CONTAGIO, pasos 4 y 5: un mando sin anclar, y una ficha para el portfolio

Para quien tenga prisa: hay un mando nuevo, “Sesgo del algoritmo”, que va más allá de lo que ya medía la investigación real — y por eso, a diferencia de todo lo demás en CONTAGIO, está marcado en la propia interfaz como sin anclar a ningún dato citado. Y hay un botón nuevo, “🖨 Ficha del modelo”, que genera una hoja para portfolio con las reglas, los parámetros exactos de la partida y las cuatro razones de Centola por las que una creencia necesita refuerzo. Con esto, CONTAGIO se da por cerrado.

Un mando que no puede citar ninguna fuente

Todo lo que hace ganar al bulo en los tres pasos anteriores viene de datos medidos: el multiplicador de 1,7× es el que encontraron Vosoughi, Roy y Aral contando 126.000 cadenas reales de noticias en Twitter. Pero hay una pregunta más que se puede hacer, y esta ya no tiene una cifra publicada detrás: ¿qué pasaría si, además de que las personas compartan más un bulo, un algoritmo de recomendación lo empujara todavía más?

Es una pregunta legítima — la transparencia algorítmica es, de hecho, parte de lo que este bloque de la asignatura pide estudiar — pero no hay ningún estudio que le ponga un número exacto a “cuánto amplifica un algoritmo el contenido falso”. Por eso el mando “Sesgo del algoritmo” se ha construido con una regla distinta a la de todos los demás controles de CONTAGIO: empieza apagado (en 0, sin cambiar nada de lo ya verificado en los Pasos 1, 2 y 3), y tanto en la interfaz como en el pie de la página queda dicho sin rodeos que es un control exploratorio, no un hallazgo.

Técnicamente, el mando multiplica la probabilidad de contagio del bulo por (1 + sesgo), encima del multiplicador de viralidad de siempre — nunca toca a la Historia A, la de la verdad, que no tiene motivo para verse afectada por un algoritmo que solo empuja al bulo. Con el mando en su punto máximo y la misma semilla que ya se usó en la entrada del Paso 1, la verdad llega exactamente a los mismos 88 nodos de siempre, pero el bulo, que antes se quedaba en 164, ahora satura los 200. Nada de esto demuestra que los algoritmos reales amplifiquen tanto — demuestra lo contrario de forma útil: que un modelo sin ningún dato real detrás puede producir un resultado todavía más alarmante que uno anclado a datos reales, y esa es precisamente la trampa que hay que enseñar a detectar.

La ficha del modelo, para llevarse algo en papel

El botón “🖨 Ficha del modelo” abre el diálogo de imprimir del propio navegador (o “Guardar como PDF” desde ahí) con una hoja pensada para el portfolio de la asignatura, no para la pantalla. Incluye la tabla de reglas del modelo, los parámetros exactos con los que se ha jugado esa partida — incluida la semilla, para poder repetirla escribiéndola de nuevo en el campo “Semilla” — y el estado de la red en el momento de imprimir.

Esa última tabla es la única parte de la ficha que no sale de ningún cálculo del modelo: recoge las cuatro razones que da Centola para explicar por qué una creencia, a diferencia de una noticia suelta, necesita que más de una fuente la confirme antes de calar — legitimidad (una fuente puede ser un caso aislado; varias hacen que parezca “así son las cosas”), credibilidad (cuantas más fuentes independientes repiten lo mismo, más fiable parece, aunque ninguna aporte una prueba nueva), contagio emocional (el miedo o la indignación se refuerzan cuando varias personas cercanas los expresan a la vez) y coordinación (si creer algo implica actuar en público, conviene ver que otros ya lo han hecho antes de arriesgarse). Está ahí para que el alumnado pueda relacionar cada una con lo que ya ha visto en pantalla al jugar en modo con refuerzo, no como un dato más de la partida.

Con esto, CONTAGIO se da por cerrado

Cinco pasos, cada uno con su propia pieza verificada antes de prometer nada: contagio simple con la ventaja real medida por Vosoughi et al. (Paso 1), contagio con refuerzo y el efecto cámara de eco de Centola (Paso 2), el puente de exportación a METIS para poner a prueba una predicción y que falle por una buena razón (Paso 3), un mando explícitamente sin anclar para explorar una pregunta que la investigación aún no ha medido (Paso 5), y una ficha para que quede constancia en papel de con qué reglas y qué parámetros se ha jugado (Paso 4). Nada se ha simulado por simular: cada número que aparece en pantalla, o está anclado a una cita, o está marcado como lo que es.

El código sigue publicado y actualizado en GitHub: github.com/jusevil271/contagio.

Fuentes

Vosoughi, S., Roy, D. & Aral, S. (2018). «The spread of true and false news online». Science, 359(6380), 1146-1151.
Centola, D. & Macy, M. (2007). «Complex Contagions and the Weakness of Long Ties».
Centola, D. (2010). «The Spread of Behavior in an Online Social Network Experiment». Science, 329(5996), 1194-1197.

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