Un estudio muestra que el algoritmo de X (Twitter) mueve al usuario a posiciones políticas más conservadoras

¿La investigación es de buena calidad?   

“Es una investigación experimental con una muestra de casi 5.000 usuarios de X en Estados Unidos, durante un período de siete semanas en el verano de 2023. Este período corresponde a seis meses más tarde de la compra de Twitter por Elon Musk y un año antes de que este diera su respaldo público al entonces candidato republicano a la presidencia de Estados Unidos, Donald Trump. Tanto por su tamaño muestral como por los procedimientos de recolección y análisis de los datos, se trata de una investigación rigurosa, como se espera de una revista científica de la calidad científica de Nature. Cabe señalar, además, que el equipo investigador hizo el experimento por medios propios y sin la colaboración de X, lo cual refuerza la independencia de los resultados”.   

¿Cómo encaja con la evidencia existente?   

“Desde que redes como Facebook o Twitter aparecieron en la primera década de 2000, teorías como la cámara de eco o el filtro burbuja han planteado que las redes sociales actúan como filtros selectivos de ciertas opiniones. Según estas teorías, a través de sus algoritmos secretos las redes estarían actuando como guardabarreras (gatekeepers) de la información, aumentando la visibilidad de ciertos contenidos y reduciendo otros. En su afán por maximizar la fidelización de los usuarios, las redes sociales se habrían convertido en filtros inadvertidos de la información que consumen sus usuarios.   

En las dos últimas décadas, se han realizado varios estudios que han medido estos efectos de filtro y de refuerzo selectivo de contenidos por parte de las redes en su conjunto. Lo singular de este estudio publicado en Nature es que analiza los efectos de X en el posicionamiento político de sus usuarios, analizando respectivamente el modo “Para ti” de X, aquel que presenta publicaciones de acuerdo con una selección algorítmica determinada por la propia red social, con el modo “Siguiendo”, donde es cada usuario quien decide qué cuentas visualiza y recibe las publicaciones en orden cronológico. El estudio ha comprobado que, usado de manera recurrente, el modo “Para ti”, la selección algorítmica, propicia en los usuarios de X un desplazamiento hacia posiciones políticas más conservadoras.   

Ahora bien, el efecto no incide de igual manera en todas las personas, sino que varía según su posicionamiento de partida en el arco ideológico. Quienes al principio del experimento se autodefinieron como progresistas (‘liberales’, según la terminología del estudio) sufrieron un efecto relativamente limitado de desplazamiento hacia posiciones conservadoras; en cambio, quienes al inicio afirmaron alinearse con posiciones conservadoras o independientes, evolucionaron hacia posiciones todavía más conservadoras”.   

Los datos son sobre usuarios de EE.UU. ¿Puede ser que en otros países el algoritmo también dirija hacia puntos de vista más conservadores?   

“Puede ser. Sin embargo, de momento es solo una hipótesis. Habría que comprobar mediante estudios adicionales si la configuración específica de X en cada país y en cada lengua se traduce en un fenómeno análogo de escoramiento ideológico hacia posiciones conservadoras como el detectado en Estados Unidos. Asimismo, hay que tener presente que, más allá de X, las particularidades políticas de cada país pueden contribuir a potenciar o, por el contrario, a moderar este efecto. De momento, lo que este estudio permite afirmar es que en Estados Unidos este efecto se ha comprobado”.   

¿Tiene alguna limitación importante que haya que tener en cuenta?   

“Los autores del estudio destacan dos limitaciones principales: en primer lugar, el hecho de que los resultados deben circunscribirse a la red X y, en segundo lugar, que el período de tiempo en el que se realizó el experimento tiene una incidencia relevante.   

En cuanto a la primera limitación, no hay que exagerar diciendo que todas las redes sociales influyen en las opiniones políticas de sus usuarios igual que X. De hecho, los autores del estudio señalan que las preferencias de los dueños de cada plataforma pueden hacer que cada red social influya de forma distinta en sus usuarios.   

