La palabra meme fue acuñada por el biólogo Richard Dawkins en su libro de 1976, The Selfish Gene. Lo utilizó para sugerir que las ideas podían replicarse, evolucionar y penetrar en la cultura popular mediante un proceso análogo al modo en que se esparcían los genes. A día de hoy, un meme es una variación de una imagen generalista que se ha difundido ampliamente en internet. Los memes suelen ser graciosos o irónicos, pero también actúan como vehículos de mensajes políticos, para difundir mensajes agresivos o racistas y para incitar al odio.

Varias comunidades online crean y difunden memes para hacer que una idea se vuelva viral, un proceso conocido como "atención pirateada" o "armamentización". Estas comunidades, en plataformas web como Reddit, 4chan y Twitter, están empezando a tener una influencia enorme.

Sin embargo, se sabe poco sobre cómo se propagan los memes o cómo ejercen su influencia. Y eso es lo que ha intentado averiguar el investigador del University College London (Reino Unido) Gianluca Stringhini. Junto a su equipo, ha desarrollado una  técnica para medir la diseminación y propagación de memes en internet por primera vez. Gracias a su técnica, los investigadores han podido analizar como las distintas comunidades creadoras de memes se influyen entre sí, lo que ha permitido identificar a los grupos con mayor impacto.

La primera fase de la investigación consistió en desarrollar una forma de detectar y rastrear memes. Para ello, el equipo buscó imágenes visualmente similares y midió cómo se agrupan en diferentes comunidades.

Detectar imágenes visualmente similares es relativamente sencillo gracias a una técnica conocida como hash perceptual, o pHashing, en la que un algoritmo convierte una imagen en un conjunto de vectores que la describen en números. Las imágenes visualmente similares tienen conjuntos similares de vectores o pHashes.

El equipo liberó su algoritmo en una base de datos de más de 100 millones de imágenes recopiladas de comunidades conocidas por generar memes, como Reddit y su subgrupo The_Donald; Twitter, el foro políticamente incorrecto de 4chan conocido como /pol/, y una red social relativamente nueva llamada Gab que se creó para acoger a los usuarios que habían sido prohibidos en otras comunidades.

Los investigadores también descargaron unas 700.000 imágenes de la página web KnowYourMeme.com, una enciclopedia de memes que actúa como una especie de verdad fundamental sobre su origen y significado.

Esta base de datos generó más de 100 millones de pHashes únicos, pero muchas de las imágenes eran variaciones parecidas entre sí. Así que el equipo usó un algoritmo de agrupación para encontrar memes similares agrupados por comunidad.

También estudiaron cómo las variantes y sus grupos evolucionan con el tiempo. Otros factores, como la cantidad de memes en un clúster, dan una idea de su popularidad. Con toda esta información, los investigadores fueron capaces de determinar qué comunidades son las más influyentes.

Finalmente, los investigadores analizaron la relación entre los clústeres y las entradas en KnowYourMeme.com. Este análisis permitió saber qué o a quién se refieren los memes y cómo se usa el mensaje, es decir, si promueve el humor, el racismo, el antisemitismo o cualquier otra cosa.

Los resultados demuestran que hay dos comunidades relativamente pequeñas que destacan por ser particularmente efectivas difundiendo memes. La investigación explica: "Encontramos que /pol/ influye sustancialmente en el ecosistema meme mediante la publicación de una gran cantidad de memes, mientras que The_Donald es la comunidad más eficiente para impulsar los memes entre las comunidades marginales y convencionales de internet".

También señalan que "/pol/ y Gab comparten memes racistas y de odio a un ritmo mayor que las comunidades de la corriente principal", incluido un gran número de memes antisemitas y pronazis.

Los memes aparentemente neutros también pueden ser "militarizados" al mezclarlos con otros mensajes. Por ejemplo, el meme "la rana Pepe" ha seguido este proceso para convertirse en un vehículo de  mensajes políticamente activos, racistas y antisemitas.

Pero hay una comunidad cuya actividad destaca por encima de todas las demás. "Cuando se trata de publicar memes generalistas, The_Donald es la fuente más activa. También es el hilo de Reddit donde se publican la mayoría de los memes relacionados con el racismo y la política", señala la investigación.

Los investigadores, que han hecho pública su técnica para promover un mayor análisis, incluso se aventuran a responder a la pregunta de por qué algunos memes se propagan tanto mientras que otros desaparecen muy rápido. "Uno de los componentes clave para que se difundan consiste en producir nuevos 'descendientes' constantemente", contesta el equipo.

Esta conclusión ofrece una estrategia para cualquiera que quiera ser más influyente: establecer una fábrica de memes que produzca un gran número de variaciones de otros memes. De vez en cuando, el proceso dará lugar a un éxito.

Para cualquier biólogo evolutivo, eso puede sonar familiar. De hecho, no es difícil imaginar un proceso que trate a los vectores como si fueran genomas y les permita evolucionar a través de la mutación, la reproducción y la selección. Por el momento, los humanos son la parte esencial de este algoritmo evolutivo en comunidades como 4chan. Pero, ¿cuánto tiempo pasará antes de que los ordenadores asuman este trabajo, quizás en un proceso de contradicción, y los memes generados por máquinas empiecen a tener un éxito enorme? Cuando se trata de militarizar memes, es posible que solo estemos viendo un diminuto pedazo del futuro.

Ref: arxiv.org/abs/1805.12512: On the Origins of Memes by Means of Fringe Web Communities