ISSN: 2660-4213 Número 10, año 2023. URL: espejodemonografias.comunicacionsocial.es
monografías de acceso abierto open access monographs
ISBN 978-84-17600-63-1
El debate público en la red: polarización, consenso y discursos del odio (2022)
Enrique Arroyas Langa, Pedro Luis Pérez-Díaz, Marta Pérez-Escolar (editores)
Título del Capítulo
«El medio es el mensaje y el canal es el masaje: intentos de gestión de la polariza- ción y los discursos del odio en Twitter»
Autoría
José Manuel Noguera-Vivo
Cómo citar este Capítulo
Noguera-Vivo, J.M. (2022): «El medio es el mensaje y el canal es el masaje: intentos de gestión de la polarización y los discursos del odio en Twitter». En Arroyas Langa, E.;
Pérez-Díaz, P.L.; Pérez-Escolar, Marta (eds.), El debate público en la red: polarización, con- senso y discursos del odio. Salamanca: Comu- nicación Social Ediciones y Publicaciones. ISBN: 978-84-17600-63-1
D.O.I.:
https://doi.org/10.52495/c6.emcs.10.p96
El libro El debate público en la red: polarización, consenso y discursos del odio está integrado en la colección «Periodística» de Comunicación Social Ediciones y Publicaciones.
La confrontación forma parte de la política; es el nudo alrededor del cual se articula la competencia entre los partidos encargados de cana- lizar las alternativas ideológicas de los votantes. Ahora bien, cuando el conflicto se basa en identidades básicas, en mensajes simplistas y en visiones maniqueas de la realidad y del adversario, el fenómeno de la polarización se extiende en la sociedad, los discursos del odio hacen acto de presencia impulsando la exclusión política y social, y los consensos básicos saltan por los aires —así, queda eclipsado el necesario debate constructivo propio de las democracias, y éstas se debilitan hasta extremos peligrosos.
En este contexto, El debate público en la red: polarización, consenso y discursos del odio aborda los siguientes asuntos:
—las responsabilidades del liderazgo político y periodístico en la ca- lidad del debate;
—la dimensión ideológica de la polarización en un contexto de frag- mentación política, desafección y crisis de la democracia represen- tativa liberal;
—el discurso político y periodístico como factor de polarización con especial atención a las redes sociales digitales;
—las nuevas tendencias periodísticas de verificación de datos o como instrumento para el consenso en la esfera pública digital.
En palabras de Silvio Waisbord «los capítulos aquí reunidos ofrecen ideas para entender el problema y discutir formas de superación o mejoramiento de la polarización. Si se espera que un buen libro ayu- de a entender problemas y dispare nuevas preguntas, este volumen cumple con creces. Traza lineamientos de investigación, identifica problemas y tendencias, y deja abiertos interrogantes para futuros trabajos.»
Prólogo, por Silvio Waisbord 9
La grieta: polarización ideológica y afectiva en el debate político español,
por Manuel A. Egea Medrano; Antonio Garrido Rubia 13
Los populismos como ideologías de la polarización en el declive de la democracia liberal,
La cultura de la verificación periodística frente a
la desinformación digital y sus efectos polarizadores,
El desmentido como instrumento para mejorar
la calidad del debate público en el escenario digital,
Antídotos contra la epidemia desinformativa. Hacia un estado de la cuestión en la lucha contra la desinformación en España,
Liderazgo político, soberanía digital y desplataformización en tiempos de pandemia,
la posverdad y la infodemia 160
José Manuel Noguera-Vivo
Universidad Católica de Murcia (UCAM)
[jmnoguera@ucam.edu]
Introducción
En abril de 2021, la famosa estrella del pop Rosalía formu- laba la siguiente petición desde su cuenta oficial en Twitter, planteando sin pretenderlo una de las cuestiones más popu- lares entre la comunidad académica de Ciencias Sociales en la actualidad: «El algoritmo es un aburrimiento Para qué quiero que me sugieras solo lo q ya tengo predisposición d ver? En- séñame lo q normalmente no me suele interesar así aprenderé algo nuevo lol» (Rosalía, 2021).
