¿Te has preguntado por qué ves lo que te aparece en tus redes sociales? Desde el entorno de las redes sociales y del internet los algoritmos no causan la polarización política directa, pero sí la amplifican de manera sistemática al priorizar contenido emocional, partidista y confrontacional que genera más interacciones; like, share, repost, etc. Algunos estudios recientes demuestran que el orden en que se muestran los mensajes políticos en las plataformas sí afecta de forma significativa a la división de las sociedades por razones ideológicas.
El mecanismo de amplificación algorítmica. Los algoritmos de recomendación en plataformas como Facebook, X (antes Twitter), TikTok, Instagram y YouTube están diseñados con un objetivo central que consiste en (atrapar y cautivar) maximizar el tiempo de permanencia y la atención e interacción del usuario. Para lograrlo, aprenden observándonos qué tipo de contenido genera más clics, comentarios, compartidos y reacciones emocionales intensas. El punto clave está en que el contenido político polarizante cumple perfectamente con esos criterios. Los mensajes que generan rabia, indignación, miedo, sorpresa o confirmación de creencias previas -imaginario colectivo- reciben mayor engagement que los matices, los análisis equilibrados o las posiciones moderadas.
¿Cómo funciona este proceso? A través de la detección de preferencias, el algoritmo observa con qué contenido interactúas más (tiempo de visualización, clics, reacciones, compartidos). Junto con el perfilado ideológico, pues con el tiempo, el sistema construye un perfil de tus inclinaciones políticas, incluso si nunca las declaraste explícitamente. A todo esto sumemos la priorización de contenido afín, comienza a mostrarte más contenido que coincide con tus creencias previas, reforzando tu visión del mundo. Con esto vamos a aplicar la exclusión de perspectivas opuestas, el contenido que desafía tus ideas recibe menos visibilidad porque genera menos interacción positiva (o más rechazo) y agrega la retroalimentación continua para que cuanto más consumas el contenido de una línea ideológica, más te muestra el algoritmo de ese tipo, creando un ciclo de refuerzo.
El algoritmo de las redes sociales es como un bibliotecario hiper-observador que aprende tus gustos viendo qué haces, no qué dices. Su trabajo es predecir qué contenido te mantendrá más tiempo en la plataforma, y para eso usa todas las señales que dejas; tus clics, tu tiempo de visualización, tus interacciones, tus relaciones. No es malvado por diseño, pero sus incentivos no están alineados con tu bienestar informativo. Está optimizado para engagement, no para verdad, equilibrio o salud mental. Entender esto te da poder: puedes usar las redes de manera más consciente, cuestionar por qué ves lo que ves, y tomar decisiones activas sobre qué contenido consumes. Como dijo un experto: "El algoritmo no te muestra lo que necesitas ver, te muestra lo que la red social necesita que tú veas para que no cierres la aplicación".
Existen dos conceptos clave explican este fenómeno los filtros burbuja, que es la personalización algorítmica que hace que dos personas buscando lo mismo en Google o Facebook reciban resultados radicalmente distintos según su historial. El algoritmo te muestra lo que cree que quieres ver, no necesariamente lo que resulta ser más relevante o diverso. El concepto trata acerca de la cámara de eco, que es el entorno virtual donde solo interactúas con personas que comparten la misma cosmovisión del mundo. En estos espacios, las ideas se repiten y refuerzan constantemente sin ser desafiadas, creando con esto la ilusión de que "todo el mundo piensa como yo". La combinación de ambos fenómenos nos dificulta e impide el diálogo entre personas con visiones políticas distintas y fomenta así la división social.
Recientemente en un estudio acerca de la red social X de 2025 a 2026. Una investigación independiente con casi 5 mil participantes en los Estados Unidos demostró que el algoritmo de la red social X desplaza a los usuarios hacia posiciones políticas más conservadoras cuando usan el feed "Para ti" (curación algorítmica) en comparación con el feed cronológico. en este estudio los investigadores encontraron que el algoritmo prioriza a aquel contenido que resulta ser más partidista y confrontacional, reduce la visibilidad de voces moderadas o conciliadoras, aumenta la exposición al discurso de odio y animosidad hacia adversarios políticos. Cuando se redujo experimentalmente la presencia de contenido que promueve actitudes antidemocráticas, la polarización disminuyó significativamente. Esto demuestra que las decisiones algorítmicas sí tienen un impacto sustancial y no son políticamente neutrales.
