Personalización Narrativa Algorítmica: Cómo las IAs deciden qué versión de una noticia mostrarte

Introducción

En la era de la información digital, muchos usuarios creen que lo que ven en sus redes sociales, portales de noticias o buscadores es una versión "neutral" u "objetiva" de los hechos. Sin embargo, esto está lejos de ser cierto. Existe un proceso algorítmico sofisticado mediante el cual una Inteligencia Artificial decide cuál versión de una noticia mostrarte, adaptando el tono, el enfoque y hasta la carga emocional del contenido en función de tu perfil personal, especialmente tu afinidad política. A esto se le denomina personalización narrativa algorítmica.

Este documento busca explicar, en detalle y con lenguaje accesible, cómo funciona este proceso, qué riesgos plantea, y por qué debería importarte desde el punto de vista de la reputación digital y la integridad informativa.

¿Qué es la personalización narrativa?

Es el proceso por el cual una IA adapta el contenido informativo (por ejemplo, una noticia) a las características psicológicas, ideológicas o conductuales del usuario. Esto no sólo implica mostrar contenido relevante, sino reescribir o seleccionar versiones distintas de un mismo hecho según el perfil del lector.

Imaginás leer una noticia sobre una manifestación. A vos te aparece con un tono que exalta el derecho a protestar; a otra persona, la misma noticia le aparece con énfasis en el caos y la violencia. Ambos leen "lo mismo", pero no es igual. El mensaje está adaptado para confirmar sus ideas previas.

¿Cómo funciona este proceso? Etapas técnicas

1. Recolectar datos del usuario

El sistema analiza tu:

Historial de búsqueda

Likes, compartidos, tiempo de lectura

Comentarios y reacciones

Geolocalización, dispositivo, idioma

Con esto, se crea un perfil psicográfico que puede incluir tu edad, ideología política, estado emocional, nivel educativo, entre otros.

2. Clasificación de contenido

La IA analiza la noticia original y la clasifica según su tono, intención emocional, temas principales, carga ideológica y polarización.

Ejemplo: Un artículo puede tener 3 versiones distintas:

Enfocada en la eficiencia del gobierno

Neutra y analítica

Crítico/opositor

3. Matching de narrativa

Mediante técnicas de machine learning supervisado, el sistema "matchea" (empareja) la versión del contenido con el tipo de lector.

Esto puede hacerse mediante:

Filtrado colaborativo (usuarios similares consumen versiones similares)

Sistemas de recomendación híbridos (combinación de intereses explícitos e implícitos)

4. Generación o selección de contenido personalizado

Aquí se usan herramientas de NLG (Natural Language Generation) que reescriben el contenido o seleccionan versiones alternativas ya preparadas.

Algunas plataformas también integran modelos de lenguaje tipo GPT, capaces de reformular la noticia en función del tono deseado.

5. Optimizar para engagement emocional

Finalmente, el sistema monitorea cómo reaccionás a cada versión: si te genera ira, tristeza, alegría o acción. Esto retroalimenta al algoritmo para que, a futuro, potencie la versión que te hace interactuar más.

Ejemplo concreto:

Supongamos que hay una noticia sobre un nuevo impuesto.

A un usuario con perfil de izquierda le aparece una versión que enfatiza la redistribución de la riqueza.

A un usuario de derecha, la misma noticia se le muestra destacando el impacto en la clase media y la carga fiscal.

Ambos creen estar informados. Pero están siendo manipulados.

Riesgos éticos y para la reputación digital

1. Polarización automatizada

Los usuarios quedan atrapados en cámaras de eco, reforzando sus prejuicios y alimentando la división social.

2. Manipulación emocional

La IA optimiza para el "click" o la reacción emocional, no para la verdad. Esto erosiona la confianza en los medios y plataformas.

3. Pérdida de integridad informativa

El concepto de "hecho objetivo" se diluye, y con él, la capacidad de una sociedad de tener un debate informado.

4. Daño a la reputación institucional

Medios, marcas y gobiernos pueden ver afectada su imagen por cómo sus mensajes son reinterpretados o recortados.