En cuanto a la limitación temporal, el estudio se realizó durante un período de siete semanas, en el verano de 2023. Aunque se trata de un tiempo relativamente prolongado, no permite determinar cuáles son los efectos en plazos más largos, como, por ejemplo, años de exposición a las redes”.   

¿La investigación es de buena calidad? 

“Este trabajo es una advertencia rigurosa sobre la plasticidad de las actitudes políticas frente a la arquitectura y diseño de las plataformas digitales. Más allá, se ve que se pueden modificar prioridades políticas sin alterar identidades partidistas.    

Lo más destacable en cuestiones de calidad de la investigación es que los autores presentan un ensayo controlado aleatorizado para analizar un riesgo sistémico, que se suele presentar en forma de inquietud, pero con un complicado análisis de estas características. El grupo de investigación utilizó una triangulación de datos, combinando encuestas de opinión (subjetivas) con datos de comportamiento real del engagement (seguimiento de cuentas) a partir de una extensión. Estas mediciones han permitido demostrar cómo el algoritmo altera la estructura de la red social del individuo, además de su flujo de información”.   

¿Cómo encaja con la evidencia existente? 

“A diferencia de otros estudios de Meta que solo analizaban el apagado del algoritmo, este diseño mide tanto el efecto que produce activarlo, cambiando del modo cronológico de X al algorítmico, como al desactivarlo. En este trabajo han podido capturar la persistencia del efecto generado por el modo algorítmico”.   

Los datos son sobre usuarios de EE.UU. ¿Puede ser que en otros países el algoritmo también dirija hacia puntos de vista más conservadores? 

“Las mediciones se realizaron en un año de alta carga política en EE. UU., por lo que la magnitud de los efectos podría variar en contextos menos polarizados o en otros países. 

Algo que destaca es que el estudio halla una constante porque el algoritmo ‘silencia’ a los medios de comunicación tradicionales, de modo que el vacío lo llenan voces más radicales. Si en un país específico las voces más activas y polarizadoras son conservadoras, el algoritmo las potenciará”. 

¿Tiene alguna limitación importante que haya que tener en cuenta? 

“El algoritmo de X carece de transparencia y cambia constantemente (especialmente bajo la gestión de Elon Musk), por lo que los resultados podrían ser diferentes hoy o en una cultura política distinta (por ejemplo, en Europa o América Latina). 

Tampoco se sabe si el efecto encontrado persiste a largo plazo, si se intensifica o se diluye. Asimismo, el estudio solo analiza a personas que ya usan X con frecuencia y no aporta información sobre cómo el algoritmo afectaría a alguien que entra de nuevas en la plataforma o a la población general que no usa redes sociales. 

En definitiva, este trabajo resulta de especial interés ahora, en plenas negociaciones y controversias acerca de la gobernanza de las plataformas digitales y las redes sociales porque se demuestra que la mediación algorítmica, lejos de ser neutral, favorece narrativas específicas y altera la dieta informativa de los ciudadanos”. 

El estudio es sólido desde el punto de vista metodológico y representa uno de los experimentos de campo independientes más rigurosos sobre feeds algorítmicos realizados hasta la fecha. El diseño aleatorio y la combinación de datos de encuestas con rastros de comportamiento proporcionan pruebas causales creíbles de que la exposición a la fuente algorítmica de X puede influir en determinadas actitudes políticas en un periodo relativamente corto. Sin embargo, es importante señalar que los efectos observados parecen operar a través de un mayor compromiso y una amplificación del contenido, más que a través de una persuasión ideológica directa. El algoritmo promueve contenidos políticos muy atractivos —que, en este contexto específico, resultan ser más conservadores— y los usuarios adaptan posteriormente su comportamiento de seguimiento, lo que da lugar a efectos de exposición persistentes. 