En el año de 2026 los investigadores de ESade (Marc Torrens y Carlos Carrasco-Farré) analizaron cómo los algoritmos influyen en las opiniones y aumentan las respuestas emocionales. En sus hallazgos, los algoritmos de recomendación influyen en qué voces se perciben como representativas. Determinan qué posiciones parecen normales y cuáles marginales y deciden qué oponentes resultan más visibles (generalmente los más extremos o caricaturescos). Esto significa que el algoritmo no solo te muestra contenido; además define tu percepción de qué es el espectro político y quiénes son los actores relevantes.
En otras investigaciones más amplias (Meta-análisis sobre redes sociales y polarización 2023-2025) que sugieren que las redes sociales amplifican, más que causan, la polarización política existente. La polarización se articula a partir de grupos minoritarios pero ideológicamente homogéneos que se refuerzan mediante su agrupamiento en redes sociales. Al ser mucho más activos y radicales que la mayoría de la población, estos colectivos construyen una imagen conflictiva y polémica que luego se repercute en los medios de comunicación tradicionales, creando la ilusión de que toda la sociedad está más dividida de lo que realmente está.
El caso de la red social TikTok y la política en formato viral. Esta red social representa un caso particularmente preocupante. La plataforma está diseñada para facilitar el consumo rápido de contenido altamente emocional y visual. Los usuarios crean videos políticos usando hashtags y formatos virales que tienden a simplificar extremadamente debates ideológicos y políticos mucho más complejos. Así se crea la ilusión de percibir que yo lo analicé a fondo. El algoritmo de TikTok es especialmente efectivo en identificar rápidamente las preferencias del usuario (a veces en cuestión de pocos minutos) y luego crear burbujas ideológicas muy cerradas y priorizar contenido emocional sobre análisis sustantivo. Estudios sobre discursos polarizantes en TikTok muestran que la política se reduce a consignas, memes y confrontaciones personales, eliminando matices y el contexto.
Todo lo anterior plantea consecuencias para las sociedades democráticas. El impacto de esta dinámica algorítmica tiene implicaciones profundas pues causa erosión del terreno común, cuando cada persona vive en una realidad informativa distinta, se pierde la base de hechos compartidos necesaria para el debate democrático. No es posible negociar o comprometerse si no hay acuerdo sobre qué es verdad. También, hay una radicalización progresiva, la exposición continua a contenido que confirma y refuerza creencias previas puede llevar a posiciones cada vez más extremas. Con el tiempo, esto consolida posiciones ideológicas e incluso favorece la radicalización. Así se tiende a favorecer el auge de populismos, algunos expertos señalan que las cámaras de eco y filtros burbuja están produciendo un auge de los populismos y una notable polarización ideológica. Los líderes populistas se benefician de esta dinámica porque sus mensajes simples, emocionales y confrontacionales son precisamente los que los algoritmos priorizan. Esto va a producir mayor toxicidad del debate público la opacidad de los algoritmos y la relajación en la moderación de contenidos contribuyen al aumento de la polarización y la toxicidad en las redes sociales. Los discursos de odio y la animosidad hacia adversarios políticos se normalizan porque generan engagement. Pérdida de confianza en instituciones, la exposición selectiva a información que confirma escepticismo político e ideológico global refuerza la desconfianza en instituciones, medios tradicionales y expertos.
¿Hay una solución posible? Algunas investigaciones recientes nos ofrecen perspectivas esperanzadoras, reducir la visibilidad del contenido polarizador. Un estudio de 2025 encontró que reducir la visibilidad del contenido polarizador en las noticias de las redes sociales puede disminuir tangiblemente la hostilidad partidista. Para esto deberemos ser muchos más selectivos al momento de consumir contenidos y apostar por la objetividad informativa. Esto sugiere que cambios en el diseño algorítmico podrían mitigar el problema.
Algunas plataformas han comenzado a ofrecer opciones de feed cronológico (como X/Twitter), que muestran contenido en orden de publicación sin curación algorítmica. Esto da más control al usuario, aunque la mayoría sigue usando el feed algorítmico por defecto. La transparencia algorítmica, los expertos piden mayor transparencia sobre cómo funcionan los algoritmos y qué criterios usan para priorizar contenido. La opacidad actual hace difícil una moderación efectiva y permite que las plataformas prioricen el engagement sobre la salud democrática. Desarrollar una educación en alfabetización digital, desarrollar inmunidad crítica en los usuarios es fundamental. Cuando las personas entienden cómo es que funcionan los algoritmos de sus redes sociales y por qué ven lo que ven, pueden cuestionar y analizar activamente su feed y buscar fuentes más diversas en sus puntos de vista.