¿Qué podemos hacer desde la reputación digital?

Monitorear el discurso adaptado: Analizar no solo qué se dice, sino cómo y a quién se le dice.

Diseñar mensajes neutros y resistentes: Crear contenido que tenga consistencia narrativa, sin importar el perfil del receptor.

Educar sobre el algoritmo: Incluir campañas de alfabetización digital que expliquen estos procesos.

Exigir transparencia algorítmica: Presionar a plataformas para que expliquen cómo operan sus sistemas de personalización.

Adoptar narrativas multicapa: Diseñar mensajes que contemplen diversos marcos interpretativos, anticipando la resegmentación.

La personalización narrativa algorítmica no es ciencia ficción. Ya está funcionando en los sistemas que usamos a diario, muchas veces sin que lo notemos. Es urgente comprender cómo afecta nuestras percepciones, emociones y decisiones. Y más urgente aún es que los profesionales de la comunicación, el marketing y la reputación digital nos preparemos para navegar (y contrarrestar) estas nuevas formas de manipulación automatizada.

La información no es solo lo que se dice, sino cómo y a quién se le dice. En esa delgada línea se juega la reputación de personas, marcas e instituciones.

Mecanismos e Impacto de los Algoritmos de Personalización Narrativa en Medios Digitales

Los algoritmos de personalización narrativa representan sistemas computacionales avanzados que combinan técnicas de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y análisis de big data para modular la exposición a contenidos digitales según perfiles individuales. Estas herramientas han redefinido radicalmente la producción, distribución y consumo de información en plataformas digitales, creando ecosistemas informativos altamente personalizados que operan mediante lógicas de refuerzo cognitivo y optimización de engagement.

Algoritmo RGAT

Fundamentos Técnicos y Arquitectura Algorítmica

La operación de estos sistemas se sustenta en tres pilares tecnológicos principales:

Modelos de recomendación basados en filtrado colaborativo: Analizan patrones de comportamiento masivos para predecir preferencias individuales mediante la identificación de similitudes entre usuarios. Un estudio sobre sistemas de recomendación demostró que el modelo SVD-Funk alcanzó mayor precisión (RMSE 0.891) al predecir interacciones con contenidos periodísticos.

Análisis de sentimiento en tiempo real: Los algoritmos escanean continuamente reacciones emocionales (likes, shares, tiempo de visualización) para ajustar los flujos de contenido. La plataforma EARS de la OMS procesa diariamente conversaciones en 9 idiomas, categorizando narrativas en 5 dimensiones emocionales principales.

Generación automática de contenidos: Herramientas como Gabriele (utilizado por Narrativa Inteligencia Artificial) producen textos periodísticos mediante plantillas semánticas que replican estructuras narrativas humanas con 92% de precisión.

Proceso Iterativo de Personalización

El ciclo de funcionamiento típico incluye:

Recolección de datos: Captura de 500+ puntos de interacción por usuario/día (clics, scrolls, tiempo de lectura)

Clustering comportamental: Agrupación de usuarios en 6-8 segmentos mediante algoritmos k-means

Optimización dinámica: Ajuste de contenidos cada 2.7 segundos basado en reinforcement learning

Retroalimentación emocional: Monitoreo de microexpresiones faciales en videos (87% precisión).

Implementación en Medios Digitales

Casos Paradigmáticos

Facebook News Feed:

34 actualizaciones algorítmicas documentadas entre 2008-2019

Prioriza contenido que genera "interacciones significativas" (+29% engagement en noticias polarizantes)

Reduce visibilidad de medios tradicionales (-18% alcance para periódicos españoles)

TouTiao (China):

Plataforma 100% algorítmica con 150M usuarios diarios

Personaliza noticias usando 200+ variables contextuales

Genera 78% del tráfico mediante recomendaciones automatizadas

Narrativa Inteligencia Artificial (España):

Automatiza 40% de contenidos financieros mediante Gabriele.

Produce 500+ artículos/día con estructura periodística validada por 145 periodistas.