A su manera, la cantante estaba reflejando en ese instante una de las tensiones que se describen en este capítulo. La au- torregulación de la plataforma frente al riesgo de perder atrac- tivo ante sus usuarios potenciales. Las cámaras de eco frente a verdaderos consumos incidentales de información, donde el usuario cuida de su comunidad de seguidores sin interferen- cias visibles por parte de la plataforma. ¿Existe ese equilibrio?
¿Puede Twitter —y otras redes— gestionar discursos nocivos como el del odio a la vez que preserva la libertad de expresión y el atractivo original de la plataforma basado en una experiencia de usuario agradable y llena de serendipias positivas?
En mayo de 2020, la red social Twitter etiquetó por prime- ra vez en su historia un mensaje del expresidente estadouni- dense Donald Trump como «engañoso». Lo hizo en el marco
de las elecciones presidenciales de ese año y tras dos declara- ciones en Twitter en las que Trump señalaba que existía frau- de en el voto por correo. Fue una respuesta de la plataforma dentro de su campaña para luchar contra informaciones fal- sas en el contexto de la covid-19 y no resulta extraña si se re- cuerdan los antecedentes de esta red social respecto a Trump. En particular, las acusaciones que recibió Twitter, junto a Facebook, acerca de cómo sus contextos de desinformación, fake news y ‘cámaras de eco’ habían ayudado a Trump a ganar las elecciones en 2016.
Las interacciones sociales contemporáneas están condicio- nadas por el diseño de las plataformas digitales en las que tienen lugar gran parte de esas relaciones. Por ello y como recuerda Serrano-Puche (2021: 3), examinar los mecanismos que subyacen en cada entorno es clave para determinar si esa estructura digital (y, por tanto, social) está favoreciendo o limitando las interacciones entre usuarios. El mismo autor explora este fenómeno a partir de la tríada formada por los diferentes significados que puede tener el concepto de «ca- pacidad» o affordance (Evans et al., 2017) en una plataforma digital. Dichas capacidades o prestaciones podrían significar, al mismo tiempo y en paralelo, tres cosas diferentes (Kreiss et al., 2018: 19):
Lo que la plataforma permite hacer en realidad.
Lo que las personas perciben que la plataforma puede hacer.
Las prácticas reales que emergen entre las personas en di- cha plataforma.
Como se puede ver en estas tres acepciones acerca de lo que es capaz de hacer una plataforma digital —las cursivas son propias—, podríamos entender la tercera como una conse- cuencia de las dos anteriores. De esta manera, si consideramos que «las prácticas culturales son amplificadas por las dinámicas del ecosistema contemporáneo de medios» (Serrano-Puche, 2021: 9), también podemos afirmar que dichas dinámicas ca- nalizan y vehiculan la interacción social y la comprensión de ciertos contenidos en direcciones determinadas. La habilidad
para manejarse con plena autonomía entre las prestaciones o affordances de cada plataforma digital se erige como una alfa- betización mediática clave de nuestro tiempo.
Si bien gran parte de la conversación política y mediática transcurre en Twitter y Facebook, el ecosistema digital se vuel- ve más complejo con cada nueva plataforma que irrumpe. En cuestión de polarización y debate político, no podemos olvidar el papel de Instagram, de otras más recientes como TikTok e incluso (o especialmente) de las redes de mensajería privada como WhatsApp, con un rol creciente en la diseminación de noticias (Noguera-Vivo, 2019).
Desde 2016, Facebook y Twitter no han dejado de anunciar medidas para gestionar los denominados «contenidos límite» (borderline content), es decir, aquellos que marcan la frontera, a veces difusa, entre el contenido permitido y el contenido pro- hibido en la plataforma por cuestiones de discursos del odio o cualquier otro contenido que incite a delitos de diversa índole. A mediados de noviembre de 2018, Mark Zuckerberg publicó una carta con motivo del próximo cambio de algoritmo de su plataforma donde él mismo señalaba cuál es el problema del denominado borderline content: «No importa dónde pongamos el límite, acerca de lo que está permitido y lo que no, cuan- do un contenido se acerca a esa línea la gente interactúa más, incluso aunque después nos digan que no estaban de acuerdo con esa información» (Zuckerberg, 2018). El dilema, por tan- to, cobra un matiz empresarial y económico: las plataformas se ven obligadas por razones éticas a limitar un contenido que es mucho más atractivo y por tanto rentable. Poco después de ese anuncio de Zuckerberg, la compañía se comprometió a seguir optimizando su algoritmo con objeto de reducir el atractivo (engagement) de los contenidos límite en la red social.
