Título del Capítulo: «Publicidad algorítmica y estereotipos de género: percepciones de las identidades LGTBIQ+»
Autoría: Celina Navarro-Bosch; Esmeralda A. Vázquez-Tapia; Gemma Gómez-Bernal
Cómo citar este Capítulo: Navarro-Bosch, C.; Vázquez-Tapia, E.A.; Gómez-Bernal, G. (2026): «Publicidad algorítmica y estereotipos de género: percepciones de las identidades LGTBIQ+». En Huertas-Bailén, A.; Navarro-Bosch, C. (eds.), Diversidades LGTBIQ+ en una esfera digital hostil. Resistencias políticas frente a decisiones algorítmicas. Salamanca: Comunicación Social Ediciones y Publicaciones.
ISBN: 978-84-10176-23-2
d.o.i.: https://doi.org/10.52495/c4.emcs.50.cyg5
Capítulo 4. Publicidad algorítmica y estereotipos de género: percepciones de las identidades LGTBIQ+
Celina Navarro-Bosch
Universitat Autònoma de Barcelona
Esmeralda A. Vázquez-Tapia
Universitat Autònoma de Barcelona
Gemma Gómez-Bernal
Introducción
Tradicionalmente, la publicidad en formatos convencionales, pensada para ser emitida o publicada en televisión, radio o prensa (el spot televisivo, el jingle radiofónico, el anuncio en prensa…), se enmarcaba en estructuras binarias del género: para las mujeres, productos de maquillaje, cuidado personal, maternidad y hogar; mientras que, para los hombres, objetos relacionados con automovilismo, finanzas y cuidado personal enfocado a reforzar los arquetipos masculinos (Eisend, 2010; Goffman, 1976). Pese a la aparición de nuevos formatos potenciados por Internet (publicidad de afiliados, publicaciones patrocinadas, anuncios nativos…), el binarismo persiste en las plataformas digitales incluidas las redes sociales, donde las identidades LGTBIQ+ también se enfrentan a una discriminación sistemática que no toma en cuenta su autopercepción y diversidad más allá de lo heteronormativo.
El género se concibe como un fenómeno multidimensional, dinámico y socialmente construido, cuya definición no puede reducirse a la visión tradicional de que existen exclusivamente dos sexos bien delimitados, ni a una base exclusivamente biológica (Hyde et al., 2019; Morgenroth; Ryan, 2021). En este sentido, su definición se entiende como un conjunto de normas, expectativas y prácticas performativas producidas a partir del constructo social (Butler, 1990).
El estudio del género también participa en la construcción de estereotipos relacionados con este fenómeno y la identidad sexual-afectiva. Dichos estereotipos organizan la concepción social del género binario, a través de la delimitación de ciertos atributos psicosociales: 1) de tipo comunal asociado a lo femenino (sensibilidad, cuidado, emocionalidad); 2) de tipo agentivo vinculado a lo masculino (asertividad, liderazgo, autonomía), lo cual resulta en claras consecuencias en la distribución desigual de roles, poder y estatus (Deux; Lewis, 1984; Eagly et al., 2004, 2020). Esta matriz binaria no solo refuerza la percepción de que ciertas cuestiones o actitudes se clasifican en femenino y/o masculino (por ejemplo, las elecciones laborales, las tareas cotidianas, la forma de vestir, etc.), sino que también penaliza a quienes se sitúan fuera de las normas de género y de la heterosexualidad (Greenburg; Gaia, 2019; Norton; Herek, 2013). Particularmente, las personas LGTBIQ+ quedan expuestas a la estigmatización, violencia simbólica y discriminación interseccional al ser consideradas fuera de los márgenes binarios (McCarty; Burt, 2024; Steffens et al., 2019).