Estrategias de Influencia Subrepticia

Técnicas de Camuflaje Cognitivo

Encadenamiento temático gradual: Exposición progresiva a contenidos más extremos (+2.3% radicalización mensual)

Espejo lingüístico: Adaptación del lenguaje a registros coloquiales del usuario (+41% percepción de autenticidad)

Microtargeting temporal: Distribución de contenidos en ventanas de baja resistencia cognitiva (22:00-00:00)

Mecanismos de Validación Emocional

Refuerzo dopamínico: Uso de cliffhangers algorítmicos que aumentan 37% la retención.

Ecosistema confirmatorio: 68% de usuarios expuestos a antivacunas no detectaron la transición desde contenido neutral.

Personalización geocultural: Adaptación de narrativas a dialectos locales (ej. catalán en TikTok).

Opacidad controlada: Facebook revela 34 parámetros pero oculta 480 variables clave

Sesgos algorítmicos: Los modelos en español requieren 40% más datos para igualar precisión

Erosión democrática: 62% de noticias políticas en TikTok son recomendaciones extremas

Estrategias de Resistencia

Alfabetización algorítmica: 41% jóvenes quiteños modifican comportamientos tras entender recomendaciones.

Tácticas de obnubilación: 28% usuarios usan múltiples perfiles falsos para confundir algoritmos.

Regulación emergente: UE propone auditorías obligatorias para sistemas de recomendación.

El Dilema de la Hiperpersonalización

Los algoritmos narrativos han creado un ecosistema informativo autorreferencial donde la exposición a contenidos se determina por correlaciones estadísticas más que por relevancia periodística. Mientras plataformas como Facebook y TouTiao alcanzan precisiones del 84% en recomendaciones, su impacto en la formación de opinión pública plantea desafíos existenciales para la democracia digital. La solución requiere transparencia algorítmica verificable y marcos educativos que equipen a los usuarios para navegar críticamente estos sistemas de influencia invisible. El futuro de la información digital dependerá del equilibrio entre personalización tecnológica y preservación de la agencia humana en la construcción de narrativas colectivas.

Adaptación de Algoritmos de Personalización Narrativa a Diversas Plataformas Digitales

Los algoritmos de personalización narrativa se adaptan a diferentes plataformas digitales mediante la reconfiguración de su lógica fundamental para alinearse con los objetivos específicos de cada entorno, ya sean comerciales, pedagógicos o de entretenimiento. Esta adaptación no consiste en un simple ajuste de parámetros, sino en una modificación de las variables que se priorizan, los datos que se recopilan y las métricas de éxito que se persiguen. La evidencia científica muestra que un algoritmo diseñado para una red social opera bajo principios radicalmente distintos a uno implementado en una plataforma educativa o un servicio de streaming.

El Objetivo Define la Lógica Algorítmica

La principal estrategia de adaptación algorítmica es la definición del objetivo final de la plataforma, que determina qué comportamientos del usuario se incentivan y qué contenidos se amplifican.

Plataformas de Redes Sociales (Instagram, Twitter, YouTube)

Objetivo Principal: Maximizar el engagement y la monetización a través de la publicidad.

Mecanismo de Adaptación: Los algoritmos priorizan variables que predicen la viralidad y la interacción.

Un estudio que analizó 113,272 publicaciones educativas reveló que los sistemas de estas plataformas favorecen contenidos de grupos con poder político y económico, perfiles con grandes masas de seguidores y campañas coordinadas4. Se valora más el atractivo visual y el potencial de generar reacciones rápidas que el valor intrínseco del contenido. La adaptación aquí busca crear un entorno de alta estimulación que mantenga al usuario en la plataforma, facilitando la exposición a anuncios.

Plataformas Educativas de Aprendizaje Adaptativo

Objetivo Principal: Optimizar el rendimiento académico y la motivación del estudiante.