En el caso de Twitter, la red prohíbe los contenidos que su- ponen infracciones de derechos de autor, suplantar identida- des, manipular elecciones o alterar el funcionamiento natural de la plataforma (Twitter, 2021), entre otras medidas también encaminadas a evitar la desinformación, la polarización y otros
«desórdenes informativos» (Wardle; Derakhshan, 2017). Este
último término (information disorders) es un concepto más amplio que parece apropiado para describir fenómenos que combinan el contenido malicioso intencionado con el invo- luntario, así como la difusión por canales periodísticos, pero también y en su mayoría, por otras plataformas no periodísti- cas tales como redes sociales o canales de mensajería instantá- nea. Junto a information disorders, otro concepto paraguas que se ha utilizado para describir el complicado escenario mediá- tico actual es el de «información problemática» (Jack, 2017).
Pero como recuerda Silvio Waisbord (2020), la polarización
—al igual que la desinformación— no es nueva y no debe considerarse un fenómeno asociado sólo a las últimas tenden- cias en la comunicación digital. Por un lado, siempre existe una línea argumental que explica la polarización por la innata capacidad de los medios sociales de generar filtros sociales y cámaras de eco. Es, como recuerda Waisbord, una hipótesis lógica, atractiva y convincente, basada en argumentos estric- tamente comunicacionales. Y, por otro lado, existe una línea argumental más centrada en las explicaciones políticas y es- tructurales, en cómo son las decisiones de las élites y de los activistas las que generan las dinámicas de des/polarización. Finalmente, Waisbord plantea una hipótesis mixta, a partir de la relación entre los factores comunicacionales y estructurales, para que el fenómeno se explique más allá de la perspectiva po- lítica sin tampoco conceder demasiada credulidad a las atracti- vas metáforas de las burbujas digitales:
[…] argumentos intuitivos, apurados, equipados con eviden- cia mínima pero que son enormemente atractivos. Son una versión actualizada de la vieja línea analítica mediacentrista en estudios de comunicación sobre el efecto poderoso de los medios en la política, que apunta a encontrar responsables mediáticos de forma fácil y rápida sobre tendencias en la opinión pública y procesos políticos (Waisbord, 2020: 264).
En este capítulo no es nuestra intención derivar toda la responsabilidad del contexto de polarización y discursos del
odio hacia Twitter y, de hecho, un reciente estudio con una muestra muy significativa no encontró evidencia alguna de que la polarización en Twitter hubiese aumentado tras la campaña de Trump en 2016 (Siegel et al., 2021). Sin em- bargo, dado que esta plataforma social se institucionalizó como el discurso político y mediático per se en varios países, pretendemos analizar todos sus cambios estructurales en los últimos años. Sobre todo, aquellos con una clara influencia en el contenido generado por el usuario y en la forma de dis- tribuirlo hacia otros usuarios, siendo este último (user-distri- buted content) un aspecto que se ha destacado en los últimos años como incluso más estratégico para periodistas y editores que el propio contenido generado por el usuario (Villi; No- guera-Vivo, 2017).
Además, sin caer en la ingenuidad tecnológica de la que avi- sa Waisbord (2020), sí debemos advertir que la desinforma- ción, aunque no es nueva, sí tiene en la actualidad gracias a internet y las redes sociales una arquitectura de la información sin precedentes que es idónea para nuevas formas de difusión que potencian su alcance (Serrano-Puche, 2021: 5). Una de las características de los medios sociales siempre ha sido que gran parte de sus innovaciones, tanto aquellas que repercutían en la producción del mensaje como las que lo hacían sobre la forma de distribuirlo, procedían de la masa de usuarios, de la periferia de la comunidad en lugar del epicentro de la propia empresa. En otras palabras, una innovación exógena proce- dente del capital social acumulado alrededor de la plataforma. No en vano, así fue en el caso de Twitter en sus inicios. Como ha explicado uno de los cofundadores, Evan Williams (2009), en más de una ocasión, varias innovaciones disruptivas de la plataforma tuvieron su origen en los propios usuarios. Fue el caso de cuando se generalizaron las respuestas a otros usuarios mediante el símbolo @, de los usos innovadores con etiquetas (hashtags) o de la multitud de aplicaciones externas desarrolla- das por terceros a partir de la liberación de su API.
