Si Internet ya era importante antes de la pandemia, ahora es absolutamente fundamental. La relevancia que cobraron las redes sociales y el comercio electrónico no tiene antecedentes, y entre las aplicaciones más utilizadas está sin dudas Instagram. Allí pueden encontrarse desde locales que venden comida o artículos de limpieza hasta actores de renombre mundial o los políticos más importantes del mundo. Pero lo que abunda y sobresale son los desnudos, o mejor dicho las fotos con poca ropa.

Una investigación reciente del sitio web Mediapart demostró que Instagram da prioridad a las fotos de hombres y mujeres con poca ropa, y de esa forma moldea el comportamiento de los creadores de contenidos. La red social utiliza un algoritmo basado en una patente presentada por dos ingenieros de Facebook (empresa propietaria de Instagram desde 2012) titulada “Puntuación de imágenes basada en la extracción de características”.

De esta manera, el índice de imágenes basado en la extracción de características permite al algoritmo de Instagram calcular la puntuación de un mensaje en función de su potencial para generar interés entre los usuarios y para ser compartido por ellos.

Con esa patente Instagram puede extraer ciertas “características” del contenido multimedia publicado, como objetos, productos y rostros. Pero también puede estimar el género o la etnia de una persona, así como el “estado de desnudez” o “nivel de desnudez”.

“Instagram puede evaluar el nivel de desnudez de las personas en una imagen mediante la detección de bandas de color específicas, identificadas como tonos de piel”, dice el documento analizado por Mediapart. El sitio preguntó a Instagram sobre esto, pero la firma se negó a responder en concreto y apenas dijo que la red social “organiza los mensajes en el feed de acuerdo con cuentas rastreadas y estimadas por el público, no de acuerdo con criterios arbitrarios como la presencia de un traje de baño”.

También se podría considerar que Instagram utiliza los metadatos de desnudez en un post para detectar y eliminar contenido pornográfico o posts demasiado explícitos, como suele hacerlo. Pero entonces, ¿por qué existe la mención del “nivel de desnudez” en los criterios enumerados para calcular el índice de compromiso de un post?

¿Cómo se realizó la investigación?

Con el apoyo de la Red Europea de Periodismo de Datos, el estadístico Kira Schacht y el desarrollador Édouard Richard, Mediapart analizó 1.737 publicaciones que contenían 2.400 imágenes publicadas en Instagram entre febrero y mayo de 2020, y calculó su tasa de exposición.

Mediapart pidió a 26 voluntarios que instalaran una extensión en su navegador y siguieran a 37 personas (entre ellos 14 hombres) de 12 países diferentes. De las 2.400 fotos analizadas entre febrero y mayo, 362, el 21%, representaban cuerpos desnudos. Sin embargo, estas fotos eran el 30% de la masa total de las fotos mostradas.

En términos concretos, esto significa que, aunque el contenido “desnudo” era minoritario en la muestra presentada al panel de voluntarios, el algoritmo de Instagram lo colocó de forma más prominente en el timeline de los usuarios.

Los resultados de Mediapart demuestran que la foto de una mujer en ropa interior o en traje de baño se muestra 1,6 veces más que una foto de esa misma mujer, pero vestida. Para un hombre, la tasa es de 1,3.

Otros datos sobre el algoritmo de Instagram

Es probable que te preguntes qué es el algoritmo o el feed, y por qué son tan importantes. Para decirlo brevemente, estas herramientas sirven para entender por qué cierto contenido aparece antes que otro. Feed significa “alimento” o “alimentar” en inglés, y es precisamente eso: lo que la aplicación te ofrezco para que te “alimentes” con información.

Si sigues por ejemplo a mil cuentas, te habrás dado cuenta de que en tu feed no aparecen ni la mitad de esas cuentas. Es más: sólo aparecen las mismas diez de siempre.

El algoritmo de Instagram se basa en el aprendizaje sobre el comportamiento pasado de los usuarios para crear un feed personalizado. Por lo tanto, incluso si sigues exactamente las mismas cuentas que otra persona obtendrás un feed personalizado basado en cómo interactúas con esas cuentas.

Hay tres factores principales que determinan lo que ves en tu Instagram:

-El interés: Instagram predice que te importará una publicación con una clasificación determinada por el comportamiento pasado en contenidos similares.

-Lo reciente: esto es cuánto hace que se compartió el post, con prioridad para los posts actuales sobre los de hace semanas.

-Relación: es decir qué tan cercano eres a la persona que compartió un post, con una clasificación más alta para las personas con las que has interactuado mucho en Instagram, por ejemplo, comentando sus publicaciones o siendo etiquetados juntos en las fotos.

Más allá de esto, hay tres factores adicionales que influyen:

-La frecuencia: la frecuencia con la que abre Instagram, ya que se te mostrará mejores posts desde tu última visita.

-Seguidores: si sigues a mucha gente, Instagram escogerá a un mayor número de usuarios para tu feed, por lo que podrás ver menos a una persona en concreto.

-Uso: el tiempo que pases en Instagram determina si estás viendo los mejores posts durante sesiones cortas, o si está profundizando en la oferta y por lo tanto pasas más tiempo total navegando.

Aunque parezca una curiosidad, cómo utiliza Instagram su algoritmo es importante para mucha gente. Al respecto, el sitio AlgorithmWatch cuenta la historia de Sarah, una empresaria de alimentos europea cuya empresa aboga por una “alimentación saludable”. Como muchos dueños de pequeñas empresas, Sarah confió en las redes sociales para atraer clientes, pero con el tiempo sintió que sus fotos no llegaban a muchos de sus 53.000 seguidores… a menos que posara en traje de baño. De hecho, cuatro de sus siete posts más populares de los últimos meses la mostraron en bikini.

La historia de Sarah es la historia de miles y miles de usuarios de redes sociales que se ven silenciados según algoritmos que casi nadie termina de entender.

El texto anterior expresa mis ideas y opiniones inspiradas en: 
https://www.mediapart.fr/en/english
https://docs.google.com/document/d/1L7A5hmskm3Y3huSXHNtIIoiVijHD3dkDqubff4Yvkg8/edit
https://www.europeandatajournalism.eu/