@misc{10481/80789,
year = {2023},
month = {1},
url = {https://hdl.handle.net/10481/80789},
abstract = {Las redes sociales han instaurado una nueva forma de comunicarse y entender las relaciones sociales. A su vez, en lo
que podría entenderse como un aspecto negativo, los algoritmos se han construido y desarrollado bajo el paraguas de
un amplio abanico de conjeturas y diferentes posiciones al respecto de su capacidad para dirigir y orquestar la opinión
pública. El presente trabajo aborda, desde los procesos de ingeniería inversa y de minado semántico, el análisis del sistema
de recomendación de YouTube. De este modo, y, en primer lugar, reseñar un resultado clave, las temáticas analizadas de
partida no tienden a extremarse. Seguidamente, y mediante el estudio de los temas seleccionados, los resultados no ofrecen
una clara resolución de las hipótesis propuestas, ya que, como se ha mostrado en trabajos parecidos, los factores que dan
forma al sistema de recomendación son variados y de muy diversa índole. De hecho, los resultados muestran cómo el
contenido polarizante no es igual para todos los temas analizados, lo que puede indicar la existencia de moderadores –o
acciones por parte de la compañía– que alteran la relación entre las variables. Con todo ello, trabajos como el presente
abren la puerta a posteriores incursiones académicas en las que trazar sistematizaciones no lineales y con las que, tal vez,
poder arrojar un sustento más neto y sustancial que permita despejar por completo parte de las dudas sobre el papel de los
algoritmos y su papel en fenómenos sociales recientes.},
abstract = {Social media have established a new way of communicating and understanding social relationships. At the same time, there
are downsides, especially, their use of algorithms that have been built and developed under their umbrella and their potential
to alter public opinion. This paper tries to analyse the YouTube recommendation system from the perspectives of reverse
engineering and semantic mining. The first result is that, contrary to expectations, the issues do not tend to be extreme from
the point of view of polarisation in all cases. Next, and through the study of the selected themes, the results do not offer a clear
answer to the proposed hypotheses, since, as has been shown in similar works, the factors that shape the recommendation
system are very diverse. In fact, results show that polarising content does not behave in the same way for all the topics
analysed, which may indicate the existence of moderators –or corporate actions– that alter the relationship between the
variables. Another contribution is the confirmation that we are dealing with non-linear, but potentially systematic, processes.
Nevertheless, the present work opens the door to further academic research on the topic to clarify the unknowns about the
role of these algorithms in our societies.},
organization = {I+D+i PID2021-128272NB-I00 financiado por MCIN/ AEI/10.13039/501100011033/
FEDER “Una manera de hacer Europa”},
publisher = {Grupo Comunicar},
keywords = {Aprendizaje de máquina},
keywords = {YouTube},
keywords = {Redes sociales},
keywords = {Sistemas de recomendación},
keywords = {Polarización},
keywords = {Comunicación},
keywords = {Machine learning},
keywords = {Social media},
keywords = {Recommendation system},
keywords = {Polarisation},
keywords = {Communication},
title = {Miedo (in)fundado al algoritmo: Las recomendaciones de YouTube y la polarización},
doi = {10.3916/C74-2023-05},
author = {García Marín, Javier},
}