En las plataformas de música, cine y series, el algoritmo le proporciona a los usuarios una lista de recomendaciones hechas para ellos. Sin embargo, ¿esto funciona realmente en base a los gustos de los consumidores o detrás de esto están los intereses de las compañías? ¿de qué manera afecta esto a los usuarios?
¿Qué hay detrás del algoritmo?
Tanto en las aplicaciones de streaming de música como en las de video, las recomendaciones se basan en algoritmos de aprendizaje automático que analizan grandes cantidades de datos para predecir qué contenido puede gustarle a un usuario. Estos algoritmos consideran varios factores fundamentales, como el historial de consumo, donde cada reproducción, pausa, salto y repetición se registran, proporcionando una base sólida para entender los gustos del cada persona
Fuente: imagen creada con IA
Además, los algoritmos no solo analizan el comportamiento individual, sino también el de las preferencias de la comunidad, es decir el de otros usuarios con gustos similares. Si otros oyentes o espectadores que comparten tus gustos han descubierto y disfrutado de una nueva canción o serie, es probable que la interfaz te brinde ese tipo de contenidos.
Otro aspecto fundamental es el análisis de las características del contenido. Los algoritmos descomponen las canciones en elementos como el tempo y el ritmo, y los videos en elementos como los géneros y actores, lo que permite hacer recomendaciones basadas en las características intrínsecas del contenido.
Los hilos del poder invisible
Las recomendaciones personalizadas no solo buscan mejorar la experiencia del usuario, sino que también responden a intereses estratégicos de las plataformas de streaming. Estas empresas utilizan los algoritmos para aumentar el tiempo de permanencia en sus plataformas, ya que cuanto más tiempo pasen los usuarios en la plataforma, mayor será la probabilidad de que mantengan su suscripción y consuman más contenido. En plataformas que incluyen anuncios, como YouTube, mantener a los usuarios comprometidos se traduce en más ingresos publicitarios.
Además, estos soportes tienden a priorizar sus propias producciones o acuerdos de contenido, utilizando algoritmos para destacar estos títulos. Cuantos más datos recopilen sobre los hábitos de consumo de sus usuarios, más valiosa será su base de datos para futuras estrategias de negocio y publicidad dirigida.
El impacto en los usuarios
El uso de algoritmos de recomendación afecta significativamente la vida diaria de los usuarios debido a que estos facilitan el descubrimiento de nueva música y contenidos audiovisuales, adaptándose a los gustos personales y ahorrando tiempo en la búsqueda de contenido. Sin embargo, aunque los algoritmos personalizan la experiencia, también pueden limitar la exposición a nuevos géneros y estilos, donde los usuarios solo ven o escuchan contenido similar a lo que ya conocen. Además, las plataformas pueden influir en las tendencias musicales y cinematográficas al destacar ciertos contenidos sobre otros, afectando lo que se vuelve popular. Todo esto es el resultado de sofisticados algoritmos diseñados para prever gustos de entretenimiento. Aunque mejoran la experiencia del usuario y facilitan el descubrimiento de nuevo contenido, también responden a intereses empresariales que buscan maximizar el tiempo de permanencia y los ingresos. En un mundo cada vez más digitalizado, es crucial que los usuarios estén más informados sobre cómo funcionan estos sistemas y los intereses que los impulsan.
Fuente: imagen creada con IA