Mecanismo de Adaptación: Estos sistemas, impulsados por inteligencia artificial y aprendizaje automático, se centran en variables como el ritmo de aprendizaje individual, las respuestas a evaluaciones y el tiempo dedicado a cada tarea. El algoritmo ajusta la secuencia y dificultad de los contenidos para satisfacer las necesidades específicas de cada estudiante, permitiendo un avance personalizado. A diferencia de las redes sociales, el éxito no se mide en "likes" o "shares", sino en la mejora del desempeño y la comprensión del material educativo.

Plataformas de Streaming y Contenido Audiovisual (OTT/BVOD)

Objetivo Principal: Retener audiencias, competir con servicios comerciales y, en el caso de las televisiones públicas, cumplir una misión de servicio.

Mecanismo de Adaptación: La personalización se basa en el historial de visualización, géneros preferidos y patrones de consumo. Sin embargo, muchas plataformas, especialmente las de radiotelevisiones públicas europeas, enfrentan desafíos significativos en esta adaptación. A menudo, utilizan un modelo de "catch-up" (repositorio de contenido ya emitido) en lugar de producir contenido exclusivo y experiencias personalizadas. Su capacidad para competir está limitada por una suboptimización en la experiencia de usuario, sobre todo en dispositivos móviles, un canal clave para audiencias jóvenes.

Mundos Narrativos Transmedia

Objetivo Principal: Crear experiencias narrativas coherentes y expansivas que se desarrollan a través de múltiples plataformas, fomentando la co-creación con la audiencia.

Mecanismo de Adaptación: El algoritmo debe gestionar la sincronización y consistencia de la narrativa a través de diferentes formatos (videojuegos, series, redes sociales). La adaptación no se centra en personalizar un único flujo de contenido, sino en permitir que las interacciones del usuario en una plataforma afecten la experiencia en otra. Se valora la sinergia entre la creatividad del autor y la participación de la audiencia para construir universos narrativos expansivos y multidimensionales.

Consecuencias Epistémicas y Desafíos de la Adaptación

La hiperpersonalización, si bien efectiva para los objetivos de cada plataforma, genera efectos secundarios significativos.

Un desafío transversal es la creación de espacios epistémicamente redundantes. Cuando un algoritmo se adapta de manera demasiado eficiente a las preferencias de un usuario, tiende a generar un entorno homogéneo que limita la exposición a información novedosa o perspectivas divergentes. Este fenómeno, descrito en la teoría de la información, puede llevar a la creación de "cámaras de eco" donde las creencias existentes se refuerzan continuamente, empobreciendo el ecosistema informativo del individuo.

Además, los algoritmos, al ser estructuras opacas, pueden perpetuar y amplificar sesgos existentes. En la educación, pueden surgir sesgos que afecten la evaluación del estudiante. En las redes sociales, los intereses económicos y políticos definen qué narrativas se visibilizan, marginando a grupos con menor poder de difusión.

La adaptación de los algoritmos de personalización narrativa es un proceso altamente especializado que reconfigura su funcionamiento según los imperativos de cada plataforma. Si bien esta flexibilidad permite crear desde entornos de aprendizaje eficientes hasta universos de entretenimiento inmersivos, también introduce riesgos significativos relacionados con la desigualdad informativa, los sesgos y la creación de entornos redundantes que limitan el pensamiento crítico.

El Papel de los Datos de Usuario en la Diferenciación de Contenidos Digitales

Los datos de usuario se han convertido en el activo fundamental que impulsa la diferenciación de contenidos en el ecosistema de medios digitales. Lejos de ser un subproducto de la interacción, los datos constituyen la contraprestación económica en el modelo de negocio dominante, donde el acceso a contenidos y servicios se intercambia por la autorización para recopilar y monetizar información personal. Este paradigma ha transformado la manera en que los medios, desde portales de noticias hasta plataformas sociales, estructuran, presentan y optimizan sus narrativas para audiencias específicas.

La Moneda del Contenido: Datos como Contraprestación

El modelo contractual que impera en el entorno digital se basa en que los datos personales son la moneda de cambio para el acceso a contenidos. La Directiva (UE) 2019/770, transpuesta a la legislación española, reconoce esta realidad, estableciendo un marco donde el tratamiento de datos personales legitima el suministro de servicios digitales. Este escenario crea un híbrido en el que los datos, aunque protegidos por normativas de privacidad como el RGPD, funcionan en la práctica como una mercancía con una clara relevancia económica.

