Burbuja de filtros

Filtro burbuja es el término que define al estado de aislamiento intelectual en el que puede derivar el uso de algoritmos por parte de las páginas web para personalizar el resultado de las búsquedas. Dichos algoritmos predicen y seleccionan la información que al usuario le podría interesar basándose en su información personal, como puede ser su ubicación, historial de búsquedas o los enlaces en los que hizo clic en el pasado. Como resultado, los usuarios son apartados de información que no concuerda con sus puntos de vista y se mantienen aislados en burbujas ideológicas y culturales.

El término fue acuñado por el ciberactivista Eli Pariser. De acuerdo con Pariser, debido a los filtros burbuja los usuarios están menos expuestos a puntos de vista conflictivos y son aislados intelectualmente en su propio sesgo informativo. Pariser relata un ejemplo en donde un usuario hace una búsqueda en Google con las siglas "BP" y obtiene como resultado noticias acerca de British Petroleum mientras que otro usuario, haciendo exactamente la misma búsqueda, obtuvo información acerca del derrame de petróleo de Deepwater Horizon siendo los dos resultados de búsqueda muy diferentes entre ellos.^[1]​^[2]​^[3]​^[4]​ Un ejemplo de filtros burbuja son los resultados de la búsqueda personalizada de Google y el hilo de noticias personalizadas de Facebook.

El efecto burbuja puede tener implicaciones negativas en el discurso cívico, de acuerdo con Pariser, pero hay opiniones contrastantes que dicen que el impacto es mínimo^[4]​ y solucionable.^[5]​

Por lo tanto, los filtros burbuja son el universo propio, personal y único de información que cada uno vive en la red.^[6]​ Lo que haya en los filtros burbuja depende de la navegación y búsquedas pasadas que el usuario realiza; el problema de esto es que no decidimos lo que ingresa y más importante aún, no vemos qué es lo que se elimina.

Según Mark Zuckerberg: «Saber que una ardilla muere en tu jardín puede ser más relevante para tus intereses que saber que en África muere gente».^[7]​

1. ↑ Parramore, Lynn (10 de octubre de 2010). «The Filter Bubble» (en inglés). The Atlantic. Consultado el 20 de abril de 2011. «Since Dec. 4, 2009, Google has been personalized for everyone. So when I had two friends this spring Google "BP," one of them got a set of links that was about investment opportunities in BP. The other one got information about the oil spill...» 
2. ↑ Weisberg, Jacob (10 de junio de 2011). «Bubble Trouble: Is Web personalization turning us into solipsistic twits?» (en inglés). Slate. Consultado el 15 de agosto de 2011. 
3. ↑ Gross, Doug (19 de mayo de 2011). «What the Internet is hiding from you» (en inglés). CNN. Consultado el 15 de agosto de 2011. «I had friends Google BP when the oil spill was happening. These are two women who were quite similar in a lot of ways. One got a lot of results about the environmental consequences of what was happening and the spill. The other one just got investment information and nothing about the spill at all.» 
4. ↑ ^{a b} Error en la cita: Etiqueta <ref> no válida; no se ha definido el contenido de las referencias llamadas twsO13
5. ↑ Zhang, Yuan Cao; Séaghdha, Diarmuid Ó; Quercia, Daniele; Jambor, Tamas (febrero de 2012). «Auralist: Introducing Serendipity into Music Recommendation». ACM WSDM (en inglés). 
6. ↑ TED2011 (marzo de 2011). «Eli Pariser: cuidado con la "burbuja de filtros" en la red.» (Vídeo). TED. Consultado el 20 de octubre de 2016. 
7. ↑ Kirkpatrick, David (2010). The Facebook Effect: The Inside Story of the Company That Is Connecting the World (en inglés). Simon & Schuster. p. 296. ISBN 978-1439102121. Consultado el 13 de febrero de 2017.