La paradoja final, o la ironía es que los algoritmos no tienen ideología propia. No son conservadores ni liberales por diseño. Simplemente optimizan para engagement, y resulta que el contenido políticamente polarizante genera más engagement que aquel que es moderado. Esto significa que el problema no es una conspiración ideológica, sino un incentivo estructural de las utilidades de las plataformas, las empresas (Meta, Alphabet, X, etc.) ganan más dinero cuando sus usuarios consumen más de su valioso tiempo y atención en la plataforma, y los usuarios pasan mayor tiempo cuando están emocionalmente activados (indignados, confirmados en sus creencias, confrontados). Como señaló un estudio reciente "los algoritmos pueden agravar la polarización política" no porque estén programados para hacerlo, sino porque esa es la consecuencia inevitable de optimizar para mantener secuestrada la atención en un entorno de información infinita.
La pregunta que queda abierta en el aire es si las actuales redes sociales estarán dispuestas a sacrificar engagement (y por tanto, sus ganancias) para priorizar la salud democrática, o si la regulación externa será necesaria para forzar ese cambio y cómo es que hemos llegado hasta este escenario de manipulación. Ahora sí, viajemos hasta el origen.
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| Edward Louis Bernays |
Desde los primeros años del recién pasado siglo XX hasta hoy, una idea ha permanecido constante, la opinión pública no es algo que surge espontáneamente, sino algo que puede diseñarse. Lo que ha cambiado radicalmente son las herramientas con que orientamos a las audiencias, la escala de estas herramientas y la precisión quirúrgica con la que esto se hace. Esta es la historia de cómo evolucionó esa capacidad de ingeniería social, desde los primeros experimentos de Edward L. Bernays hasta los algoritmos que hoy deciden qué ves en tu pantalla varias veces al día. Todo comenzó con el sobrino de Sigmund Freud, quien 100 años atrás entendió algo revolucionario las personas no actúan por razones lógicas, sino por deseos inconscientes. Edward Bernays aplicó las teorías psicoanalíticas de su tío al mundo de la sociedad de masas y descubrió que, si podías conectar tu mensaje con esos deseos ocultos, podías hacer que grandes grupos de personas -varios millones- hicieran cosas que nunca hubieran hecho individualmente, o por sí solas. Bernays argumentaba que la mente
colectiva actúa impulsada por deseos inconscientes, -puntos de dolor- miedos y prejuicios más que
por la lógica racional. Por lo tanto, la persuasión efectiva no consiste en
presentar argumentos racionales sobre un producto o una causa, sino en alterar
los símbolos, el entorno y la percepción sociocultural para que el público
adopte voluntariamente una idea como si fuera propia.
Su primera gran demostración ocurrió el 31 de marzo de 1929, cuando a solicitud de George Washington Hill de la American Tobacco, logró que las mujeres estadounidenses comenzaran a fumar abiertamente en público, algo socialmente muy mal visto hasta entonces. No les vendió cigarrillos; les "vendió libertad". Organizó un desfile en Nueva York donde mujeres jóvenes encendieron cigarrillos simultáneamente como "antorchas de la libertad", presentándolo como un acto feminista. Los medios impresos de esos años que cubrieron dicho evento lo describieron como una "protesta espontánea", cuando en realidad fue un acto 100% coreografiado. El resultado fue que las ventas de cigarrillos entre mujeres se dispararon arriba del 300%; pasando del 5% al 33.3% en consumo entre 1965 - 1977.
