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¡Hola, malditas y malditos! Aquí estamos un martes más para responder a vuestras preguntas sobre el mundo tecnológico. Esta semana seguimos tratando de explicar cómo hacen las redes sociales para acertar tanto al enseñarnos cosas que técnicamente nos gustan. Y ya puestos, cómo hacen Google y YouTube para adivinar lo que estamos buscando aunque lo escribamos de cualquier manera (todos lo hemos hecho alguna vez).
¿Que tienes más preguntas? Adelante, las estamos esperando. Escríbenos a [email protected], a nuestro Twitter, Facebook o directamente a través de este formulario. Vamos con las consultas de hoy.
¿Cómo acierta YouTube las canciones o vídeos que estamos buscando aunque escribamos mal las descripciones o con palabras inventadas?
Que levante la mano quien alguna vez no ha intentado buscar una canción de la que no se acordaba escribiendo en Google o YouTube algo parecido a un tarareo o palabras inventadas del inglés. Lo increíble de esos casos seguramente sea el hecho de que el buscador acierte aunque busquemos algo como “mamaaaa” para encontrar “Bohemian Rhapsody”, de Queen, o “rili rili wan” para el famoso “Wannabe” de las Spice Girls.
¿Cómo consigue el buscador de YouTube (o sea, el de Google), enseñarnos los resultados correctos aunque nos inventemos palabras o incluso usemos frases absurdas para encontrar canciones o vídeos? Principalmente, a través de las millones y millones de búsquedas que hacemos los usuarios a lo largo del día. Con ellas se van formando patrones que luego se analizan para ver donde coinciden.
Pongamos el ejemplo de Queen: si muchas personas están buscando a la vez esa canción pero no recuerdan la letra o el nombre, pueden buscar algo significativo de la canción, como puede ser “mamaaaa” por el fragmento en el que Freddie Mercury dice “Mamma, I just killed a man”. Si entre las opciones que ofrece el buscador está la canción del grupo, habrá un gran porcentaje de gente que haga clic.
Esa reacción en masa hace que los algoritmos del buscador aprendan que esa es la respuesta que estaba buscando la gente, de modo que esa acción queda grabada para que la próxima búsqueda que se haga con esos términos también de como resultado la canción.
¿Cómo se genera esa reacción en cadena? Es decir, ¿qué pasa la primera vez que el algoritmo del buscador se topa con un query que no se ha hecho antes? Desde Google explican que registran miles de millones de búsquedas al día y que un 15% de todas ellas “no se han visto antes”. Por ello, los algoritmos tienen que anticiparse a lo que se busca.
Esto significa que los algoritmos tienen que aprender a interpretar lo que una persona puede estar buscando. Por ello, usan un modelo de machine learning que se encarga de analizar las palabras que forman el query en su conjunto para sacar contexto de la búsqueda, en vez de interpretar las palabras de una en una y por separado.
También salvan otros obstáculos como las faltas de ortografía, y las búsquedas cada vez están menos limitadas al uso de palabras clave, aunque los resultados siguen siendo más precisos si las usamos: si se plantea una pregunta demasiado larga o con un formato de conversación, será más difícil que el buscador nos ofrezca información útil.
Además tienen en cuenta otros datos sobre nuestra navegación, por ejemplo desde qué parte del planeta estamos conectados o qué búsquedas hemos hecho anteriormente. Si te fijas, cuando vas a hacer una búsqueda en Google sobre algo que ya has buscado antes, el propio buscador te ofrecerá sugerencias que pueden coincidir con cosas que ya has mirado.
Otra cosa que ocurre es que muchas veces son los propios usuarios los que identifican que hay un patrón en lo que la gente recuerda o interpreta de una canción, de modo que se le termina asociando una frase concreta aunque no tenga nada que ver. Pasa con “Billy Jean”, de Michael Jackson, que aparece si buscas “tú quieres una manzana”. O cuando al buscar la frase “agua en el hoyo” el buscador nos pone “Is this love?” de Bob Marley.
Los propios usuarios terminan subiendo un vídeo con la frase en cuestión como nombre porque saben que hay gente que la encontrará así.
Con el paso del tiempo, las búsquedas de una de esas “interpretaciones” son tan masivas que al final es el propio YouTube quien te sugiere escribir “ebribodi dens nau” si empiezas a escribir esas palabras sin sentido. El resultado es el “Gonna make you sweat (Everybody dance now)” de principios de los 90 de C+C Music Factory.
En definitiva, los buscadores actúan como gran parte de los algoritmos que hacen funcionar a las redes sociales: analizan nuestra navegación, nuestra reacción a las cosas que nos muestran y en qué pinchamos y con qué interactuamos más. Del análisis sacan más cosas que recomendarnos y nos fichan un poco más como usuarios.
¿Cómo saben las redes sociales qué contenido sugerirme si sólo he hablado de ello en plataformas de mensajería o por teléfono?
