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Trending topics, el dilema de ser totalmente objetivos

El concepto de trending topic se popularizo con la irrupción de Twitter, una red social donde el concepto de trending topics es algo intrínseco y que está desde sus orígenes. Sin embargo, en Facebook estos no han llegado hasta hace relativamente poco. Y cuando lo han hecho no lo han hecho exentos de polémica.

Y es que un buen día, algunos antiguos trabajadores de Facebook pusieron en tela de juicio el sistema de trending topics de Facebook al asegurar que se habían callado o potenciado ciertos temas según intereses de la compañía. Esto levantó una gran polémica, que hizo que hasta el propio Zuckerberg tuviese que salir a la palestra para afrontar las posibles dudas de la imparcialidad del sistema.

Y en Facebook parecieron aprender y han cambiado por completo su sistema. Ahora ya no hay personas que intervienen en el proceso de selección de trending topics (de hecho se ha despedido a todo el equipo que era responsable de trabajar en la generación de los trending topics), ni se recurre a una lista de sitios web de confianza para tener como referencia, ahora es todo automatizado y abarca cualquier cosa en que los usuarios puedan poner su interés.

Está claro que esa es la esencia misma de los trending topics, pero también conlleva sus peligros tal y como se ha demostrado recientemente con el nuevo sistema de Facebook. Y es que se ha visto como algunas noticias «falsas» se colaban en los trending topics demostrando así el gran peligro que conlleva replicar informaciones sin contrastar su veracidad. ¿De quién es la culpa? ¿De Facebook o de los miles de usuarios que compartieron esas noticias de forma compulsiva?

Al automatizar el sistema se pueden generar situaciones como estas, y es que lo viral no siempre es más veraz. Así pues, he aquí el gran dilema de los sistemas automáticos de Trending Topics, que se basan en lo que los usuarios replican, pero ¿y si estos replican algo que no es verídico? Esta claro que vivimos en un mundo donde los bots/algoritmos automatizan muchas de las labores que antes realizan las personas, lo cual aporta una gran imparcialidad, pero también supone una puerta abierta a errores de este tipo.

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