Los algoritmos premian la emoción, pero un gobierno no puede decidir siguiendo el aplauso
Este artículo forma parte de la serie «El futuro del poder», sobre la transformación de la comunicación institucional y política mediante inteligencia artificial.
Los algoritmos premian la emoción, pero un gobierno no puede decidir siguiendo el aplauso. Una publicación que provoca indignación, miedo o entusiasmo suele recibir más clics y comentarios que una explicación serena. Esa visibilidad puede dominar la reunión del día siguiente y crear la impresión de que la ciudadanía ha dictado un veredicto.
En El futuro del poder explico que las viejas técnicas de persuasión no han desaparecido. La explotación de sentimientos, la simplificación, la exageración y la repetición siguen funcionando; lo nuevo es que las plataformas pueden medir la reacción al instante y multiplicar aquello que mantiene la atención. El resultado no es necesariamente una mentira. Es un entorno que recompensa una determinada forma de contar las cosas.
La inteligencia artificial permite analizar esa reacción a gran escala. Puede localizar temas emergentes, agrupar argumentos y mostrar qué mensajes atraviesan comunidades diferentes. Pero si el sistema aprende solo de lo que genera interacción, corre el riesgo de presentar la emoción más visible como si fuese la necesidad más importante.
Lo que más reacciona no siempre es lo que más importa
Un vídeo polémico puede producir miles de comentarios mientras una modificación de horarios afecta en silencio a cientos de familias. Una frase desafortunada puede eclipsar una decisión presupuestaria. Una comunidad pequeña y coordinada puede ocupar durante horas un espacio que parece representar a todo el municipio.
Esto ocurre porque las plataformas no ordenan el contenido como una encuesta. Sus sistemas de recomendación utilizan señales de comportamiento para predecir qué mantendrá a cada persona mirando, leyendo o respondiendo. La Comisión Europea explica que el Reglamento de Servicios Digitales obliga a dar más transparencia sobre los parámetros de recomendación y, en las grandes plataformas, a ofrecer opciones que no dependan de la personalización.
Esa transparencia ayuda a entender el mecanismo, pero no elimina su efecto cultural. Los equipos de comunicación terminan aprendiendo qué tono obtiene alcance y pueden adaptar su trabajo a ese incentivo. El titular se endurece, el matiz desaparece y cada asunto se convierte en una prueba de lealtad.
El libro dedica un capítulo al clickbait y a su relación con la polarización. Su lógica es sencilla: cuanto más rápida y emocional sea la reacción, más visible se vuelve el contenido, y esa visibilidad genera nuevas reacciones. En política, el ciclo puede acabar premiando la división aunque la mayoría de la población no participe en él.
Por eso miles de menciones no demuestran que una decisión haya sido comprendida. Tampoco prueban respaldo, rechazo representativo ni prioridad pública. Solo acreditan que algo circula dentro de unas condiciones concretas.
La escucha útil separa atención, emoción y apoyo
Una administración puede aprovechar la conversación digital si formula bien la pregunta. No basta con saber qué publicación obtuvo más interacción. Conviene distinguir cuántas personas diferentes participaron, qué dudas se repiten, qué grupos están ausentes y si el asunto aparece también en consultas, incidencias, medios locales o datos de servicio.
En MMI Analytics, esta separación permite tratar la visibilidad como una señal y no como una orden. La observación de relatos, medios y conversaciones públicas ayuda a explicar cómo se forma una agenda. La decisión política necesita además evidencia administrativa, conocimiento del territorio y responsabilidad sobre las consecuencias.
También hay que interpretar el sentimiento con prudencia. La ironía puede parecer apoyo, una noticia trágica puede teñir de negatividad cualquier comentario y una misma persona puede expresar enfado con una medida sin rechazar el objetivo general. Los clasificadores ofrecen estimaciones útiles para explorar, no certificados sobre lo que siente una población.
Separar atención, emoción y apoyo cambia la conversación interna. La atención dice qué asunto está ganando espacio. La emoción muestra con qué intensidad y tono se expresa. El apoyo exige métodos adicionales y preguntas mejor diseñadas. Ninguna de esas dimensiones, por sí sola, establece qué decisión es justa o conveniente.
Gobernar exige escuchar también a quien no produce métricas
Los niños, las personas mayores, quienes no utilizan una red social y quienes evitan discutir en público también forman parte de la comunidad. Sus necesidades pueden aparecer en una cita médica, una reclamación, una asociación vecinal o una conversación con profesionales de primera línea. Una estrategia dominada por el dato más fácil de recoger termina confundiendo disponibilidad con importancia.
La IA puede ayudar a reunir fuentes distintas, pero el criterio público debe decidir cómo ponderarlas. Una tendencia digital puede justificar una comprobación urgente; no debería sustituir una evaluación de impacto. Un aplauso visible puede aconsejar explicar mejor una medida; no debería convertirse en el objetivo de la medida.
Como sostuve en el análisis sobre X y la conversación política, las plataformas son plazas influyentes, no censos. Escucharlas bien implica reconocer a quién amplifican y a quién dejan fuera.
La síntesis es esta: los algoritmos tienden a elevar contenidos capaces de provocar una reacción rápida. Esa información puede alertar a un gobierno sobre un conflicto o una duda, pero no representa automáticamente la opinión pública. Decidir exige separar visibilidad, emoción y respaldo real, contrastar la conversación con otras fuentes y asumir que la utilidad pública no siempre recibe aplausos.