Pocos años después, Bernays hizo algo similar con el desayuno americano. En los años 20, los estadounidenses desayunaban muy ligero un jugo de naranja, café estilo americano y tostadas de pan. El tipo promedio consumía un desayuno muy ligero (café, panecillos o fruta). Esto afectaba directamente a Beech-Nut Packing Company, un importante fabricante de productos alimenticios cuya producción de tocino superaba la demanda del mercado. Para vender más tocino, Bernays no hizo anuncios del producto. En su lugar, encuestó a 5 mil médicos y les preguntó si recomendaban desayunos ligeros o abundantes. Cuando respondieron que lo abundante era más saludable, Bernays publicó titulares en todo el país: "4 mil 500 médicos recomiendan desayunos más abundantes". Bernays envió los resultados de esta «encuesta médica» a periódicos de todo Estados Unidos como un hecho noticioso. Las publicaciones titularon que los médicos recomendaban desayunos copiosos con tocino y huevos para mejorar la salud de la población. Asoció específicamente el tocino y los huevos como ese desayuno ideal que los médico recomendaban. Así inventó el desayuno americano tal como lo conocemos hasta hoy. En 1947, Bernays publicó un ensayo titulado "The Engineering of Consent" (La ingeniería del consentimiento), donde defendió abiertamente que en una democracia de masas, el ciudadano corriente debía ser guiado por una élite que supiera manejar símbolos y emociones. Su descubrimiento era brutal, si se quería que la gente aceptara una guerra, un producto o un candidato, bastaba con diseñar el mensaje adecuado y difundirlo con las herramientas de comunicación de masas. No se trataba de convencer, sino de fabricar consentimiento.
La técnica del tercer partido influyente (third-party technique) es una estrategia de comunicación donde una organización o marca logra que un tercero presuntamente independiente, neutral y con autoridad emita el mensaje conveniente y deseado en su lugar. Algo que observamos atrás, con los médicos entrevisatdos. Bernays comprendió muy bien que el consumidor tiende a desconfiar de los anuncios corporativos directos, pero confía en (lideres de opinión) expertos, académicos, médicos, asociaciones civiles o periodistas. En lugar de vender el producto, Bernays vendía la idea o la causa a través de una autoridad validadora que goza de la confianza del consumidor.
¿Cómo funciona la mecánica fundamental de la técnica de third-party technique?
Una vez que hemos identificado la barrera o la necesidad, para definir qué comportamiento se quiere cambiar o qué producto se quiere posicionar.
Creamos o financiamos un frente externo, creación o fundación de un instituto, un comité de expertos, una comisión de estudio o respaldar a una figura altamente respetada cuya opinión no genera dudas.
Emitir el mensaje como hecho de interés público, y así lograr que la autoridad emita informes, estudios o declaraciones públicas.
Amplificación mediática, pasamos a difundir la opinión experta del tercero en los Mass Media y redes sociales como una noticia objetiva, logrando que el consumidor tome la decisión por "recomendación experta".
Observemos por ejemplo el caso del color verde y la moda parisina (Lucky Strike / American Tobacco) Por esos días se tenía un problema: Las consumidoras rechazaban los cigarrillos Lucky Strike porque el empaque era verde, un color que no combinaba con las tendencias de moda de la década de 1920. La aplicación del «tercer partido» ocurrió cuando en lugar de cambiar el packaging, Bernays cambió la moda. Financió eventos de alta costura y creó el Color Green Ball (Baile del color verde) en París y Nueva York, involucrando a prestigiados diseñadores, artistas y editores de moda para que declararan el verde como el "color de la temporada". Lo que dió como resultado que las mujeres comenzaron a vestir de verde y, por ende, a comprar el cajetilla de Lucky Strike sin resistencia estética.
Con la llegada de la televisión a cada hogar en los años 50 y 60 se llevó la ingeniería del consentimiento a otro nivel más alto en eficacia. Por primera vez, un solo mensaje podía llegar simultáneamente a millones de personas a la intimidad de sus hogares, con es nuevo soporte audiovisual; imágenes en movimiento y sonido que generaban impacto emocional inmediato. Los políticos entendieron rápidamente el poder tan grande de este medio. Las campañas presidenciales en Estados Unidos comenzaron a producirse como programas de entretenimiento. Los debates televisados, los spots de 30 segundos y las apariciones cuidadosamente coreografiadas se volvieron centrales. Ya no importaba tanto lo que decías, sino cómo te veías y qué emociones transmitías.
Un ejemplo emblemático fue la campaña para el candidato democrata a la presidencia de los Estados Unidos John F. Kennedy en 1960. Kennedy entendió que la televisión premiaba la imagen juvenil, carismática y confiada. En el primer debate televisado de la historia, mientras Richard Nixon aparecía sudoroso y con mala iluminación, Kennedy lucía bronceado, relajado y mirando directamente a cámara. Quienes escucharon el debate por radio pensaron que Nixon había ganado; en cambio quienes lo vieron por televisión creyeron que Kennedy arrasó. La imagen había superado al contenido.