La publicidad es un dispositivo central en la difusión y naturalización de la normatividad binaria y los estereotipos de género, desde su propia creación con la aparición de los medios tradicionales como la televisión, la radio y la prensa (Blloshmi, 2013; Goffman, 1976; Huertas Bailén, 2005). Los mensajes publicitarios reiteran la asociación de las mujeres con atributos comunales, relegándolas a roles domésticos, maternales o hipersexualizados, mientras que los hombres son representados como proveedores, expertos o figuras de éxito profesional (Grau; Zotos, 2016; Heathy, 2020; Tsichla, 2020). De este modo, la publicidad no solo refleja una distribución desigual de roles, sino que contribuye activamente a consolidarla al presentar estas configuraciones como deseables, normales y socialmente recompensadas (Aramendia-Muneta et al., 2020; Davies, 2025).
Si bien se observan intentos regulatorios a nivel europeo, como la Directiva de Servicios Audiovisuales (2010/13/UE), que prohíbe la discriminación por razones de sexo, raza, religión o nacionalidad en publicidad, y las resoluciones del Parlamento Europeo (2013) contra los estereotipos de género, junto con cambios discursivos para limitar las representaciones explícitamente sexistas, la literatura señala que los estereotipos de género persisten mediante formas más sutiles de segmentación y codificación visual y narrativa (Davies, 2025; Grau; Zotos, 2016; Tsichla, 2020). La aparición de la publicidad digital y de formatos híbridos no desactiva estas lógicas, sino que las reconfigura.
Las campañas todavía utilizan guiones de feminidad y masculinidad normativas y, cuando incorporan identidades LGTBIQ+, lo hacen a menudo bajo marcos superficiales o convencionales, que tampoco desafían la división binaria del género (Aramendia-Muneta et al., 2020; Roth-Cohen et al., 2023; Shkurkin et al., 2017). Por tanto, esta continuidad entre medios tradicionales y entornos digitales se debe a que los sistemas de recomendación y segmentación publicitaria han heredado, sin cuestionarla, esa manera de hacer, y lo que han hecho es sencillamente traspasar esas representaciones a contextos algorítmicos, con mayor potencial de expansión que los sistemas de distribución del pasado.
Con este punto de partida, el objetivo de este capítulo es analizar las percepciones de las personas LGTBIQ+ sobre la publicidad personalizada en las plataformas digitales y su relación con los estereotipos de género. Es decir, no ahondaremos en el análisis de contenido, sino que nos centraremos en cómo el colectivo percibe esta permanencia del dominio de lo binario.
Este capítulo incluye una investigación de corte cualitativo, que analiza las respuestas de una muestra de personas LGTBIQ+ hacia la publicidad personalizada existente en las plataformas digitales y la manera en que estas se relacionan con los estereotipos de género que ahí aparecen. Se llevaron a cabo 24 entrevistas individuales en profundidad, una técnica cualitativa apropiada para explorar las experiencias, percepciones y significados sobre un tema en particular; en este caso, la publicidad algorítmica, desde la propia voz de cada persona participante (Ríos Martínez, 2019; Rodríguez-García; Pino-Juste, 2019). Para la realización de las sesiones, se utilizó un cuestionario semiestructurado, lo que permitió profundizar en matices y vivencias situadas vinculadas a identidades, prácticas y representaciones sociales (Mishler, 1991; Taylor; Bogdan, 2008).
Sobre la muestra, esta incluye diversas ocupaciones laborales (estudiantes universitarios, hostelería, servicios, marketing y profesorado) y las personas participantes provienen de distintas ciudades españolas (Barcelona, Madrid, Murcia y Salamanca). Todas ellas firmaron un consentimiento informado y a cada una se les asignó un pseudónimo para garantizar su anonimato en la presentación de los resultados obtenidos.
Las entrevistas se desarrollaron en formato presencial y virtual. Las grabaciones, transcritas verbatim con Microsoft Teams, fueron revisadas manualmente para garantizar su fidelidad. Posteriormente, el uso del programa Atlas.ti facilitó la codificación y gestión estructurada del material.
