El verano altera los algoritmos de redes sociales sin que estos cambien por diseño

El feed de agosto en plataformas como Instagram o TikTok parece una película veraniega rodada en miles de escenarios. Stories en Ámsterdam, ríos de ensueño y bicicletas por todas partes. Videos de Emma Watson disfrutando en un club de Ibiza. O tal vez la imagen del influencer de turno que comparte su playlist de Spotify frente a sus seguidores. La época estival altera rutinas, hábitos de consumo y los algoritmos lo saben. El resultado es un ecosistema digital más acelerado, con un mayor engagement que se traduce en la atención y confianza que deposita el público en un medio o creador. En las plataformas, los usuarios pueden interactuar con millones de contenidos, que descubren de forma orgánica o por recomendaciones dirigidas.

No hay evidencia de que TikTok, Instagram o Spotify modifiquen sus algoritmos de forma explícita por la llegada del verano. “Por ahora es una situación muy compleja, no tenemos la certeza de que exista un comportamiento estacional propio de los algoritmos”, explica Alejandro Rodríguez, catedrático de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid. Lo que cambia es más bien “nuestro patrón de utilización” y las relaciones afectivas que se activan cuando disponemos de más tiempo libre.

Lo que los estudios sí muestran es que los sistemas de recomendación responden de manera inmediata a variaciones masivas en el comportamiento de los usuarios. En TikTok, por ejemplo, señales como el tiempo de visualización, los me gusta o la localización reconfiguran el feed en cuestión de horas. La estacionalidad, por tanto, no es un ajuste técnico, sino un fenómeno emergente. Millones de personas cambian simultáneamente sus rutinas y estados de ánimo y los sistemas responden amplificando aquello que se vuelve más buscado, más visto o más compartido. La investigadora especializada en redes sociales en la London School of Economics, Carolina Are, observa este fenómeno desde otra arista: la amplificación algorítmica de cuerpos y visualidades. “Las plataformas operan obteniendo beneficios de nuestros datos”, afirma.

“Cuando llega junio o mayo, asumen que la gente querrá irse de vacaciones al Mediterráneo sur”. Su feed, dice, se llena de contenido sobre la Eurocopa, viajes y bikinis no porque el algoritmo “se vuelva veraniego”, sino porque interpreta que ese contenido generará más engagement. Are subraya que esta amplificación no es neutral. Los cuerpos más visibles en verano —especialmente los femeninos— son también los más vigilados. “Las plataformas mezclan desnudez con actividad sexual. Los algoritmos sexualizan los cuerpos incluso cuando las mujeres no están sexualizándose”, explica.

El verano intensifica esta tensión entre visibilidad y vulnerabilidad. Más piel, más exposición, más riesgo de shadow banning que ocurre cuando una plataforma oculta o reduce de forma invisible el alcance del contenido de un usuario. Su propia experiencia lo confirma: “Mi contenido de pole dance suele ser despromocionado o shadow baneado, pero mi contenido en bikini en una playa está bien. A veces mis bikinis son incluso más finos que mi ropa de pole”. La contradicción, dice, revela cómo las plataformas sexualizan cuerpos y penalizan prácticas artísticas o deportivas mientras celebran visualidades veraniegas más comerciales.

También tienen más sesgos. “Lo que estoy viendo es la amplificación de contenido de mujeres blancas y delgadas. En cambio, las personas de talla grande, de color, con discapacidades o queer son amplificadas muchísimo menos”, señala Are. Los algoritmos refuerzan una estética hegemónica que se retroalimenta con las interacciones de los usuarios y con los intereses comerciales de las redes.

Un verano algorítmico, pero no por diseño

En Spotify, la estacionalidad se manifiesta en la forma en que los usuarios exploran y diversifican su escucha. “Hay contenido musical que asociamos a la estación, pero eso no significa que el algoritmo cambie por el verano”, remarca Rodríguez. Un estudio de 2020 muestra que la diversidad musical disminuye cuando el consumo está guiado por recomendaciones algorítmicas y aumenta cuando los usuarios buscan música por su cuenta. Las playlists de verano no son solo un fenómeno cultural. Son también un reflejo de cómo el algoritmo detecta patrones agregados de búsqueda y los refuerza. La exploración musical sigue ciclos estacionales.

Carolina Are lo resume así: “No creo que las plataformas estén amplificando voluntariamente contenido relacionado con las estaciones, pero sí amplifican el contenido que creen que las personas podrían estar interesadas en ver y comprar”. Si miles de usuarios buscan “vacaciones en Grecia”, el sistema empuja a ese país a perfiles similares. Si millones escuchan música rápida y optimista, el algoritmo la multiplica.

Ese mismo principio opera en otros tipos de contenido. Aunque no hay evidencia de una reducción estacional de contenido de actualidad y debate público, sí existe una tendencia general a disminuir su visibilidad. Meta anunció en 2024 que dejaría de recomendar contenido político, una decisión que, según Are, responde más a intereses regulatorios y comerciales que a dinámicas estacionales. “Las plataformas tienden a alinearse con las opiniones de quienes las regularán menos”, afirma.

Rodríguez insiste en que las plataformas deberían informar cuando cambian su lógica de recomendación, ya sea por motivos excepcionales o por ajustes internos. Pero “la opacidad sigue siendo la norma”, señala, pues los usuarios desconocen qué señales pesan más, cómo se interpretan sus interacciones y por qué ciertos contenidos se amplifican mientras otros desaparecen del feed.

La conclusión es clara. Los algoritmos no tienen estaciones, pero sí responden a ellas. El verano es la textura contextual que altera los deseos y las búsquedas. Los sistemas de recomendación entrenados para maximizar el beneficio económico amplifican aquello que se vuelve más visible, más emocional y más rentable. “Las plataformas tienen tantos datos que hacen suposiciones sobre lo que podríamos querer ver, a veces equivocándose, a veces acertando”, señala Are.