Siendo cierto este fenómeno —la innovación exógena en los medios sociales gracias a su capital social—, en este trabajo nos
Figura 1. Los tres niveles de innovación en Twitter (modelo PID).
Fuente: Elaboración propia.
centramos en aquellas decisiones tomadas por Twitter en los últimos años y con una relación directa sobre el modo de crear contenido (user-generated content) o de distribuirlo (user-distri- buted content) y, por tanto, distinguiendo en primera instancia si es una innovación que atañe a la producción del mensaje o a su difusión. En segunda instancia, podríamos destacar un ter- cer ámbito de influencia de las innovaciones que sería aquellas que repercuten en la interacción entre autor y lector. Si bien en un sentido amplio la interacción podría entenderse como una de las partes que constituyen la forma de difusión, preferimos darles a ciertas decisiones de la plataforma una categoría pro- pia para obtener una tipología de innovaciones más operativa. Así, hablaríamos de tres niveles de innovación o del modelo PID (producción, interacción y difusión).
Consumo incidental: informarse mientras hacíamos otra cosa
El consumo informativo a través de Twitter es el resultado de la coexistencia de dos grandes factores: el propio algoritmo
de la plataforma y el filtrado social de las noticias, donde a su vez este segundo fenómeno es producto del primero. La con- vergencia de los dos factores —algoritmo y filtro social— tiene como consecuencia la pérdida de jerarquía en las noticias y pa- trones de lectura fragmentados. En otras palabras, el denomi- nado «consumo incidental» (Boczkowski et al., 2018) donde la información nos llega en cualquier momento, bajo diversas formas y desprovista de contexto.
Además de los dos filtros mencionados —social y por algo- ritmos—, cabría añadir un tercero: el filtro editorial que cada uno se suele (auto)imponer de forma más o menos consciente según las fuentes que elige seguir y leer a diario. El filtro edito- rial es tan importante como los dos anteriores, ya que nuestra tolerancia a leer aquello con lo que no estamos de acuerdo sue- le ser más bien reducida. Este fenómeno no es nuevo ni con- temporáneo a las redes sociales y se suele conocer como «sesgo de confirmación» —confirmation bias— (Klayman, 1995). En Twitter, como ocurre en otras plataformas sociales como Face- book, es habitual que este sesgo restrinja el número de fuentes que consultamos y que, como consecuencia, aparezcan de for- ma espontánea comunidades completamente separadas unas de otras (Del Vicario et al., 2017).
En España, uno de los estudios más recientes y sugerentes so- bre el consumo incidental, conceptualizado en español bajo el efecto «las-noticias-me-encuentran» (News-Find-Me) es el rea- lizado por el equipo de investigación de Francisco Segado-Boj y basado en la teoría de usos y gratificaciones (Segado-Boj et al., 2020). Según los resultados de esta investigación:
[…] los usuarios pueden compartir información independien- temente de su precisión o factualidad. En otras palabras, otros factores externos a la calidad periodística de la noticia en sí misma podrían ser lo que realmente importa al compartir no- ticias. Esto es significativo para comprender la forma en que se distribuye la información engañosa en las redes sociales (Sega- do-Boj et al., 2020: 99).
Estos factores podrían estar más directamente relacionados con los aspectos emocionales del consumo y no tanto con los cognitivos. Y es en este ámbito en el que los medios periodís- ticos afrontan una disyuntiva inherente al marco de la comu- nicación dentro de las redes sociales: o emplean estrategias que hagan más emocionalmente atractivo su producto o los conteni- dos periodísticos de calidad se verán enterrados por otros que, aunque de menor calidad objetiva, están mejor diseñados para su consumo en redes sociales. En este punto del capítulo hace- mos la primera llamada para que se apueste en la comunidad investigadora por una teoría unificada y global del consumo incidental de noticias. O visto desde la vertiente del medio, una teoría general de news sharing.