Para el tratamiento de los datos, el corpus textual fue sometido a un análisis temático inductivo (Braun; Clarke, 2006). De este modo, la codificación se realizó sin categorías predefinidas, lo que permitió que los temas surgieran a partir del discurso de las personas participantes. En una primera fase, se identificaron los códigos descriptivos sobre la presencia de la publicidad en general dentro de las plataformas; seguidamente, se profundizó en las características y tipología de las representaciones comerciales. Esta aproximación iterativa permitió extraer patrones interpretativos que incluyen el tipo de visibilidad LGTBIQ+ identificada en la publicidad algorítmica, los objetos comerciales representados y su relación con los estereotipos de género.
Las plataformas digitales y redes sociales emplean métodos automatizados de reconocimiento para inferir atributos sensibles como el género, la orientación sexual, el origen étnico o las opiniones políticas, con el fin de predecir preferencias y gustos de las personas usuarias y optimizar estrategias publicitarias (Fosch-Villaronga et al., 2026). Los estudios que abordan esta cuestión exponen que estos procesos son opacos y están basados en la economía de la atención, un modelo donde el interés humano es considerado un recurso valioso y monetizable (Davenport; Beck, 2001; Tufekci, 2013).
Esta dinámica resulta efectiva, pero tiene sus limitaciones. Por un lado, permite segmentar audiencias, dirigir campañas o excluir grupos específicos para maximizar la eficacia del marketing y, al mismo tiempo, conlleva la perpetuación de sesgos preexistentes como sucede con los derivados de los estereotipos de género (Fosch-Villaronga et al., 2021; Ur et al., 2012).
El profiling, entendido como la recopilación y el análisis de datos personales para evaluar aspectos relacionados con el comportamiento, las preferencias de contenidos o los temas de interés, constituye la base técnica de la publicidad algorítmica (Ur et al., 2012; Wachter, 2020). De esta forma, las empresas crean perfiles que facilitan la segmentación de los públicos dentro de las plataformas y redes sociales (Büchi et al., 2023; Wachter, 2020). Este proceso se potencia mediante el microtargeting, impulsado por inteligencia artificial, el cual automatiza la personalización de anuncios prediciendo rasgos psicosociales a partir de huellas digitales, como la geolocalización, las interacciones o el historial de navegación (Barbu, 2014; Kosinski et al., 2013; Matz et al., 2017). La mayoría de las investigaciones que abordan esta cuestión se ha centrado en su aplicación en campañas políticas dada su capacidad persuasiva (Carrella et al., 2025; Kruikemeier et al., 2016; Tappin et al., 2023; Zarouali et al., 2022). Sin embargo, la literatura disponible deja claro, por un lado, que en la publicidad se emplea el mismo mecanismo para detectar perfiles psicológicos y maximizar así el impacto, como ya sucedía con las primeras estrategias de segmentación en redes sociales (Barbu, 2014; Boerman et al., 2017) y, por otro, que reproduce sesgos de género, lo que favorece y perpetúa las narrativas tradicionales (Izyumenko et al., 2025; Matz et al., 2017).
En este contexto social y tecnológico, los algoritmos no solo reflejan normas de género heredadas de datos de entrenamiento sesgados, sino que las amplifican activamente a través de perfiles predictivos que influyen en la visibilidad de contenidos y en la construcción de identidades digitales (Hall; Ellis, 2023; Lou et al., 2024). Por ejemplo, plataformas como Facebook utilizan shadow profiles, perfiles confeccionados de forma artificial a partir de atributos inferidos —no provienen de personas usuarias reales—, para microsegmentar campañas basadas en rasgos psicológicos o demográficos, lo que incluye una predicción del género a través de diversas interacciones (Kosinski et al., 2013). En relación con ello, Wachter y Mittelstadt (2019) advierten que estas técnicas opacas convierten la publicidad en un vector de manipulación sutil, donde la economía de la atención prioriza la retención sobre la equidad y genera desigualdades de acceso o prácticas publicitarias discriminatorias.