Durante los años de la Guerra fría, tanto Estados Unidos como la -entonces- Unión Soviética usaron la influencia de los mass media para moldear la opinión pública domestica e internacional sobre conflictos en distintos escenarios. La cobertura de la guerra de Vietnam en los años 60 y 70 fue quizás el primer momento en que la televisión mostró crudamente la realidad de un conflicto bélico, y eso contribuyó a cambiar la posición de la opinión pública estadounidense contra la guerra. Los gobiernos entendieron la lección, quien tiene el control de las imágenes (pantallas) era también quien posee el control de la narrativa.
En el ámbito de la comunicación comercial, las agencias de publicidad desarrollaron metodologías más sofisticadas. Surgieron conceptos como la Unique Selling Proposition (propuesta única de venta) y el branding emocional. Las marcas ya no vendían características de productos; vendían identidades, estilos de vida y pertenencia. Coca-Cola no vendía una bebida azucarada; vendía felicidad compartida. Nike no vendía zapatos; vendía superación personal.
La llegada de internet en los años 90 inicialmente pareció democratizar la información. Cualquiera podía publicar contenido, acceder a fuentes diversas y formar su propia opinión. Los mass media tradicionales perdieron el monopolio de la narrativa. Pero esta aparente democratización trajo consigo nuevas formas de manipulación. Con el internet, la audiencia se fragmentó en nichos, y eso permitió a los ingenieros del consentimiento dirigir mensajes específicos a grupos muy concretos. Ya no necesitabas convencer a toda la población; podías identificar segmentos específicos y diseñar mensajes personalizados para cada uno.
Vamos a observar que la ingeniería del consentimiento no es fenómeno marginal, sino práctica estructural en publicidad, política, relaciones públicas y comunicación estratégica desde hace un siglo. Las herramientas han evolucionado de eventos mediáticos a algoritmos de microtargeting, pero el principio permanece, la opinión pública puede diseñarse si se conocen y explotan los deseos, miedos y sesgos inconscientes de las masas.
1. Apelación a emociones sobre razón. Miedo, esperanza, indignación, pertenencia.
2. Transformación de significados. Productos/ideas se convierten en símbolos culturales.
3. Uso de autoridades como validación. Médicos, científicos, celebridades, expertos.
4. Creación de eventos mediáticos. Hechos coreografiados para generar cobertura orgánica.
5. Segmentación y personalización. Mensajes distintos para audiencias distintas.
6. Ocultamiento del origen. Astroturfing que simula ser grassroots. [La palabra proviene de AstroTurf, es una marca de pasto artificial muy popular en los Estados Unidos. La metáfora resulta ser clara así como el AstroTurf simula ser pasto natural pero es completamente plástico, el astroturfing simula ser un movimiento ciudadano genuino ("grassroots" o "de base") pero es completamente artificial y financiado desde arriba.]
7 . Explotación de sesgos cognitivos. Confirmación, disponibilidad, anclaje, framing.
8. Repetición y saturación. Mensajes simples repetidos hasta normalización.
Con estos 8 criterios en mente, observemos algunos ejemplos bien logrados de ingeniería del consentimiento:
La campaña anti-tabaco "Truth" - 1998 al día de hoy. Desarrollada a solicitud de la American Legacy Foundation con el objetivo de reducir tabaquismo juvenil. Donde se utiliza la técnica del contramarketing apelando a rebeldía contra industria tabacalera. La ejecución se basa en anuncios mostrando tácticas manipuladoras de tabacaleras, tono confrontacional. Lo que dió como resultado la reducción significativa de tabaquismo adolescente; modelo replicado globalmente.
La campaña de propaganda durante las elecciones presidenciales de los Estados Unidos en el año de 2016. Desde la Internet Research Agency (vinculada al Kremlin) cuyo objetivo fue influir en las elecciones estadounidenses mediante desinformación. Aquí se utilizó la técnica en base a cuentasfalsas en redes, memes polarizantes, noticias falsas segmentadas con una ejecución que contó con miles de posts en Facebook, Twitter, Instagram; anuncios pagados por millones. Lo que tuvo como resultado una investigación del Congreso; y conllevó a sanciones y abrió el debate sobre interferencia extranjera. En simultaneo, la empresa Cambridge Analytica durante las elecciones presidenciales de los Estados Unidos en 2016 cuando a solicitud del equipo de campaña de Donald Trump y el comité nacional republicano buscaron influir en los votantes de ese país mediante microtargeting psicográfico. Utilizando 87 millones de perfiles de Facebook para crear modelos OCEAN de personalidad. Lo ejecutaron con mensajes personalizados según vulnerabilidades psicológicas de cada perfil; desmovilización de demócratas. Lo que dió como resultado victoria de Trump en varios estados clave; provocando escándalo global; y el cierre de Cambridge Analytica en 2018.