Esta valoración económica de los datos es el principal incentivo para que los medios y plataformas inviertan en mecanismos sofisticados de recopilación y análisis. La diferenciación de contenidos no es solo una estrategia editorial, sino una necesidad comercial para maximizar el valor extraído de cada usuario.

Diferenciación Algorítmica Basada en el Engagement

Una vez que los datos son recopilados, los algoritmos los utilizan para diferenciar y optimizar los contenidos en tiempo real. La utilización de estos sistemas está absolutamente extendida e integrada en todos los aspectos de los medios de comunicación y las plataformas digitales.

Un análisis cuantitativo de la actividad de medios de comunicación en Instagram revela cómo las preferencias de los usuarios, manifestadas a través de sus interacciones, dictan las estrategias de contenido exitosas:

Formato y Estilo: Los datos de engagement demuestran que los usuarios prefieren publicaciones con un sentimiento más positivo, un lenguaje más subjetivo y en formato de vídeo en lugar de imágenes estáticas. Los medios que adaptan su contenido a estas preferencias, como los nativos digitales, obtienen mayores índices de interacción y difusión, aunque publiquen con menor frecuencia que los medios tradicionales (click & brick).

Análisis de Interacción: Los "me gusta", comentarios y compartidos son datos que alimentan los algoritmos para determinar qué tipo de narrativas deben ser amplificadas. Esta retroalimentación constante permite a los medios diferenciar su oferta para maximizar el alcance.

La falta de transparencia sobre cómo operan estos algoritmos puede, sin embargo, llevar a efectos negativos como la desinformación o la censura de ciertos contenidos, manipulando la percepción del usuario sin que este sea consciente.

Diferenciación por Línea Editorial y Representación Temática

Incluso sin una personalización algorítmica a nivel individual, los datos agregados sobre las audiencias influyen en la diferenciación de contenidos a nivel editorial. Un estudio lexicométrico de medios digitales chilenos durante la pandemia de COVID-19 demostró que distintos portales (El Mostrador, Cooperativa y EMOL) representaron el fenómeno migratorio de maneras significativamente diferentes, generando seis "clases" o clústeres de vocabulario distintos.

Aunque el estudio se centra en el análisis del contenido mediático, esta diferenciación responde a las líneas editoriales de cada medio, las cuales se diseñan y mantienen para atraer y retener a segmentos específicos de la población con perfiles e intereses conocidos. Los datos demográficos y de consumo de su audiencia objetivo permiten a cada medio afinar su enfoque y lenguaje para resonar con su comunidad.

Diferenciación para la Inclusividad y la Accesibilidad

Más allá de la optimización comercial, los datos sobre la diversidad de la población usuaria juegan un papel crucial en la diferenciación de contenidos para hacerlos más inclusivos y accesibles. Reconocer que existen usuarios con diversas capacidades, incluidas limitaciones sensoriales, es fundamental para mejorar la experiencia de navegación2.

En este contexto, los datos no se refieren a clics o preferencias, sino al conocimiento de las necesidades específicas de la audiencia:

Los algoritmos personalizan los contenidos digitales recopilando una amplia gama de datos que varían significativamente según el objetivo y la naturaleza de cada medio. La diferenciación no reside solo en el contenido, sino en el propósito subyacente de la recolección de datos: desde maximizar el engagement en redes sociales hasta informar y retener audiencias en medios de comunicación tradicionales. La utilización de estas herramientas está absolutamente extendida e integrada en todos los aspectos de las plataformas digitales, lo que hace crucial entender qué datos se capturan y para qué fin.

A continuación, se detallan los tipos de datos que los algoritmos recopilan según el tipo de medio:

1. Plataformas de Redes Sociales (Ej: Instagram, Facebook, TikTok)

El objetivo principal es maximizar la interacción y el tiempo de permanencia del usuario para fines comerciales. La personalización se basa en un análisis profundo del comportamiento del usuario.

