El impacto de los algoritmos de redes sociales, especialmente en X (anteriormente Twitter), adquirido por Elon Musk, ha sido crucial durante la campaña presidencial de 2024 en Estados Unidos, favoreciendo al candidato republicano, Donald Trump. En este Trabajo Final de Máster (TFM) del Máster Profesional de Analista de Inteligencia de LISA Institute, la alumna Candela Rivadulla examina cómo estos algoritmos han influido en la visibilidad política y el comportamiento electoral.
El Trabajo Final de Máster (TFM) del Máster Profesional de Analista de Inteligencia de LISA Institute consiste en la elaboración de un Informe de Inteligencia profesional, en forma y contenido, aplicando las técnicas y métodos de obtención y análisis aprendidas, simulando un entorno profesional real, con un destinatario concreto en una empresa o una institución pública de elección del alumno. Esta metodología docente inmersiva, simulando entornos profesionales reales, permite al alumno desarrollar habilidades clave y obtener un aprendizaje único que le servirá a nivel profesional.
En LISA News difundimos de forma limitada los TFM’s de los alumnos, destacando los resultados y conclusiones a los que han llegado los alumnos en sus Informes de Inteligencia. Por tanto, no se muestran todas las fases realizadas del Ciclo de Inteligencia: Fase de Dirección y Planificación, Fase de Obtención, Fase de Tratamiento de la Información, Fase de Análisis, Fase de Difusión y Fase de Retroalimentación.
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Título: Las acciones y decisiones de Elon Musk respecto a X aumentaron la polarización afectiva durante la campaña electoral de Estados Unidos, favoreciendo al candidato republicano
Alumna: Candela Rivadulla. Comunicadora y psicóloga, con mención en psicología forense, y Máster en Victimología y Criminología Aplicada. Actualmente trabaja como analista de RRSS.
Tutor: Javier Rodríguez. Director de Ciberinteligencia y Seguridad en Banco de Andorra. Anteriormente, miembro de la Unidad Central Especial del Servicio de Información de la Guardia Civil, así como en el Grupo de Delitos Telemáticos de la Unidad Central Operativa de la Guardia Civil. Dispone de formación avanzada en Análisis de Inteligencia, OSINT y Ciberinteligencia por parte de Agencias gubernamentales de múltiples países (España, Israel y Estados Unidos).
Fecha de entrega: febrero 2025
Itinerario: Seguridad y Defensa
🌐 Informe de Análisis Internacional 🌐
I. Detección de un sesgo algorítmico en X a favor del candidato republicano durante la campaña presidencial de Estados Unidos.
II. Los algoritmos de las redes sociales están diseñados de forma que se produce un contagio emocional. Esto afecta al comportamiento y a las emociones en el mundo real, sin que el usuario sea plenamente consciente.
III. Desde que Elon Musk adquirió Twitter y la rebautizó como X, la plataforma ha cambiado en términos de moderación de contenido y libertad de expresión. Estos cambios favorecen la manipulación, los discursos de odio y la desinformación.
IV. La monetización de la plataforma facilita la amplificación de cualquier tipo de contenido, incluida la desinformación desde perfiles falsos.
V. Victoria de Donald Trump en las elecciones de 2024.
Análisis de los cambios en las métricas de las publicaciones de Elon Musk
I.En 2024 se produjo un cambio sustancial y notorio en las métricas de las publicaciones de Elon Musk. Su visibilidad aumentó un 139% y la interacción de los usuarios con sus publicaciones creció un 238%, superando la media general de visibilidad de la plataforma. El empresario obtuvo una posición privilegiada en los timelines de los usuarios de X, estando su contenido posicionado de forma prioritaria.
El magnate no ha sido el único en verse beneficiado por el cambio en las métricas. Informes previos de otros analistas señalan un sesgo en X durante la campaña electoral. Esto resultó en una mayor amplificación e interacción en cuentas de tendencia republicana, algo que no se observó en cuentas de tendencia demócrata. Este beneficio se habría materializado en el posicionamiento de la pestaña ‘Para ti’ de X, donde aparecen las recomendaciones de contenido que la aplicación considera que pueden interesar al usuario.