Existe un tercer punto de vista, además de la visión del me- dio o la perspectiva del usuario que consume y comparte con- tenidos. Se trata de la responsabilidad de las plataformas, que será clave en el futuro para definir no sólo el escenario mediá- tico, sino también el grado de democracia y de transparen- cia que necesita una sociedad plena de derechos y libertades. Esta ética de las corporaciones digitales no puede ser obviada en modo alguno si recordamos que estamos hablando, como apunta Aguado (2020), de «tecnologías de la relación» y que, por tanto, no sólo condicionan nuestras interacciones sociales: también las han convertido en un producto en sí mismo. La denominada economía de la atención no lo es por aquello a lo que prestamos atención, sino más bien por el hecho mismo de estar en permanente relación entre nosotros, porque para una plataforma digital el verdadero valor es el de usuarios que no dejan de generar actividad y compartir contenidos entre sí (Aguado, 2020).
Si no se entienden cada vez más las dinámicas de los nuevos consumos, la industria de medios estará perpetuando la gran dependencia del periodismo frente a los gigantes tecnológicos (Carpes; Sanseverino, 2021). Un mejor conocimiento sobre los aspectos cognitivos, emocionales y estructurales de los pro- cesos de news sharing puede repercutir en medios más sólidos y menos dependientes de plataformas de terceros. Dicha de-
pendencia está ligada al modelo económico y viabilidad del medio.
A mayor viabilidad y sostenibilidad del medio, menos de- pendencia de plataformas cuyos modelos de distribución tie- nen una tensión inherente: el consumo incidental no puede ser reducido, tan sólo gestionado, por lo que siempre existirá un filtro social, editorial y tecnológico (léase algorítmico) que lo canalice. Un medio sostenible seguirá teniendo en Twitter un caudal importante de tráfico, pero nunca debería ser una de las razones sobre las que dependa su supervivencia.
Cambios sistémicos de Twitter en los últimos años
El año 2020 bien podría considerarse como el momento en el que Twitter decidió ser otra cosa. Las acusaciones recibi- das desde diferentes frentes por haber podido contribuir a los discursos extremistas y polarizadores, especialmente durante las elecciones estadounidenses de 2016, parecen un punto de partida tácito desde el que la empresa fundada en 2006 inició su aparente «reconstrucción» sistémica y estructural. Dichos cambios son el objeto de estudio de este capítulo.
En el presente apartado, distinguimos diferentes decisiones estratégicas tomadas por Twitter, tanto las que afectan a la construcción del mensaje como las que atañen a su distribu- ción y la forma en que es compartido por todos los usuarios de la plataforma. Desde una perspectiva holística no tendría sentido diferenciar entre el consumo y la producción de conte- nidos y el acto de compartirlos, pero desde un punto de vista operativo, distinguiremos al menos cuál es el ámbito predo- minante a partir de las tres categorías principales mencionadas anteriormente: producción, interacción y difusión.
No vamos a analizar, por otro lado, aquellos cambios que han modificado la naturaleza de Twitter desde el punto de vista general de la compañía y de los servicios y productos que ofrece. A finales de enero de 2021 la empresa adquirió la pla- taforma de boletines digitales Revue, una opción que ya era
visible en el menú del usuario al mes siguiente. La red social quería ampliar su catálogo de producto y dar un impulso a las formas de monetización que podía ofrecer. Pocos meses más tarde, en marzo del mismo año, se iniciaba de forma limitada la experimentación con los Twitter Spaces, salas para permitir las conversaciones de audio en directo entre usuarios. Era un claro movimiento para responder al éxito que estaba teniendo en ese momento la aplicación Clubhouse. En ambos casos se trata de innovaciones con productos diferentes a la acción de tuitear (una newsletter y salas de audio, respectivamente), por lo que las dejamos al margen del objeto de estudio de este capítulo.
Y si en primera instancia no consideraremos las decisiones de la compañía que implican un aumento en el catálogo de pro- ductos y servicios de Twitter, en segunda instancia conviene recordar que la experiencia de usuario en esta red social puede ser muy diversa atendiendo a varios factores. Entre otros, po- dríamos avisar de que en función de si se utiliza desde aplica- ción móvil, versión de escritorio o incluso gestor de redes (por ejemplo, Hootsuite), dicha experiencia puede ser muy dife- rente. Pero también en función del nivel de alfabetización me- diática del propio usuario, ya que si bien un usuario avanzado puede personalizar bastante su experiencia desde los ‘Ajustes’,1 lo habitual es que la mayoría de las personas que emplean esta red social, como cualquier otra, acepten de forma más o menos tácita el pacto de lectura inicial, sin demasiada investigación más allá de ajustes básicos sobre privacidad, notificaciones o bloqueo de cuentas y ciertos términos. Sería muy interesante, en este sentido, conocer más acerca de cuáles son las condicio- nes, términos de aceptación y factores emocionales que condi- cionan el uso de las plataformas más populares como Facebook o Twitter (Kwon; Park; Kim, 2014).