En términos de la bibliografía más amplia, estos hallazgos deben interpretarse como complementarios en lugar de contradictorios con los experimentos a gran escala anteriores en las plataformas Meta, que encontraron efectos políticos limitados. La diferencia clave radica en la dinámica de la plataforma y los modelos de negocio: los sistemas algorítmicos se optimizan para la atención y la interacción, no para los resultados políticos. Cuando la clasificación basada en la participación amplifica narrativas políticas ya destacadas, los cambios de actitud posteriores pueden surgir como un subproducto de la economía de la atención y no como evidencia de una orientación ideológica intrínseca.  

Una limitación importante es que el experimento se centra en usuarios activos de EE. UU. durante un período político específico; por lo tanto, la dirección de los efectos ideológicos no puede generalizarse a todos los países o plataformas. En otros ecosistemas informativos, la optimización de la participación podría amplificar de manera plausible diferentes orientaciones políticas en función de la oferta de medios locales y las redes de usuarios.

La investigación desarrollada por investigadores de la Bocconi University (Milán), la University of St. Gallen (Suiza), la Paris School of Economics y la École des Hautes Études en Sciences Sociales (París) constituye una de las evidencias experimentales más sólidas hasta la fecha sobre la relación entre algoritmos de recomendación y actitudes políticas en redes sociales. 

En el contexto actual, marcado por debates intensos sobre desinformación, polarización y gobernanza algorítmica, este tipo de trabajos resulta particularmente necesario. No se trata de un análisis observacional ni de una simple correlación entre consumo digital y preferencias políticas, sino de un estudio con casi 5.000 usuarios estadounidenses activos de X en 2023. Desde el punto de vista de la validez interna, el trabajo es riguroso y técnicamente bien fundamentado. No se limitaron a preguntar qué opinaban los participantes, sino que examinaron qué veían y cómo actuaban; además de medir actitudes declaradas, los investigadores realizaron un esfuerzo metodológico notable al analizar el contenido efectivamente mostrado por el algoritmo y los cambios en el comportamiento real de los usuarios, como las cuentas que comenzaron a seguir. 

Ahora bien, ¿qué demuestra exactamente? El estudio compara dos configuraciones del feed de X: el modo cronológico (“Siguiendo”), que muestra publicaciones en orden temporal de las cuentas ya seguidas; y el modo algorítmico (“Para ti”), que selecciona, reordena y añade contenido según criterios internos de relevancia. Activar el feed algorítmico durante siete semanas produjo desplazamientos estadísticamente significativos en determinadas actitudes políticas hacia posiciones más conservadoras, especialmente en prioridades de política pública, en la valoración de las investigaciones judiciales contra Donald Trump y en opiniones relativas a la guerra en Ucrania. Sin embargo, no modificó la identificación partidista ni la polarización afectiva; es decir, no cambió la adscripción de los usuarios a demócratas o republicanos, ni incrementó el grado de simpatía o el rechazo emocional hacia el otro partido. 

Si bien el algoritmo no transformó identidades políticas consolidadas ni ‘convirtió’ a los usuarios en votantes de otro partido, sí parece haber influido en las posiciones concretas dentro de marcos ideológicos ya existentes. Esto apunta a que el algoritmo puede modular cómo se priorizan ciertos temas o cómo se interpretan determinados acontecimientos, pero sin llegar a alterar la identidad política de fondo. Por tanto, de momento, hablamos de desplazamientos actitudinales específicos, no de reconfiguraciones masivas de los sistemas de creencias. 

El estudio introduce un avance respecto a la evidencia acumulada hasta ahora. Investigaciones previas realizadas habían encontrado que desactivar los algoritmos no producía efectos políticos apreciables. La conclusión provisional era que los algoritmos no parecían tener impacto político directo medible. Este nuevo trabajo introduce una tesis distinta: que apagar el algoritmo no produzca cambios no implica que el algoritmo no haya tenido impacto previamente. Según los autores, la exposición inicial puede influir en a quién decidimos seguir, reconfigurando así el entorno informativo del usuario de forma persistente. El algoritmo no solo ordena información; puede contribuir a moldear la estructura de la red de exposición futura. Esa hipótesis de persistencia es, probablemente, su aportación más significativa. 