Os hemos hablado de cómo la publicidad online sabe lo que nos queremos comprar y también de cómo funcionan las secciones de anuncios personalizados de plataformas como Facebook o Google. Aun así, algunos malditos nos dicen que no alcanzan a comprender cómo las redes sociales aciertan al enseñarnos contenido o anuncios del que comentamos en plataformas de mensajería como Messenger (de Facebook) o que apenas buscamos. Os intentamos explicar lo que sabemos sobre cómo funcionan las redes sociales.
Toda estrategia de redes sociales gratuitas pasa por que pasemos el mayor tiempo posible en ellas, subiendo contenido propio e interactuando con el de los demás. Esa acción es lo que les permite subsistir a costa de hacerse con información de lo que supuestamente nos gusta y lo que no para luego poder vender esa experiencia a otras empresas.
“No olvidemos que las plataformas, las redes sociales, son empresas: compañías con una cuenta de pérdidas y ganancias, que cotizan en Bolsa, con miles de empleados, y cuyo objetivo como empresa es obtener beneficios, porque si tuvieran pérdidas, tendrían que liquidar la compañía y cerrar”, recuerda a Maldita Tecnología María Lazaro, profesora de Márketing Digital y directora de Desarrollo Corporativo del Real Instituto Elcano.
En ese modelo, advierte la profesora, “son esenciales los datos personales que recopila de cada uno de los usuarios, porque gracias a ellos sabe qué contenidos le gusta (y por tanto, qué le puede seguir ofreciendo para que no se vaya y siga consumiendo) y qué publicidad se ajusta mejor a su perfil y preferencias (y por tanto, tiene más posibilidades de generar conversiones y motivar al anunciante a seguir invirtiendo y pagando por publicidad”.
¿Es por eso que se dice que las redes sociales lo saben todo acerca de nosotros? Javier González Recuenco, consultor de márketing digital y fundador de Singular Targeting, afirma a Maldita Tecnología que lo de que las redes sociales nos “conozcan” a nivel individual es un “mito”, ya que realmente lo que hacen es recolectar “una serie de datos pseudoaleatorios (si somos aficionados al Real Madrid o a los musicales) que intentan vender a los anunciantes como relevantes”.
Es decir, que no es como si las redes sociales pudieran adelantarse a lo que te interesa, a diferencia de un familiar o una amiga, por ejemplo, que sí que podría conocerte hasta el punto de saber lo que te gusta, sino que utiliza datos pasados que ha ido guardando de tu navegación para mostrarte contenido y anuncios basado en ella, con la esperanza de que te siga interesando y que vuelvas a interactuar con ciertos temas.
La cuestión es que tienen muchísima información sobre esa navegación, aunque sea pasada, ya que es una cantidad masiva de datos la que absorben: aparte de la información que das voluntariamente, se analizan todas las interacciones, las conversaciones, en qué se hace clic… También qué tipo de dispositivo utilizamos, desde qué país nos conectamos, el idioma en el que hablamos, si somos mujer u hombre, nuestra nacionalidad, y mucho más.
Nos preguntabais también si leen lo que hablamos con nuestros contactos por mensajes privados, por ejemplo en Facebook Messenger, Instagram o TikTok. La respuesta es sí, pero eso es algo que ya advierten en las políticas de privacidad, como indica Lázaro (sí, esas que solemos leer a medias o que directamente no leemos). Así, TikTok reconoce que escanea y analiza el contenido de los mensajes, mientras que Facebook, por ejemplo, señala que nuestras comunicaciones se pueden recopilar.
“No hacen nada que no nos hayan dicho antes que fueran a hacer… Lo que sucede es que no nos hemos querido, o sabido, enterar”, explica esta profesora. “Cada servicio ‘gratuito’ es para conocer un aspecto nuevo de nuestra personalidad, que luego enhebran utilizando mecanismos varios (como cookies). Dicho ‘perfil’ se empaqueta con posterioridad para usarlo como criterio de selección publicitaria, cuando no se vende a terceros directamente”, añade Recuenco.
Además, también influye que cada plataforma tiene sus propios algoritmos de funcionamiento y sus métodos para distribuir el contenido y obtener información: “los algoritmos de reconocimiento de imagen son un punto fuerte de la inteligencia artificial y están más logrados que los de análisis de lenguaje natural, por ejemplo, lo que hace que el grado de acierto en Instagram ante determinadas comunidades sea superior al de Twitter, por ejemplo”, señala este analista.
Sobre si las redes directamente nos escuchan para colocarnos anuncios, se ha hablado sobre todo de que es algo que hace Instagram, pero no está demostrado, y todavía no hay conclusiones de que lo hagan. No obstante, con la cantidad de información externa sobre nuestra navegación que extraen, pueden hacerse una idea de las cosas que buscamos en otros sitios y de ahí ofrecernos publicidad.
Tened en cuenta que la personalización de la publicidad para cada usuario puede llegar a ser diferente, ya que gran parte también depende de lo que nosotros dejemos o no que nos marquen: hay usuarios a los que nunca les sirven los anuncios que ven por Internet porque no han dado pie a las empresas tecnológicas a que creen ese perfil con suficiente información. Por ejemplo, Google puede equivocarse en el rango de edad en el que cree que estás.