Además, los sistemas de clasificación automática de género (GCS, por sus siglas en inglés), que son clave en el desarrollo de la publicidad algorítmica, reducen la complejidad del género a un esquema binario simplista que clasifica rasgos extraídos de imágenes, vídeos, textos o patrones de interacción interpretados como «masculinos» o «femeninos», de forma que invisibiliza expresiones e identidades que no encajan en esta dicotomía (Fosch-Villaronga et al., 2021; Hamidi et al., 2018). Los GCS emplean clasificadores de aprendizaje automático para detectar género y activar procesos de segmentación, profiling y personalización publicitaria. Se entrenan a partir de conjuntos de datos previamente etiquetados que codifican estereotipos (por ejemplo, vocabulario sentimental, que es más frecuente en mujeres, frente a términos analíticos, que se asocia con hombres) (Fosch-Villaronga et al., 2021).
Desde la perspectiva de las personas usuarias, algunos estudios señalan que estas prácticas resultan útiles e inquietantes al mismo tiempo, al generar la percepción de que las plataformas las conocen demasiado bien, suscitando sensaciones de vigilancia, invasión de la intimidad y pérdida de control sobre la identidad digital (Büchi et al., 2023; Ur et al., 2012; Zhang et al., 2025). En el caso de los atributos relacionados con la identidad sexual-afectiva y de género, el sentido de incertidumbre se intensifica. Según señalan Tomasev et al. (2021) y Wang y Spronk (2023), los algoritmos interpretan deseos, prácticas o identidades que no siempre son explícitamente declaradas, lo que produce una sensación de exposición forzada e ineludible por los datos. Esta lógica binaria y opaca refuerza estereotipos psicosociales y agrava desigualdades, al ignorar que el género es un constructo fluido, performativo y socialmente mediado, y que la identidad sexual-afectiva no puede ser reducida a patrones de consumo o clics (Butler, 1999; Tomasev et al., 2021).
Paralelamente, los motores de búsqueda y algoritmos de recomendación contribuyen a este problema al responder con resultados que perpetúan asociaciones estereotipadas sobre el género; por ejemplo, vinculando el cuidado y las emociones con las mujeres y el liderazgo con los hombres (Fabris et al., 2020). Para las personas LGTBIQ+, estas dinámicas algorítmicas resultan especialmente perjudiciales. Una de las consecuencias más graves es el misgendering o la malgenerización, es decir, la asignación errónea o no consentida de género (Gelpi, 2023), la cual no se vive como un simple fallo técnico, sino como una forma de violencia estructural que vulnera la autonomía, la autoestima y la autenticidad, aumentando el riesgo de estigmatización social (Fosch-Villaronga et al., 2021, 2026; Hamidi et al., 2018; Pereira; Baranauskas, 2018). Las investigaciones disponibles muestran que las personas usuarias trans y no binarias son malgenerizadas de forma sistemática; de hecho, algunos estudios muestran que el 100% de las participaciones no binarias revelan haber sido malgenerizadas por estos sistemas, al mismo tiempo que recogen la limitada disposición de opciones para corregir o impugnar esas etiquetas (Fosch-Villaronga et al., 2026; Hamidi et al., 2018; Simpson; Semaan, 2021).
La literatura también documenta el modo en que los sistemas de recomendación y segmentación construyen una legibilidad algorítmica de las identidades LGTBIQ+ que a menudo es incompatible con la forma en que estas personas se autoidentifican (Cannon, 2022; Myles et al., 2023; Wang; Spronk, 2023). En el contexto del marketing algorítmico, Cannon (2022) muestra que las identidades no binarias quedan atrapadas en marcos de lectura diseñados para personas usuarias cisgénero y normativas; de modo que los sistemas fuerzan su clasificación en segmentos de mercado que no reflejan su experiencia, ni su autoidentificación. Asimismo, investigaciones sobre el uso cotidiano de TikTok, Instagram u otras plataformas de vídeo evidencian que los feeds de recomendación asignan contenido «para ti» basados en interacciones mínimas (visualizaciones, likes, tiempo de visionado), lo que puede resultar en repetidas exposiciones a narrativas estigmatizantes sobre lo queer, así como en la aparición de anuncios que presuponen prácticas o identidades ajenas a las personas LGTBIQ+ (Myles et al., 2023; Simpson; Semaan, 2021).
