Un modelo matemático para reducir la polarización de las opiniones

En su investigación, Frank Valencia, miembro del equipo COMETE de Inria en el LIX de la École Polytechnique, utiliza las matemáticas para aplicar métodos formales a modelos económicos y de ciencias sociales con el fin de analizar, y potencialmente modificar, la formación de creencias, el consenso y la polarización en línea.

"El papel de las redes sociales es relativamente paradójico. Por un lado, el mundo está más interconectado, tenemos mejor acceso a la información y a diferentes opiniones", afirma. "Pero, por otro lado, no debemos olvidar el hecho de que pueden moldear las opiniones de los usuarios a una escala sin precedentes, dando lugar a una amplia polarización. Mi objetivo era encontrar modelos para analizar este fenómeno y utilizar mi experiencia en métodos formales para adaptar modelos económicos y estadísticos que ya habían abordado problemas similares".

El principal objetivo de su modelo es explicar el fenómeno de la formación de creencias mediante sesgos cognitivos. Identifica tres formas:

• Sesgo de autoridad, o tendencia a dejarse influir más fácilmente por la opinión de una figura de autoridad o persona influyente.
• El sesgo de confirmación, o tendencia a buscar, interpretar, favorecer y recordar información que confirma o apoya las propias creencias o valores previos.
• El sesgo de reversión, por el que mostrar a las personas pruebas que demuestran que están equivocadas suele ser ineficaz y puede acabar siendo contraproducente, haciendo que defiendan su posición original con más fuerza.

Su modelo muestra cómo esto, a su vez, puede conducir a la polarización, causando fracturas en la sociedad. Sus resultados ya demuestran que las redes sociales pueden diseñarse de otra manera, ajustando los algoritmos en función de los sesgos que repercutirán en el flujo de influencia y produciendo así resultados diferentes, con menos polarización.

El hecho es que a menudo, independientemente de lo que se discuta, algunos individuos obtienen placer molestando a otros y ese es el propósito de su actividad. El algoritmo puede o no facilitárselo.

Para consultar el artículo completo: Redes sociales: ¿Puede la modelización matemática ayudar a reducir la polarización de opiniones?

A Multi-agent Model for Polarization Under Confirmation Bias in Social Networks - https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03095987

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