La campaña del Brexit en el año de 2016 para el Vote Leave / Leave.EU y que buscaba lograr la salida de Reino Unido de la Unión Europea. En este caso se utilizó el microtargeting con datos de Cambridge Analytica; mensajes de control migratorio a través de anuncios segmentados en Facebook, se valeiron de la narrativa de "Take Back Control" lo que permitió que el Brexit fuera aprobado por 52%-48%; con esto se evidenció con investigaciones el uso indebido de datos.
Durante la campaña presidencial de Donald Trump "Make America Great Again" - entre los años de 2016-2020 a solicitud del comité de campaña de Trump / RNC
Con el fin de movilizar base patriotica de los EUA y adherir al movimiento anti-inmigraciónse utilizaron post a través de Twitter como herramienta de comunicación directa; narrativa de declive nacional el modo fue con tuits provocadores, rallies transmitidos en vivo, ataques a medios de comunicación tradicionales y dió como resultado la victoria electoral de 2016; con una profunda polarización extrema y la prohibición de Trump en redes tras los eventos del 6 de enero.
Desde el Kremlin / Administración presidencial rusa se buscó mantener apoyo popular y legitimidad electoral a través del control de medios estatales, una narrativa de fortaleza nacional y la demonización de los candidatos opositores. Contó con una fuerte cobertura televisiva masiva, trolls en redes, aprobación de leyes contra "noticias falsas" y todo dió como resultado las victorias electorales con márgenes amplios; críticas internacionales por falta de competencia. Otro caso, es el de la propaganda de la invasión rusa de Ucrania que inició en el año de 2022 y que todavía se mantiene hasta el presente. Se emite desde el gobierno de Rusia / Kremlin con el objetivo de justificar su invasión para hacerla parecer como "desnazificación" y protección de la población rusa bajo ataque en algunas ciudades ucranianas. Se valen de técnicas de control total de medios estatales, la censura, la narrativa histórica distorsionada que se ha ejecutado con la televisión estatal, leyes contra "noticias falsas", trolls en redes que han logrado el apoyo interno mayoritario inicial en la población rusa; un aislamiento internacional; y sanciones económicas.
Operación en Guatemala y la United fruit company (1954). Bernays orquestó una campaña de propaganda y desinformación en medios estadounidenses para presentar las reformas agrarias del presidente democráticamente electo Jacobo Árbenz como una amenaza contraria a los intereses de la seguridad de los Estados Unidos, facilitando el clima político para el primer golpe de Estado orquestado por la CIA en favor de la United fruit company.
Los motores de búsqueda como Google (fundado en 1998) introdujeron una nueva capa de influencia el orden de los resultados. Si Bernays necesitaba convencer a un periodista para que publicara una columna, ahora bastaba con que un algoritmo decidiera qué noticia aparecía en la primera página de Google y cuál se perdía en la vigésima. La gran mayoría de los internautas nunca pasa de la primera página de resultados. ¿Quién controla ese algoritmo que controla qué información se considera relevante y digna de estar en la página 1 de resultados Google?
Las redes sociales emergentes como MySpace (2003) y Facebook (2004) comenzaron a coleccionar bases de datos y recopilar datos sobre los usuarios; sobre aquello qué les gustaba, con quién se conectaban, qué tipo de contenidos compartían. Ese es el precio de la gratuidad. En ese momento, pocos entendieron las implicaciones para su seguridad y su privacidad. Esos datos se convertirían en el combustible de la siguiente revolución en ingeniería del consentimiento.