Desde el punto de vista de las personas usuarias LGTBIQ+, esto se traduce en falta de seguridad y necesidad de «autogestionar» su trazabilidad algorítmica a través de la modificación de likes, la creación de cuentas secundarias o la limitación de interacciones para intentar reducir estos sesgos (Myles et al., 2023; Wang; Spronk, 2023). No obstante, a pesar de estas tácticas, la literatura subraya que las personas LGTBIQ+ reportan más experiencias de acoso, exclusión algorítmica y exposición a anuncios intrusivos, como contenidos médicos o terapéuticos que patologizan las identidades disidentes de género y la heteronorma (Myles et al., 2023; Pereira; Baranauskas, 2018; Wachter, 2020).
Desde la óptica de la justicia algorítmica, la infrarepresentación e invisibilización en las plataformas digitales no solo genera y preserva prejuicios sobre la manera en que se presentan y valoran ciertos grupos de personas, sino que también perpetúa desigualdades de acceso a información, servicios y espacios de participación online. Al reproducir jerarquías de género y valores heteronormativos, los algoritmos sitúan a las personas LGTBIQ+ en una posición de clara vulnerabilidad estructural (Hall; Ellis, 2023; Tomasev et al., 2021; Wachter, 2020).
Como ya se viene explicando, la publicidad algorítmica actúa como un dispositivo de reproducción de estereotipos profundamente conservadores que perpetúan la segmentación de las mujeres hacia contenidos publicitarios vinculados a atributos comunales y roles maternales o estéticos, mientras que a los hombres se les relaciona con roles agentivos o de autonomía (Deux; Lewis, 1984; Eagly et al., 2004, 2020). Pues bien, entre las personas entrevistadas, esta reproducción de sesgos afecta especialmente a las mujeres del colectivo, aunque, entre los hombres gais, también se despliega un mecanismo de mercantilización normativa, estructurado en torno a la moda y a la imposición de una homonormatividad corporal excluyente.
Un ejemplo de estas dinámicas se observa en los testimonios de las usuarias cisgénero bisexuales entrevistadas, quienes reportan el carácter intrusivo de la publicidad relacionada con la depilación, las pruebas de embarazo o, una vez cruzan la barrera de los 30 años, las cremas antiedad. Este perfil de mujeres interpreta esto como una presión basada en el constructo sociopatriarcal:
Por su parte, respecto a la barrera de la edad, otra entrevistada reflexiona sobre la presión estética ligada al envejecimiento:
En el caso de los hombres gais, cuando el algoritmo detecta su identidad sexual-afectiva tiende a clasificarlos en marcos comerciales que promueven una homonormatividad sumamente restrictiva. Los usuarios entrevistados señalan que la publicidad algorítmica les impone un estándar muy superficial y excluyente, protagonizado por hombres blancos, jóvenes, con expresión de género hegemónica y extremadamente musculados, lo que invisibiliza otros cuerpos, personas mayores o racializadas.
Los entrevistados gais reconocen que esta curación publicitaria en las plataformas promueve «una forma correcta» de ser una persona diversa, infiriendo que la exclusión del feed equivale a una invalidez comercial o social: «lo que no me parece, pues yo entiendo que es la forma no correcta o, al menos, no es la que me venden» (Chico90, hombre gay cis, 35 años).
Además, estos participantes vinculan estas imágenes comerciales con representaciones de heteropassing. Es decir, con la visibilidad a hombres gais que se ciñen a la norma de la masculinidad hegemónica y belleza tradicional, pero que, de igual forma, pueden promover un tipo de moda estereotipada y sexualizada de los gais.
Estas afirmaciones de las personas LGTBIQ+ participantes en nuestro estudio dialogan directamente con lo señalado en otros trabajos sobre la manera en que la publicidad es concebida como un dispositivo central en la difusión y naturalización de los estereotipos de género (Blloshmi, 2013; Goffman, 1976). Lejos de ser un mero reflejo social, la segmentación publicitaria contribuye activamente a consolidar esta matriz de desigualdad al presentar estas configuraciones como deseables, normales y socialmente recompensadas (Aramendia-Muneta et al., 2020; Davies, 2025). Asimismo, cuando la publicidad algorítmica incorpora identidades fuera de los márgenes heteronormativos, lo hace bajo lógicas de consumo superficiales que no subvierten, sino que perpetúan los guiones tradicionales de masculinidad y feminidad (Roth-Cohen et al., 2023; Shkurkin et al., 2017).