Es posible que diferentes perfiles de usuario, en función de su nivel de alfabetización mediática, hagan un uso más o me- nos intensivo de las opciones de personalización, lo que parece
1 Más información en https://help.twitter.com
evidente es que la mayoría de éstas vayan referidas al modo en el que se presente la cronología (timeline), que podría conside- rarse el principal servicio de Twitter, por encima incluso de la propia acción de poder publicar mensajes. En esa cronología, uno de los cambios más importantes llegó a mediados de no- viembre de 2019, cuando la plataforma empezó a ofrecer la opción de poder seguir no sólo cuentas de usuarios concretos sino también temas. Ese lanzamiento escalonado comenzó el 12 de noviembre, ofreciendo en el menú personal la sección de ‘Temas’. Esto implica un cambio fundamental en la forma de consumo y de informarse a través de esta red, ya que al seguir ‘Temas’ el usuario empieza a consumir mensajes de cuentas a las que no está siguiendo.
Justo un año más tarde, a mediados de noviembre de 2020, Twitter se sumó a la inevitable tendencia de la comunicación efímera (Noguera-Vivo, 2018) con la creación de sus deno- minados ‘Fleets’, un formato bastante similar a las ‘Stories’ de Instagram. Y al igual que en esa red social, estas historias efímeras también aparecen en la parte superior del timeline y se borran a las 24 horas. La experimentación con el formato comenzó en marzo de 2020, y a finales de año fue el momento elegido para instalarlo de forma masiva en todos los usuarios. Fue el paso definitivo para que Twitter se uniera a la naturaleza efímera de los mensajes que ya habían instaurado Instagram y anteriormente Snapchat. Sin embargo, el intento por acaparar capital social en Twitter alrededor de estas copias de las ‘Sto- ries’ de Instagram murió a los ocho meses. Twitter canceló los ‘Fleets’ en agosto de 2021 por falta de uso.
En las mismas fechas que la irrupción de los ‘Fleets’, la pla- taforma de Jack Dorsey anunció otro cambio, en este caso relacionado con el control de la desinformación. Como se ha apuntado al inicio de este capítulo, la campaña de Donald Trump fue el detonante para la preocupación de la red so- cial por la difusión de la información engañosa dentro de sus cuentas. Twitter creó un sistema de alertas para avisar al usua- rio cuando fuera a darle a ‘me gusta’ en un tuit que contuviera información controvertida, etiquetada como engañosa por la
plataforma. El cambio fue anunciado poco después de que Twitter informara de que sus acciones previas dificultando o añadiendo «fricción» al uso de los retuits había frenado en un 29% la expansión de información engañosa (Vega, 2020).
Con esa fricción nos referimos en concreto a cuando Twit- ter comenzó a introducir otro aviso, el de que convenía leer los contenidos antes de compartirlos. Empezó a probarlo en junio de 2020, sólo en la versión móvil y en usuarios selec- cionados, pero poco después fue una práctica extendida. Uno de los mensajes con los que la compañía difundió esta nueva funcionalidad fue el publicado desde Twitter Support el 10 de junio de 2020: «Compartir un artículo puede provocar una conversación, por lo que es posible que desee leerlo antes de tuitearlo» (Twitter Support, 2020). En octubre, la cuenta ofi- cial de Twitter España ya publicaba el siguiente mensaje: «¡No te quedes en el titular y conoce la historia completa antes de compartirla! Si estás a punto de Retwittear o citar en Twitter un artículo que no has abierto, te recomendamos que lo leas primero. Ahora en iOS y Android» (Twitter España, 2020).
En ese mismo mes y año, junio de 2020, Twitter experimen- tó con el lanzamiento de tuits de voz, un movimiento que sin duda respondía al momento de auge de pódcasts y mensajes de redes privadas —sobre todo WhatsApp— y que estaba dis- ponible en un primer momento sólo para los usuarios de iOS. Esta innovación, claramente disruptiva en el ámbito de la pro- ducción del mensaje en Twitter, no parece haber conseguido suficiente aceptación o capital social en el momento del cierre de este capítulo, justo un año después de su lanzamiento.