¿Qué es el algoritmo de las redes sociales? El algoritmo de las redes sociales funciona como un bibliotecario personal hiper-observador que decide qué contenido ves en tu pantalla y en qué orden. Su objetivo es simple, maximizar tu tiempo en la plataforma para mostrarte más anuncios. Para lograrlo, el algoritmo aprende de tu comportamiento, a qué publicaciones le das "me gusta", cuánto tiempo ves cada video, qué compartes, con quién interactúas, qué intereses buscas. Con estos datos construye un perfil tuyo muy detallado de tus preferencias y así predice qué te mantendrá enganchado. El proceso funciona así, cuando alguien publica contenido, el algoritmo lo muestra primero a un grupo pequeño. Si ese grupo interactúa mucho (ve completo, comenta, comparte), el sistema lo amplifica a más personas. Si lo ignoran, el contenido muere en ese momento. Esto explica por qué algunos videos se vuelven virales y otros no. Cada red social tiene su propio algoritmo; TikTok prioriza entretenimiento sobre seguidores; Instagram favorece conexiones personales; YouTube se basa en tu historial de visualización; Facebook prioriza interacciones significativas con amigos y grupos. El problema fundamental está en que el algoritmo no está diseñado para mostrarte verdad o contenido equilibrado, sino contenido que genere engagement. Y resulta que lo emocional, polarizante y confirmatorio de tus creencias genera más interacción que los matices. Por eso, con el tiempo, el algoritmo te muestra más de lo mismo, creando "filtros burbuja" y "cámaras de eco" donde solo ves opiniones que refuerzan las tuyas. Puedes tener un poco de control, interactúa conscientemente con contenido de calidad, diversifica tus fuentes, usa feeds cronológicos cuando sea posible y limpia tu historial periódicamente. Pero recuerda, el algoritmo te mostrará lo que necesita que veas para que no cierres la aplicación, no necesariamente lo que te beneficia.
El caso que reveló el nuevo poder de la ingeniería del consentimiento fue el escándalo de Cambridge Analytica, que estalló públicamente en marzo de 2018. Esta consultora política británico-estadounidense había recopilado, durante varios años, los datos personales de millones de usuarios de Facebook sin su consentimiento. El funcionamiento era bastante sofisticado, Cambridge Analytica desarrolló un modelo para traducir esos datos en perfiles de personalidad psicográficos mediante algoritmos de machine learning. Podían predecir no solo qué productos te interesaban, sino cómo era tu perfil psicológico; si eras neurótico, abierto a experiencias, consciente, extrovertido o amable. Con esa información, diseñaban mensajes personalizados que apelaban específicamente a tus "puntos de dolor" como temores, miedos, deseos y sesgos cognitivos. Además, durante las elecciones presidenciales de Estados Unidos en 2016 y el referéndum del Brexit en Reino Unido, Cambridge Analytica utilizó estos perfiles para enviar información selectiva y diferenciada a distintos grupos de votantes. A una persona preocupada por la inmigración le mostraban contenido que amplificaba ese miedo. A alguien interesado en llas finanzas personales le enviaban mensajes sobre prosperidad. No había un mensaje único masivo para todos; había miles de mensajes dirigidos, cada uno diseñado para maximizar la probabilidad de que esa persona específica votara de cierta manera. Esto representó un salto cualitativo respecto a Bernays. Él necesitaba organizar eventos mediáticos y convencer a periodistas. Cambridge Analytica podía activar una máquina invisible que aprovechaba las personalidades y estilos de vida de votantes individuales para provocar profundos cambios en la opinión pública, todo de forma automatizada y a escala masiva. Las redes sociales perfeccionaron aún más estas técnicas. Así los algoritmos de Facebook, Twitter, Instagram y TikTok aprendieron que el contenido que genera emociones fuertes (indignación, miedo, sorpresa) recibe más interacciones (Likes, shares, etc.). Así que comenzaron a priorizar ese contenido en los feeds de los usuarios. El resultado fue que las personas quedan atrapadas en burbujas donde ven principalmente contenido que confirma y amplifica sus creencias previas y les genera reacciones emocionales intensas.