Binarismo y malgenerización algorítmica como violencia estructural
El binarismo y la malgenerización (misgendering) algorítmica son cuestiones que afectan de forma muy particular a las personas usuarias trans y no binarias. Estos conceptos se relacionan con el hecho de que los sistemas clave para la publicidad algorítmica (GCS) reducen la complejidad de la identidad a un esquema binario y simplista (Fosch-Villaronga et al., 2021; Hamidi et al., 2018). Es más, como señalan Cannon (2022) y Myles et al., (2023), esta legibilidad algorítmica es a menudo incompatible con la forma en que las personas LGTBIQ+ se autoidentifican en relación con su género. En el ámbito publicitario, esto se traduce en una malgenerización algorítmica que los usuarios no viven como un simple fallo técnico, sino como una forma de violencia que actúa en contra del sentido de autenticidad (Fosch-Villaronga et al., 2021, 2026). De alguna manera, esta es la forma de funcionar el sistema. Por tanto, es algo mucho más grave que un mero problema técnico.
Las personas entrevistadas no binarias y trans reportan disonancias entre su identidad y el perfilado publicitario que obtienen. A modo ilustrativo, podemos mencionar las reflexiones de Faraday, una persona queer de 32 años. Según nos explicó en la entrevista, el algoritmo de YouTube le asigna un perfil masculino y le bombardea con publicidad de crypto bros y cursos de programación con un tono que recuerda a la «manosfera», donde se exalta una retórica misógina y una visión del éxito económico como una herramienta de dominio puramente masculina (García-Mingo; Díaz, 2022; Iñigo, 2026). En la misma línea, Jota, una persona no binaria de 28 años, reconoce que el algoritmo le impone publicidad hipermasculinizada, relacionada con gimnasios, proteínas y fútbol, a pesar de sus clics de «no me interesa». Y todavía resulta más extremo el caso de Aran, otra persona no binaria de 29 años, a quien el algoritmo le asignó un perfil de «mujer cis de extrema derecha», al mostrarle anuncios conservadores sobre la familia tradicional, higiene vaginal, embarazo e, incluso, contenido racista:
Aunado a lo anterior, se suma lo comentado por Joker, un entrevistado masculino trans de 27 años. Joker explica que el algoritmo de Instagram le identifica como hombre blanco cisgénero y le muestra publicidad instándole a «donar semen», una situación biológicamente imposible para él. No obstante, TikTok lo clasifica como «lesbiana» basándose puramente en sus interacciones previas con contenido de humor sáfico:
Estas experiencias materializan empíricamente lo planteado por Myles et al. (2023), Pereira y Baranauskas (2018) y Wachter (2020), quienes sostienen que las personas LGTBIQ+ no solo se exponen a más experiencias de acoso y exclusión, sino a un tipo de publicidad intrusiva del ámbito sanitario y terapéutico, que, además, refuerza la heteronorma. Como ironiza Alexis, otra persona no binaria de 27 años: «siento que confundo bastante a los algoritmos porque soy anarquista… El dato de género va cambiando de mes a mes porque no sabe leerme. Se le va un poco la cabeza».
En definitiva, los algoritmos muestran una profunda incomprensión de las disidencias. La clasificación de las personas trans y no binarias mediante interacciones y métricas de retención demuestra la total incapacidad del algoritmo para reconocer identidades diversas fuera del binarismo, ya que ignora sus rasgos individuales más complejos (Myles et al., 2023; Simpson; Semaan, 2021). Tanto el binarismo como la malgenerización algorítmica invisibilizan la capacidad de cada persona para definir su propia identidad dentro de las plataformas, amplifican los sesgos de entrenamiento y subordinan la autoidentificación legítima de las personas trans y no binarias a las predicciones opacas de la economía de la atención. Una cuestión que coincide con lo señalado por Fosch-Villaronga et al. (2021) y Ur et al. (2012), quienes argumentan que estos procesos de segmentación son faltos de transparencia y su único objetivo es incrementar la efectividad del marketing, sin cuestionarse que eso implique una reproducción sistemática de los estereotipos de género.
