales solían registrar las publicaciones y los comentarios de los usuarios en orden cronológico inverso, de modo que los más recientes aparecían primero en los feeds y timelines de los usuarios. Todo esto cambió en 2009, cuando Facebook empezó a poblar los feeds de noticias con el contenido que el algoritmo determinaba que los usuarios individuales estarían más interesados en ver. El resto de las plataformas siguieron el ejemplo y empezaron a probar sus propias versiones, citando la experiencia del usuario como su motivación, como hizo Twitter.
El cambio se atribuye a impulsar el crecimiento de las plataformas y las ha hecho mucho más rentables, ya que los anuncios son más fáciles de vender a los lectores comprometidos que a los aburridos que hacen scroll.
Como en otras redes sociales, no se sabe cómo se modela el de Twitter, qué visibilidad da a según qué mensajes o según qué factores, lo cual es un problema que se achaca a todas las redes al pensar que pueden priorizar en algunos casos mensajes polémicos o incendiarios al generar más interacción o, por el contrario, coartar otras conversaciones según algunas directrices que no son públicas.
Musk se ha posicionado desde el principio con dar libertad casi absoluta para decir cualquier cosa en pos de la libertad de expresión, aunque después ha ido matizando y ha fijado la ley como barrera.
Pero el primer problema es que no existe un algoritmo único que guíe la forma en que Twitter decide elevar o no mostrar el contenido, a diferencia de la versión simple que parece ofrecer Musk el cual, por otro lado, seguro que conoce de esta complejidad.
Además, es conocido que Twitter utiliza el aprendizaje automático (machine learning) para guiar muchas decisiones. Por ejemplo, Twitter entrena numerosos modelos de aprendizaje para ayudar a decidir qué publicaciones priorizar en los feeds de los usuarios en función de una cantidad vertiginosa de factores. Estos modelos no se pueden inspeccionar como el código normal; deben probarse en un entorno que replique el mundo real lo más fielmente posible.
“No se puede abrir un modelo de aprendizaje automático como si se tratara de una burbuja”, afirmaba en la red Steve Teixeira, vicepresidente de producto de Twitter, que negaba la mayor.
Y ser transparente con el algoritmo no lo es todo
También hay expertos que no están de acuerdo con que abrir el código sea la panacea en este caso y que puede acarrear una serie de problemas importantes. Por ejemplo, podría dar a personas con malos intereses una mayor comprensión de cómo jugar con el sistema y podría alimentar la proliferación de bots en la plataforma, justo otras de las cruzadas que se ha marcado Musk. “Cuando se pone algo en abierto y a disposición de todo el mundo, se puede hacer un mal uso”, comentaba Arun Kumar, director de datos y tecnología de marketing de la empresa de publicidad Interpublic Group of Cos a Bloomberg.
Además, un algoritmo público no evita que haya penalizaciones manuales que, en este caso, se podrían dar de forma muy vertical desde la figura de Musk. El uso de este tipo de acciones ya son realizadas por Google, por ejemplo, cuando un portal está posicionado en sus búsquedas pero muestra un contenido que se considera ilegal o no adecuado pero ha conseguido burlar al algoritmo.
También hay dudas sobre cómo podría perjudicar esto a Twitter comercialmente. Los algoritmos de recomendación están patentados y constituyen la principal propiedad intelectual de plataformas como Twitter, Facebook y TikTok. ¿Quién necesitaría invertir pagando por más alcance en una red donde se conocen los elementos que promueven ese alcance? Aunque, esto último, la inversión publicitaria, no parece ser una de las mayores preocupaciones de Musk, que ha dicho que prefiere fomentar el modelo de suscripción por Twitter Blue y otras vías de ingresos.
Bluesky, la propuesta de Dorsey que también tiene relación
Entonces: ¿Hay alguna solución? Twitter podría optar por liberar su algoritmo más básico, o a nivel de usuario o cuenta, para que se puedan conocer a ciencia cierta los factores limitantes y potenciadores de la plataforma
También, que Musk recuperara una vieja aspiración de su amigo y antiguo CEO de Twitter Jack Dorsey: el proyecto Bluesky. Un modelo que, explicado de forma sencilla, funcionaría como una especie de marketplace de algoritmos que los desarrolladores podrían subir y contribuir y, los usuarios, seleccionar en función de qué tipo de Twitter quieren tener. Quizá uno muy básico sin apenas intervención algorítmica, hasta otros donde el descubrimiento o el veto de ciertos temas sea la base de forma mucho más refinada y abierta que las actuales recomendaciones de temas que sigue la plataforma.
Bluesky era, de hecho, un proyecto pensando para ser ampliado a todas las plataformas sociales, como te explicamos en Hipertextual hace ya un tiempo aquí.