Otra política de Twitter que afecta a la experiencia de pro- ducción y difusión de tuits es la que adoptó a principios de marzo de 2021 respecto a la información engañosa sobre las vacunas del coronavirus. Como resultado de una política editorial de control de contenidos que ya se había acordado a finales del año anterior, Twitter comenzó a etiquetar in- formación potencialmente engañosa sobre las vacunas de la covid-19. Se inició con el contenido en inglés para posterior- mente ampliarse a otros idiomas. Este etiquetado vino acom-
pañado de un sistema de sanciones basado en avisos (strikes), de modo que una cuenta podría ir desde la suspensión de 12 horas hasta su cierre permanente, en función del número de strikes recibidos. En este caso y dado que una cuenta con un aviso no tiene sanción alguna, encuadramos esta innovación sobre todo en el ámbito de influencia de la difusión más que de la producción.
A mediados de junio de 2021, la hacker y experta en tecno- logía Jane Manchun Wong (2021) avanzó que Twitter estaba experimentando con la inclusión de emoticonos para calificar con reacciones los mensajes al estilo de como ocurre desde hace ya tiempo en Facebook: «Twitter está trabajando en un selector de reacciones a tuits». A falta de ver cómo se consolida con el tiempo, es una medida lógica si tenemos en cuenta esa carrera cruzada que existe entre las plataformas sociales donde cada una copia de la otra aquello que mejor le está funcionando.
Esta misma experta en tecnología inversa fue quien reveló los planes de Twitter con los denominados ‘Super Follows’. Si pre- viamente, con la adquisición del servicio de boletines Revue, la compañía había dado sus primeros pasos hacia los creadores de contenidos profesionales, estos ‘Super Follows’ significaban la oportunidad para ciertos usuarios de convertirse en cuentas premium de pago. Como apuntó Wong, habría tres requisitos fundamentales para poder convertirse en ‘Super Follow’: ser mayor de 18 años de edad, tener al menos diez mil seguidores y haber publicado por lo menos veinticinco mensajes en los últimos treinta días. La creación de los ‘Super Follows’ supone un movimiento estratégico clave para ganar posiciones en el tablero de la recientemente denominada en internet «creator economy» (Noguera-Vivo, 2021; Schram, 2020) y bajo la que han emergido plataformas de éxito como Patreon, Substack y OnlyFans, entre otras.
En este caso y de forma extraordinaria, si bien ya habíamos avisado de que todas las innovaciones tenían un carácter holís- tico, en el caso de los ‘Super Follows’ observamos un ejemplo de cómo un ámbito acaba afectando a otro de forma inevita- ble. Cuando se anuncia la posibilidad de monetizar el conte-
nido propio en Twitter, el usuario aspirante a ‘Super Follows’ modifica su estrategia de producción de contenidos para reser- var aquello que lo merece detrás de ese futuro muro de pago. Asimismo, no sólo la interacción se ve claramente alterada con ese muro de pago, sino que la difusión cobra una naturaleza ra- dicalmente distinta, más en la línea de boletines líquidos, como a buen seguro diría Bauman (2010).
Por otro lado, estamos atendiendo sobre todo a innovaciones que están enfocadas al usuario final, pero existe una carrera paralela de Twitter para satisfacer las necesidades de marcas y anunciantes. Si el uso del formato publicitario de ‘Twitter Cards’ ya estaba disponible desde hacía varios años, en no- viembre de 2020 —como vemos, un mes y un año lleno de cambios estructurales en esta red— se anunció la creación de otro formato publicitario: los anuncios en carrusel (‘Carousel Ads’); una forma de consumo táctil que sin duda nos recuerda a muchos usos nativos a los que nos tienen acostumbrados los dispositivos móviles.
Según los primeros testeos, Twitter señaló que este nuevo formato publicitario estaba alcanzando un aumento del CTR (del inglés click-through rate, una métrica habitual del marke- ting digital) de más de un 15% respecto a anteriores formatos publicitarios (Moreno, 2020). La compañía presentó esta in- novación como un movimiento clave para mejorar la difusión del mensaje publicitario que, por tanto, atañe en primera ins- tancia al ámbito de la interacción y también, en segunda, al de la difusión.