El microtargeting comercial utiliza las predicciones automatizadas de perfiles psicosociales para maximizar el impacto publicitario (Barbu, 2014; Boerman et al., 2017). Sin embargo, excluye primordialmente al colectivo LGTBIQ+ de esta segmentación mercantilista, salvo en campañas oportunistas, como las que se organizan en torno al mes del Orgullo (Pride), o en ámbitos específicos, como servicios de reproducción asistida, según afirman las personas entrevistadas. Este es otro de los efectos de las prácticas de clasificación que reproducen sesgos de género y favorecen narrativas tradicionales en los anuncios personalizados (Izyumenko et al., 2025; Matz et al., 2017), al mismo tiempo que influyen en la visibilidad de contenidos y en la construcción de identidades digitales (Hall; Ellis, 2023; Lou et al., 2024).
En este marco, emerge una tensión algorítmica entre la hipervigilancia de las personas usuarias, destinada a capturar todas sus interacciones básicas (Matz et al., 2017), y la invisibilización comercial, que revela que los algoritmos rastrean exhaustivamente las huellas digitales sin convertirlas en oportunidades publicitarias para el colectivo. Es como si se tratara de una exclusión estructural disfrazada de precisión técnica (Wachter; Mittelstadt, 2019). Por tanto, no es extraño que las personas usuarias LGTBIQ+ reporten una ausencia casi total de publicidad positiva o relevante para su colectivo, con escasas campañas limitadas a temporadas o fechas específicas (Día del Orgullo o Mes del Orgullo), e ignoren servicios esenciales como organizaciones de derechos o salud especializada.
Esta asimetría es percibida como una discriminación sutil o simbólica, ya que no se manifiesta de forma directa, sino mediante la desatención sistemática hacia ciertos intereses sociales, en este caso de las personas LGTBIQ+. Paulo, hombre gay de 28 años, explica que busca activamente contenido LGTBIQ+ y anota: «Me conocen perfectamente para venderme ropa, pero me invisibilizan cuando busco información sobre mis derechos». De igual forma, Nora, una entrevistada lesbiana de 26 años, añade: «Por junio, me sale mucho merchandising del colectivo. Se anuncian más, pero va por épocas, en general no me sale casi nada».
Como excepción a este silenciamiento, el microtargeting sí se hace visible puntualmente entre las usuarias lesbianas, quienes reciben publicidad de clínicas de fertilidad, reproducción asistida e información sobre métodos de concepción. Respecto a esto, Dickinson (mujer lesbiana, 30 años) reflexiona críticamente sobre cómo el algoritmo mercantiliza la maternidad lésbica, al asimilarla directamente con los valores y objetivos reproductivos de la pareja heterosexual hegemónica, lo que consecuentemente borra otras formas de relaciones afectivas o de familias: «Me ha gustado porque estoy en el target (...) pero estar con una mujer no significa que quiera ser madre (...) se igualan los objetivos de heteros a lesbianas (...) caemos en el ‘generalismo’, ahí me da que pensar».
Los resultados sobre esta tensión algorítmica evidencian una interpretación superficial de las realidades LGTBIQ+. Aunque las plataformas buscan proyectar una ilusión de visibilidad e inclusión, una lectura crítica demuestra que el algoritmo mercantiliza la disidencia al integrarla en marcos convencionales que no desafían las estructuras tradicionales del género (Tomasev et al., 2021). En este sentido, la publicidad algorítmica incorpora la diversidad sexual-afectiva y de género como nicho de consumo, pero lo hace de forma instrumental, sin cuestionar el binarismo de género ni la heteronormatividad.