La posverdad algorítmica, cuando la realidad es negociable. Actualmente, vivimos en lo que los expertos llaman posverdad algorítmica. Desde el surgimiento de los medios de comunicación de masas en el siglo XIX hasta la consolidación de las plataformas digitales de hoy, la creación deliberada de relatos falsos, distorsionados o incompletos con el fín de engañar ha acompañado cada transformación tecnológica. Pero nunca antes había sido tan fácil, barato y efectivo como resulta hoy. Las fake news (noticias falsas) proliferan porque los algoritmos las premian y las comparten más, pues generan más comentarios, mantienen a los usuarios por más tiempo dentro de la red social. Un estudio del MIT mostró que las noticias falsas se difunden seis veces (x6) más rápido que las verdaderas en X/Twitter. No es un accidente; es una consecuencia del diseño mismo de la red social. El microtargeting político permite que diferentes personas vean versiones radicalmente distintas acerca de un mismo candidato o su propuesta. En Brasil, durante las elecciones de 2018, partidarios de Jair Bolsonaro recibieron miles de mensajes de WhatsApp con información falsa sobre su oponente. En Estados Unidos, los anuncios políticos en Facebook pueden ser tan específicos que solo los ven unas pocas personas, lo que hace casi imposible que periodistas o verificadores de hechos los revisen antes de que cumplan su propósito. Las redes de bots y cuentas con perfiles falsos amplifican mensajes coordinadamente. Si en los años 50 había que "sobornar" a un columnista para que atacara a un político, hoy basta con inundar X/Twitter o TikTok con mensajes coordinados hasta que una mentira repetida mil veces sea adoptada como una verdad. Los algoritmos de las redes sociales interpretan esa actividad artificial como una "tendencia" y la muestran a más personas, creando por sí misma un ciclo de retroalimentación.
¿Qué ha cambiado? ¿Cómo funciona la ingeniería del consentimiento actualmente? A lo largo de este siglo de evolución, lo que permanece es el principio fundamental, la opinión pública puede diseñarse apelando a emociones, deseos inconscientes y sesgos cognitivos, no a la razón. Bernays lo entendió en los años veinte del pasado siglo XX, y los ingenieros del consentimiento actuales lo aplican con herramientas infinitamente más poderosas. Lo que ha cambiado radicalmente es la escala, la precisión y la automatización: Veamos la escala, Bernays podía llegar a millones a través de periódicos y radio. Hoy, un solo tuit puede alcanzar a cientos de millones en unas pocas horas. Como ocurrió en las elecciones en Honduras del año 2025 y con el tuit muy cerca de la fecha convocada para acudir a votar por el próximo presidente del país.
Precisión: Bernays enviaba el mismo mensaje a todos. Hoy, los algoritmos pueden mostrar mensajes personalizados a cada individuo basándose en su perfil psicológico, historial de navegación y comportamiento en redes.
Automatización: Bernays necesitaba un ejercito de periodistas, eventos y relaciones públicas. Hoy, los algoritmos hacen el trabajo de forma automática, aprendiendo y optimizando en tiempo real qué contenido funciona mejor con cada persona.
Retroalimentación: Bernays medía resultados con encuestas y ventas. Hoy, las plataformas saben exactamente quién vio qué, cuánto tiempo, si hizo clic, si lo compartió, si lo compró. Esa data alimenta el siguiente ciclo de mensajes, creando un sistema de ingeniería del consentimiento en tiempo real.
La paradoja democrática. La ironía es que Bernays defendía la ingeniería del consentimiento como necesaria para fortalecer la democracia. En su visión, las masas (grandes auditorios) eran irracionales y peligrosas; necesitaban élites ilustradas que las guiaran hacia decisiones sensatas mediante la manipulación simbólica. Un siglo después, esas mismas técnicas se usan para varios fines que él quizás no anticipó como la polarización extrema, erosión de la confianza en instituciones, fragmentación de la realidad compartida. A través del uso cada vez más frecuente de las redes sociales, la opinión pública ha abandonado por completo su carácter de reflexión esclarecida sobre el mundo político y se ha convertido en un asunto que camina según los vaivenes y propuestas de aquellas redes que proponen temas sobre los que debemos opinar. Los algoritmos al igual que la agenda setting deciden qué es importante, qué es urgente, y hasta qué merece tu indignación el día de hoy. Entender esta historia no es solo un ejercicio académico. Es una herramienta para desarrollar inmunidad crítica. Cuando sabes que lo que ves en tu feed fue seleccionado por un algoritmo diseñado para maximizar tu engagement emocional, puedes preguntarte ¿Por qué estoy viendo esto? ¿Quién se beneficia de que yo desarrolle esta emoción? ¿Qué parte de la historia no me están mostrando?
La ingeniería del consentimiento no ha desaparecido ni ha perdido influencia en nuestra sociedad; se ha vuelto invisible. Y como dijo el propio Bernays: "La manipulación consciente e inteligente de los hábitos y opiniones organizados de las masas es un elemento de fundamental importancia en la sociedad democrática". La pregunta que queda abierta es ¿Quién debe controlar esa manipulación, y con qué límites?
Que estés bien,
