Un estudio afirma que Instagram prioriza las fotos con poca ropa

Un estudio afirma que Instagram prioriza las fotos con poca ropa

Se trata de un estudio que desarrolló la Red de Periodismo de Datos Europea con AlgorithmWatch y que incluyó el análisis de 1.737 publicaciones que contenían 2.400 fotos. Los posts que tenían imágenes de mujeres en ropa interior o bikini tenían un 54% más de probabilidades de aparecer en el feed de noticias.

Te puede interesar: ANSES| Créditos SUAF, AUH, jubilados y pensionados: cómo obtener un préstamo a tasa fija en pesos

Para llegar a esta conclusión se analizaron 2.400 fotos proveniente de usuarios de la Unión Europea donde se estima que hay 140 millones de usuarios de Instagram (es decir que uno de cada tres tiene una cuenta en esa plataforma).

Los investigadores les pidieron a 26 voluntarios que instalaran un complemento (add on) en el navegador y siguieran a un grupo de creadores de contenido profesionales. Se seleccionaron a 37 profesionales de 12 países (14 de ellos hombres) que usan Instagram para publicitar marcas o adquirir nuevos clientes para sus negocios, principalmente en los sectores de alimentos, viajes, fitness, moda o belleza.

El complemento utilizado abre automáticamente la página de inicio de Instagram a intervalos regulares y registra qué publicaciones aparecen en la parte superior del feed de noticias de los voluntarios, para tener una visión de lo que las plataformas consideran más relevantes para cada usuario.

Las publicaciones que contenían imágenes de mujeres en ropa interior o bikini tenían un 54% más de probabilidades de aparecer en el feed de los voluntarios. A su vez, las publicaciones que contenían imágenes de hombres con el torso desnudo tenían un 28% más chances de mostrarse. Por el contrario, los posts con imágenes de alimentos o paisajes tenían un 60% menos de probabilidades de aparecer en el feed de noticias.

Otro punto a tener en cuenta es que Facebook, como otras plataformas, analiza las imágenes por medio de visión por computadora que realiza inferencias en base a un conjunto de datos con los que fue entrenado. Los datos pueden replicar y amplifican sesgos. Este problema ha sido puntualizado en varias oportunidades por investigadores informáticos y no sólo hace alusión a Facebook sino a tantos otros sistemas que emplean aprendizaje automático: cómo y con qué datos se nutren los sistemas es clave para evaluar el impacto que tienen.

Los argumentos

Los investigadores aseguran que sus hallazgos son representativos de cómo funciona Instagram. En este sentido, mencionan que en una patente publicada en 2015, los ingenieros de Facebook, explicaron cómo el feed de noticias podía seleccionar qué imágenes priorizar. Cuando un usuario publica una imagen, se analiza automáticamente en el momento. Las imágenes reciben una métrica de interacción o engagement, que se usa para decidir si mostrar o no una imagen en el suministro de noticias del usuario.

La métrica de interacción se basa, en parte, en el comportamiento que haya mostrado el usuario en el pasado. Si a un usuario le gustó una marca específica y una foto muestra un producto de la misma marca, esa métrica aumenta. Pero la métrica de interacción también se puede calcular en función del comportamiento pasado de todos los usuarios del servicio. La patente establece que el género, el origen étnico y el “estado de desnudez” de las personas en una foto podrían usarse para calcular esa métrica.

Si bien Instagram afirma que el feed de noticias está organizada de acuerdo con lo que a un usuario “le importa más”, la patente de la compañía indica que en realidad podría clasificarse el contenido de acuerdo con lo que les importa a todos los usuarios. Que los usuarios vean o no las imágenes publicadas por las cuentas que siguen depende no solo de su comportamiento anterior, sino también de lo que Instagram identifica que es más atractivo para otros usuarios de la plataforma.