Las conclusiones derivadas de este estudio evidencian que la personalización de la publicidad algorítmica opera como un espejismo, un aparente reflejo de diversidad que, en realidad, oculta y perpetúa estructuras normativas de género. En consecuencia, las plataformas digitales rara vez realizan una interpretación genuina de las complejidades identitarias de las personas diversas; por el contrario, las traduce en métricas de consumo tradicionales y estereotipadas.
A pesar de la transición desde los medios tradicionales a los digitales, la publicidad algorítmica no desactiva las lógicas binarias, sino que las reconfigura y consolida, al utilizar guiones de feminidad y masculinidad conservadores que penalizan a quienes se sitúan fuera de estos constructos. La publicidad algorítmica automatiza los estereotipos de género a través de infraestructuras técnicas que los codifican en criterios de clasificación y segmentación, lo que deriva en nuevas formas de exclusión. En este sentido, procesos como el microtargeting actúan como dispositivos de normalización que traducen los matices identitarios en categorías discretas y comercialmente explotables, tras realizar una lectura reduccionista del espectro diverso y no heteronormativo.
Estas pautas publicitarias basadas en una lógica algorítmica normativa y binaria no solo actúan a nivel representacional, sino que tienen efectos materiales adversos en la propia experiencia digital de las personas LGTBIQ+. La exposición reiterada a contenidos estereotipados, la malgenerización sistemática y la ausencia de opciones efectivas para corregir las inferencias algorítmicas evidencian una pérdida de control sobre la propia identidad digital, y así es percibido. Estas condiciones sitúan a las personas usuarias en una posición de vulnerabilidad, en la que sienten que deben buscar la manera de negociar activamente su visibilidad, mediante prácticas de autocensura o gestionando sus interacciones para evitar clasificaciones erróneas y opresivas.
Nuestra investigación ha puesto de manifiesto que la llamada recomendación personalizada funciona más como una estandarización automatizada que como una adaptación real (reconocimiento real) a la diversidad. Lejos de responder a las trayectorias vitales, contextos o autodefiniciones de las personas, los sistemas algorítmicos priorizan correlaciones estadísticas que simplifican la experiencia social en función de su rentabilidad publicitaria. Esto explica por qué, incluso cuando las plataformas identifican correctamente pertenencias o características hacia lo LGTBIQ+, las recomendaciones resultantes tienden a ser limitadas, conservadoras o directamente excluyentes.
Por otro lado, la tensión entre hipervigilancia e invisibilización revela una paradoja estructural en la economía de la atención. Si bien las plataformas son capaces de recolectar y procesar grandes volúmenes de datos sobre las personas usuarias, este potencial técnico no se traduce en una mayor inclusión o diversidad en los contenidos publicitarios. Al contrario, se observa una exclusión selectiva que silencia necesidades informativas, sociales y políticas de las realidades LGTBIQ+, activándose únicamente para hípersegmentar nichos de consumo bajo lógicas oportunistas o estacionales.
Desde una perspectiva crítica, observamos que la publicidad algorítmica constituye un espacio de producción de desigualdad simbólica y material, donde los sesgos de género y de identidad sexual-afectiva no son anomalías del sistema, sino consecuencias estructurales de su diseño y funcionamiento. Para finalizar este capítulo, queremos apuntar la necesidad de repensar los modelos de personalización desde enfoques más inclusivos y éticos que incorporen la autodeterminación identitaria, la diversidad de experiencias y la justicia algorítmica como principios centrales. Esto implica no solo mejoras técnicas en los sistemas de clasificación, sino también cambios en los supuestos comerciales y los marcos regulatorios con el fin no solo de evitar que la diversidad de identidades, tanto LGTBIQ+ como de otras índoles (v.g. neurodivergentes, funcionales, etc.), sea reducida a una categoría de mercado sino también de garantizar entornos digitales más equitativos.
Aramendia-Muneta, M.E.; Olarte-Pascual, C.; Hatzithomas, L. (2020). Gender stereotypes in original digital video advertising. Journal of Gender Studies, 29(4), 403-419. https://doi.org/10.1080/09589236.2019.1650255