Las redes sociales no solo ofrecen una nueva vía de conexión entre las personas, también se están convirtiendo en una valiosísima fuente de información para las ciencias que estudian el comportamiento humano (ver Facebook: un telescopio de la conducta humana). Los datos de plataformas como Twitter y Facebook permiten estudiar fenómenos como los patrones de movimiento de una población e incluso sus opiniones (ver "Los datos permiten evaluar si las políticas de urbanismo funcionan").

Una de las personas que ha decido aprovechar esta ingente fuente de información es el investigador del MIT Media Lab y profesor del Instituto de Sistemas Complejos de Nueva Inglaterra (EE. UU.) Alfredo Morales. Su trabajo se centra en aplicar algoritmos de inteligencia artificial (IA) para detectar patrones de comportamiento humano, un enfoque que le ha convertido en uno de los ganadores de Innovadores menores de 35 Latinoamérica 2018 de MIT Technology Review en español.

Morales es experto en física de sistemas complejos, una disciplina que trata de comprender la ciencia que rige fenómenos como los cambios de estado en la materia y la autoorganización de los sistemas. Gracias a esta formación, ha aplicado esta misma metodología para estudiar el comportamiento humano con datos de plataformas sociales. El investigador detalla: "Hasta ahora los sociólogos intentaban explicar fenómenos sociales con estadísticas obtenidas a partir de pocos datos. Ahora, por primera vez, podemos observar cómo se produce la transmisión de la información en una sociedad, cómo esta se polariza, cómo emergen comportamientos a distintas escalas y surgen estructuras y fenómenos sociales".

El enfoque de Morales consiste en tratar a las sociedades como si fueran sistemas complejos, con propiedades emergentes resultado de la interacción de sus componentes. Aplicar IA sobre las grandes bases de datos disponibles permite estudiar fenómenos como la aparición de cámaras de eco en la opinión pública, que contribuyen a polarizar a la sociedad en lugar de nutrirla con distintos puntos de vista (ver Cómo arreglar la burbuja de filtros que nos encierra en una 'cárcel de opinión').

Un ejemplo de este fenómeno tuvo lugar en Venezuela tras la muerte de su antiguo presidente Hugo Chávez. Tras analizar 16 millones de tuits publicados en los días previos y posteriores al fallecimiento, Morales pudo mapear el sentimiento político de los ciudadanos de Caracas, la capital del país. El resultado dio lugar a un mapa que mostraba una clara distinción de las opiniones mostradas en las redes sociales en función del lugar de residencia. Además, el investigador descubrió que no había comunicación entre los círculos de unos barrios y otros, lo que refleja el estado de polarización de la ciudad y la existencia de comunidades aisladas unas de otras.

"En Venezuela, Chávez constituía un claro elemento polarizador de la sociedad, pero la polarización surge porque en ella existen factores que la fomentan. Basta con que la gente muestre una preferencia por no hablar con gente de distinta opinión para que ante la presencia de un polarizador, la sociedad se divida y se formen grupos segregados. Una vez formados estos grupos, esta dinámica solo refuerza que se separen aún más", explica Morales.

El profesor Ad Honorem de la Universidad Politécnica de Madrid (España), José Domingo Carrillo, miembro del jurado de Innovadores menores de 35 Latinoamérica 2018, destaca el poder de la investigación de Morales para "entender el complejo sistema social mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y análisis de redes".