II. La ingeniería social en las redes sociales da lugar a un contagio emocional, que ha contribuido a la polarización afectiva. Si a esta polarización le sumamos el efecto burbuja y el sesgo de confirmación que favorecen los algoritmos, se expone al usuario en mayor medida a contenido que reafirme sus ideas. El resultado es un empeoramiento notable de la interacción en la plataforma, convirtiéndola en un lugar hostil donde la conversación se vuelve abusiva.
La polarización afectiva, ligada a la identidad social, es útil para los partidos políticos, ya que les permite vincularse a identidades específicas con propósitos electoralistas. Además, el algoritmo detecta patrones de comportamiento de los usuarios de la red social X. Esto resulta útil para determinar la dirección de una campaña electoral.
III. La desinformación erosiona la calidad del discurso democrático y afecta a la confianza en los procesos electorales. Sin embargo, el magnate ha defendido su decisión de reducir la moderación de contenido y el control de las fake news, amparándose en la libertad de expresión. La ausencia de control permitió a Elon Musk publicar información falsa o manipulada sobre las elecciones estadounidenses.
Como resultado, consiguió el doble de visitas que todos los anuncios políticos publicados en su plataforma. Además, participó mediante retuits en afirmaciones falsas o engañosas. El aumento de visibilidad más destacable en el perfil del empresario se registró a partir de julio de 2024.
IV. La reestructuración del sistema de verificación de los perfiles, imponiendo la verificación de pago, ha facilitado la amplificación de informaciones falsas. Además, ha permitido la generación de granjas de bots verificadas.
Actualmente, la influencia se consigue en función de la inversión, pagando una cuenta premium, y no de las características del perfil. X es la única red social que funciona con este sistema de verificación.
Esta decisión da lugar a dudas sobre la credibilidad de la información publicada en la red social. La influencia se consigue en función de la inversión, y no de la autenticidad del perfil. Esto es trascendental en un contexto electoral, teniendo en cuenta que X es la plataforma más relevante para políticos y periodistas.
V. A lo largo de 2024, Elon Musk apoyó la candidatura de Donald Trump, generando publicaciones que desinformaban sobre las políticas demócratas. Utilizó la plataforma como un sistema de propaganda a favor de los republicanos. Actualmente, Elon Musk lidera el Departamento de Eficiencia Gubernamental.
Conclusiones
El sesgo algorítmico generado en X durante la campaña electoral, favoreció la victoria de Donald Trump. La involucración de Elon Musk en la política estadounidense es un ejemplo práctico de cómo los propietarios de las redes sociales pueden influir en la opinión pública mediante el uso de ingeniería social en sus plataformas. Esto permite que unos pocos influyan en la conversación política de cualquier país y, por lo tanto, en las decisiones electorales de la ciudadanía.
Por otro lado, se ha generado en X un aumento continuo de la polarización afectiva, debilitando el debate político y favoreciendo la enemistad entre grupos. Esto ocurre aprovechando la escasa moderación de contenido y un algoritmo que favorece el efecto de validez. El fenómeno puede afectar no solo a la seguridad democrática de unas elecciones. También puede dar lugar al desarrollo de procesos violentos, tanto dentro como fuera de las plataformas.
Los algoritmos de la tecnología de la información tienen un gran poder de influencia a nivel psicológico, escalable a los niveles social y político, orientando el pensamiento de millones de personas. Los responsables de las plataformas deben hacer un uso responsable de la innovación, desarrollando medidas de protección para el usuario y la sociedad.
En definitiva, deben garantizar el mantenimiento de estados democráticos cuyos líderes sean elegidos con base en información veraz. No por manipulación mediante el empleo de ingeniería social.
🌐 Memoria del Informe 🌐
Para una mayor comprensión de este Trabajo Final de Máster (TFM) realizado en el contexto del Máster Profesional de Analista de Inteligencia de LISA Institute, aquí puedes consultar la memoria del Informe de Inteligencia en la que se muestran todas las fases realizadas del Ciclo de Inteligencia: Fase de Dirección y Planificación, Fase de Obtención, Fase de Tratamiento de la Información, Fase de Análisis, Fase de Difusión y Fase de Retroalimentación.