Para valorar la importancia pública de las derivaciones de este estudio conviene también dimensionar el alcance de la plataforma. Según el Pew Research Center (2025), aproximadamente el 21 % de los adultos en Estados Unidos afirma utilizar X. Este dato, que debe leerse con cautela dada la dificultad de estimar con precisión el número real de usuarios activos en un entorno con cuentas falsas, inactividad intermitente y entradas y salidas continuas, equivale en términos absolutos a entre 54 y 55 millones de estadounidenses. Cuando se expresa en cifras brutas, la escala resulta más visible: estamos hablando de decenas de millones de ciudadanos en una democracia de 330 millones de habitantes. Además, la influencia política de X es mayor de lo que ese porcentaje sugiere. En la plataforma están muy presentes periodistas, dirigentes políticos y responsables institucionales, que trasladan lo que ocurre allí a medios tradicionales, debates parlamentarios y otras redes. En consecuencia, contenidos que circulan dentro de X pueden acabar marcando la agenda pública general, incluso entre personas que no utilizan directamente la plataforma. Este efecto de amplificación explica por qué una red con una penetración inferior a otras puede tener un peso político considerable. 

En este contexto, los resultados del estudio adquieren una dimensión más amplia. Si el algoritmo puede influir, aunque sea de forma incremental, en cómo se priorizan determinados temas o en cómo se interpretan ciertos acontecimientos dentro de la plataforma, esos pequeños desplazamientos no quedan necesariamente confinados al entorno digital. En la medida en que X funciona como un nodo central de producción y circulación de discurso político, las dinámicas algorítmicas pueden proyectarse indirectamente sobre la agenda mediática general. La hipótesis de la persistencia no apunta a una transformación masiva de la opinión pública, pero sí sugiere que la arquitectura del sistema puede intervenir en un espacio que tiene efectos más allá de sus usuarios directos. 

¿Puede ocurrir lo mismo en otros países? La respuesta requiere prudencia. Los datos corresponden a Estados Unidos en 2023 y a un contexto político específico. El estudio muestra que, en ese periodo concreto, el algoritmo priorizaba relativamente más contenido conservador. En otros sistemas políticos, con configuraciones ideológicas distintas, la dirección del efecto podría variar. No existe base empírica suficiente para generalizar automáticamente el resultado a otros países. Precisamente por ello, se abre aquí un nicho de investigación comparada para evaluar en qué medida estos efectos dependen del diseño técnico, del contexto político o de otros elementos. 

Por ello, deben tenerse en cuenta ciertas limitaciones del estudio, señaladas por los propios autores. Aunque el diseño experimental es robusto, no puede descartarse completamente la existencia de factores no observados, como rasgos de personalidad o predisposiciones ideológicas más intensas que influyan tanto en la elección inicial del tipo de feed como en la respuesta al tratamiento. Además, la muestra está compuesta por usuarios activos; los efectos podrían ser menores entre usuarios ocasionales, que reciben una intensidad de exposición más baja. 

En suma, la investigación es rigurosa y aporta evidencia relevante. No demuestra manipulación masiva ni determinismo tecnológico fuerte, pero sí sugiere algo más estructural: que la arquitectura algorítmica puede influir de manera incremental en la configuración de actitudes políticas específicas, especialmente cuando interviene en la selección de las fuentes que conforman el entorno informativo del usuario. Su importancia reside en la constatación de que el diseño de las infraestructuras digitales forma parte de las condiciones estructurales en las que se forman las opiniones políticas. Cuando esas infraestructuras alcanzan potencialmente a más de 50 millones de ciudadanos en una sola democracia, la cuestión deja de ser meramente técnica para convertirse en un asunto de relevancia pública.