“Han logrado convencer a los anunciantes de que dichos anuncios son más relevantes que los no personalizados”, explica González Recuenco, que defiende que su modelo de negocio está basado en la personalización de los anuncios, a pesar de que esta pueda no funcionar del todo bien (no tiene por qué interesarte comprar unas zapatillas si te acabas de comprar unas, por ejemplo).
Antes de iros, os recomendamos daros un paseo por los menús de almacenamiento de datos de las redes sociales: en Facebook se accede a través de “Configuración” > “Tu información de Facebook”, como ya hemos explicado; en Instagram lo puedes comprobar en “Configuración” > “Seguridad” > “Acceder a datos”; y en Twitter está en “Configuración y privacidad” > Cuenta > “Tus datos de Twitter”, como nos recuerda Lázaro.
¿Puede un país prohibir el uso de una aplicación, como quiso hacer Estados Unidos con TikTok?
En los últimos meses, TikTok ha pasado de estar a punto de prohibirse en Estados Unidos a plantearse una alianza con empresas estadounidenses para que su público estadounidense pudiera seguir usando la aplicación. El presidente, Donald Trump, dijo que si esto último no ocurría, prohibiría su uso en el país. La pregunta es: ¿puede hacerlo?
Por hacer un pequeño resumen de la situación, Trump se pasó el verano asegurando que la aplicación es una “amenaza” para la “seguridad nacional” del país porque supuestamente envía datos personales de sus ciudadanos a China, de donde es la empresa propietaria de TikTok, Bytedance. Por ello, dijo que la única manera de que TikTok pudiera seguir funcionando allí es si sus operaciones en Estados Unidos las llevara una empresa nacional. Es decir, que fuera una compañía de allí quien controlara el uso de datos, por ejemplo, así como la tecnología que usa la app (algo que China no permite).
A día de hoy no se sabe qué va a ocurrir exactamente con TikTok, ya que parece que hay algunas candidatas que se harían cargo de la escisión estadounidense de TikTok pero la situación no termina de consolidarse. Aun así, es el ejemplo perfecto para explicar en qué condiciones puede un país como Estados Unidos “prohibir” el uso de una aplicación.
“La primera de las formas es a través de la aplicación de multas, congelamiento de activos y sanciones que llevan a que la empresa tome la decisión de retirarse”, explica a Maldita Tecnología Manuel Jaimes Roa, analista político y profesor de Comunicación y Relaciones Internacionales en la Universidad de Brasilia, que además nos ha prestado sus superpoderes. Después, se podría “obligar a las plataformas de descarga, así como a las operadoras prestadores de Internet a bloquear el acceso y descarga de la aplicación”.
Según Jaimes Roa, existen “medios tecnológicos” para bloquear una dirección IP o filtrar enlaces para eliminar todos los que dieran acceso al contenido restringido. Sin embargo, explica que “siempre existen formas de saltar el bloqueo, como se ha demostrado en China, que es el país que más control ejerce sobre el uso de Internet”.
Rahul Uttamchandani, abogado especializado en nuevas tecnologías y privacidad en Legal Army, precisa que “cada país o Estado tiene su propia regulación”, por lo que en algunos casos la “la legislación interna del Estado en cuestión puede habilitar a sus órganos ejecutivos a limitar o prohibir el uso de una aplicación”.
En cuanto a TikTok, aparte del caso de Estados Unidos, está por ejemplo el de India. El país asiático sí que aplicó una restricción a la aplicación en el país porque tuvo varias confrontaciones con China en la frontera entre ambos países. Por eso, “castigó” al país vecino prohibiendo uno de sus productos más internacionales.
Eso sí, según este abogado, esa esa excepción debe estar sometida a supuestos muy estrictos. Por ejemplo, cuando existan amenazas creíbles para la seguridad nacional o la salud pública de la población.
“En todo caso, lo que se prohibiría no sería el uso de la aplicación o la red social ya que la prohibición recaería sobre los usuarios, consistiría más bien en no permitir o limitar su comercialización y uso en los mercados correspondientes”, añade Uttamchandani.
Es decir, que al final la prohibición de una aplicación no pasa por que los usuarios tengan que dejar de usar activamente la aplicación y si no serán penalizados, sino por imponer una serie de restricciones a nivel comercial para que la aplicación no se pueda distribuir: se sanciona a la empresa, se retiran los canales en los que está disponible (en este caso las tiendas de aplicaciones) y se asegura que la gente no tenga acceso a ella.
Por eso, Uttamchandani avisa de que “en estos casos es importante también valorar no sólo cuestiones relacionadas con la ciberseguridad y la protección de datos, sino también los efectos de estas decisiones en el derecho de la competencia, valorando igualmente los principios de la Organización Mundial del Comercio”.
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En este artículo han colaborado con sus superpoderes el maldito Manuel Jaimes Roa.
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Primera fecha de publicación de este artículo: 13/10/2020.
