Cómo saben las plataformas digitales lo que te gusta

• Detrás de cada recomendación en Netflix, Spotify o TikTok trabajan algoritmos que analizan millones de datos para anticipar tus gustos

Por la Mtra. Priscilla V. Quintana-Ramírez académica de la Universidad Autónoma de Guadalajara (UAG)

Las plataformas digitales parecen conocernos muy bien. Basta con ver una película, escuchar una canción o detenernos unos segundos frente a un video para que aparezcan nuevas recomendaciones sorprendentemente acertadas. Aunque parezca magia, detrás de esta experiencia trabajan complejos algoritmos de inteligencia artificial que analizan enormes cantidades de información para predecir qué contenido podría interesarnos.

Cada día, miles de millones de personas utilizan estos sistemas. Netflix supera los 300 millones de suscriptores; Spotify cuenta con más de 700 millones de usuarios activos mensuales, de los cuales más de 280 millones son suscriptores Premium; y TikTok rebasa los 1,800 millones de usuarios activos mensuales. Con semejante volumen de actividad, elegir manualmente qué mostrar a cada persona sería imposible.

Todo comienza con los datos. Cada interacción deja una “huella digital”: qué películas terminamos de ver, cuáles abandonamos, cuánto tiempo escuchamos una canción, qué videos repetimos, compartimos o ignoramos. Incluso la velocidad con la que deslizamos el dedo en la pantalla puede aportar información sobre nuestros intereses.Con estos datos, los algoritmos aplican diferentes técnicas de aprendizaje automático. Una de las más conocidas es el filtrado colaborativo, que parte de una idea sencilla: si dos personas han mostrado gustos similares en el pasado, probablemente disfrutarán contenidos parecidos en el futuro. Si miles de usuarios con preferencias similares a las tuyas vieron una serie y la calificaron positivamente, el sistema puede recomendarla, aunque nunca hayas buscado ese género.

Otra estrategia es el filtrado basado en contenido, que analiza las características del propio material. En una película puede considerar actores, director, temática, idioma o ritmo narrativo; en una canción, el género musical, el tempo, la energía o la instrumentación. Así, si escuchas con frecuencia rock alternativo, la plataforma buscará canciones con atributos similares.

La inteligencia artificial combina además redes neuronales capaces de identificar patrones extremadamente complejos. Estos modelos aprenden continuamente conforme millones de usuarios interactúan con las plataformas, ajustando las recomendaciones casi en tiempo real.

Cada plataforma tiene un enfoque distinto. Netflix busca mantener el interés durante sesiones largas de visualización; Spotify intenta descubrir música que combine familiaridad y novedad mediante listas personalizadas como Discover Weekly; mientras que TikTok analiza el tiempo de visualización, las pausas, los comentarios y las interacciones para construir rápidamente la página “Para ti”, capaz de adaptarse incluso después de ver unos pocos videos.

Estos sistemas tienen un enorme impacto. Netflix estima que más del 80 % del contenido visto proviene de recomendaciones personalizadas. Spotify genera millones de descubrimientos musicales cada día gracias a sus listas algorítmicas, y TikTok ha revolucionado la forma en que se vuelven virales canciones, creadores y tendencias en cuestión de horas.

Sin embargo, también existen desafíos. Cuando los algoritmos muestran únicamente contenido similar al que ya consumimos, pueden crear las llamadas “burbujas de información”, limitando nuestra exposición a nuevas ideas o perspectivas.

La próxima vez que una plataforma parezca leer tu mente, recuerda que no se trata de adivinación. Es el resultado de matemáticas, estadística, ciencia de datos e inteligencia artificial trabajando silenciosamente para anticipar, con notable precisión, cuál podría ser tu siguiente clic.

La autora es profesora en las carreras en Ingeniería en Biotecnología e Ingeniería en Empresarial Agropecuario de la UAG.

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