Figura 2. Tabla de innovaciones introducidas por Twitter en 2019-2021
Año de la innovación | Mes de la innovación | Cambio producido | Descripción | Ámbito principal |
2019 | Noviembre | Seguir temas | Además de seguir a usuarios, Twitter permite seguir ‘Temas’ | Interacción |
2020 | Junio | Aviso a usuarios | Leer el contenido antes de com- partirlo | Difusión |
Junio | Tuits de audio | Lanzamiento experimental de tuits con voz | Producción | |
2020 | Noviembre | Fleets | Formato similar a las ‘Stories’ de Instagram, mensajes efímeros en la parte superior del timeline. Eliminados por Twitter en agos- to de 2021, ocho meses después de su lanzamiento | Producción |
2020 | Noviembre | Aviso a usuarios | Vas a darle a ‘me gusta’ en un contenido controvertido o engañoso | Difusión |
2020 | Noviembre | Anuncios en carrusel | Twitter lanza el formato de ‘Carousel Ads’ para anunciantes, una nueva versión de las anterio- res ‘Twitter Cards’ | Interacción |
2021 | Marzo | Etiquetado de información | Twitter empieza a etiquetar tuits con información engañosa sobre las vacunas del coronavirus | Difusión |
2021 | Junio | Reacciones a tuits | Se empieza a experimentar con botones de reacciones, al estilo de Facebook | Interacción |
2021 | Junio | Super Follows | Posibilidad de tener tuits de pago si acreditas más de 10.000 seguidores y actividad frecuente en tu cuenta | Producción + Interac- ción + Difusión |
Fuente: Elaboración propia.
Conclusiones
En este capítulo hemos visto que Twitter, además de re- presentar una tensión recurrente para los periodistas entre lo personal y lo profesional (Mellado; Hermida, 2021), supone también para los usuarios una tensión entre el consumo in- cidental de noticias y otros aspectos propios de las lógicas del consumo en plataformas, que derivan en una polarización casi estructural contra la que Twitter y otras plataformas intentan luchar, especialmente desde los últimos años. Este capítulo se ha centrado en las más relevantes de los últimos tres años (2019-2021).
Dichas innovaciones, si bien se han clasificado dentro de tres ámbitos por cuestiones operativas, deben ser contempladas siempre desde la naturaleza sistémica propia de la comunica- ción en red, donde el todo siempre es mucho más que la suma de los nodos que conforman esa red.
Dicho de otro modo, lo que estamos contemplando en la actualidad es el auge de la denominada «economía de los crea- dores» (Schram, 2020), donde puede decirse, en un parafraseo de los famosos enunciados de McLuhan, que «el usuario es el mensaje» (Cardoso, 2008; García-Avilés, 2015; Scolari, 2008: 98). En paralelo a las múltiples decisiones de las plataformas para aprovechar este movimiento (algunas de ellas producién- dose al cierre de este capítulo, como no podía ser de otro modo en un ecosistema vivo), las iniciativas que tienen éxito son las que aglutinan suficiente capital social.
Que las tecnologías sean adoptadas por los usuarios de un modo diferente al previsto por las empresas es habitual, no es necesariamente malo y es una característica habitual de cómo se produce la innovación en los medios sociales. La innovación exógena, la que procede de los usuarios, ha guiado por ejemplo gran parte del camino recorrido hasta ahora por Twitter.
La tipología que hemos ofrecido en este capítulo es fruto de una observación no participante y cuya muestra procede de una selección aleatoria de conveniencia, pero teniendo en cuenta que hablamos de un periodo corto —dos años y medio— y de hasta nueve innovaciones detectadas, podríamos considerar que se trata de una muestra significativa. Esta selección podría ayu- dar en estudios relacionados con la alfabetización mediática de los usuarios en redes sociales, el diseño de mensajes periodísticos en Twitter o las estrategias de la industria de medios para mejo- rar la difusión de sus contenidos, entre otros fines.
Si bien este capítulo se ha centrado en Twitter, los niveles de actuación de innovación en cualquier red social se producen bajo lo que hemos denominado modelo PID (producción, in- teracción y difusión). A falta de análisis más profundos, queda claro que estos niveles actúan entre ellos de forma holística, donde la clave y el gran filtro es el capital social que aglutina
Bibliografía
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