Datos de Interacción Explícita:

Me gusta, comentarios, compartidos y guardados: Son las señales más directas de las preferencias del usuario.

Seguimientos y suscripciones: Indican un interés sostenido en cuentas o temas específicos.

Datos de Comportamiento Pasivo:

Tiempo de visualización: Cuánto tiempo se detiene un usuario en una publicación o vídeo. Un mayor tiempo de visualización indica un mayor interés.

Velocidad de desplazamiento (scroll): Un desplazamiento lento o una pausa puede ser interpretado como interés.

Interacciones no completadas: Por ejemplo, empezar a escribir un comentario y borrarlo.

Datos del Perfil y de la Red de Contactos:

Información demográfica: Edad, género, ubicación declarados en el perfil.

Análisis de la red: Los intereses y comportamientos de los contactos y amigos influyen en las recomendaciones.

Datos del Contenido Generado por el Usuario:

Análisis de imágenes y texto: Los algoritmos analizan el contenido de las fotos que publica el usuario y el texto de sus publicaciones para inferir intereses, aficiones y hasta estados de ánimo.

2. Medios de Comunicación Digitales (Ej: Periódicos Online)

El objetivo es una combinación de retención de la audiencia, fomento de suscripciones y monetización publicitaria. La personalización busca ofrecer una experiencia informativa relevante, aunque a menudo bajo una capa de "periodismo oscuro" con fines comerciales1.

Datos de Navegación y Lectura:

Historial de artículos leídos: Qué temas, secciones (política, economía, deportes) y autores prefiere el usuario.

Profundidad de lectura (scroll depth): Si el usuario lee un artículo completo o lo abandona al principio.

Tiempo en la página: Mide el nivel de interés en un contenido específico.

Rutas de navegación: Cómo se mueve un usuario dentro del sitio, desde la portada a un artículo y luego a otro relacionado.

Datos de Frecuencia y Lealtad:

Frecuencia de visita: Si es un lector diario, semanal u ocasional.

Horarios de acceso: Identifica patrones de consumo (ej. lectura matutina, nocturna).

Estado de suscripción: Los suscriptores reciben un tratamiento diferenciado, con acceso a contenidos exclusivos.

Datos de Contexto y Adquisición:

Fuente de tráfico: Si el usuario llega desde una búsqueda en Google, una red social o de forma directa.

Términos de búsqueda: Las palabras clave que llevaron al usuario al medio.

Interacciones explícitas (likes, shares), tiempo de visualización, análisis de la red social del usuario, contenido generado por el usuario.

Mostrar vídeos de un creador similar a uno cuyo contenido se vio completo recientemente.

Medios de Comunicación

Retener a la audiencia, impulsar suscripciones y optimizar la publicidad.

Historial de lectura por temas y secciones, profundidad de scroll, frecuencia de visita, estado de suscripción, rutas de navegación.

Recomendar en la portada un artículo de opinión sobre un tema político que el usuario ha leído con frecuencia en el último mes.

Plataformas de Verificación

Contrastar y desmentir desinformación, aportando contexto y fiabilidad.

Principalmente datos externos: informes oficiales, bases de datos académicas, fuentes gubernamentales. Recopilan datos de usuario para medir el impacto de sus verificaciones.

Priorizar la visibilidad de una verificación sobre un bulo que está teniendo muchas interacciones en redes sociales.

Desde Impulso 360 Marketing Digital, estamos trabajando duro para que tu reputación Digital sea optima desde todos los aspectos, incluso desde lo más intestino de los algoritmos con los que trabajan tus datos en las diferentes plataformas. Si tienes una crisis reputacional, comunícate a la brevedad, estamos para asesorarte y acompañarte en el proceso de salida con éxito de cualquier crisis.

Autor:

Julio Maldonado

Consultor en Social Listening y Search Listening

Fuentes consultadas para el desarrollo de éste artículo:

Google Tag Manager

lunes, 9 de junio de 2025