Palabras clave

Aprendizaje de máquina, YouTube, redes sociales, sistemas de recomendación, polarización, comunicación

Resumen

Las redes sociales han instaurado una nueva forma de comunicarse y entender las relaciones sociales. A su vez, en lo que podría entenderse como un aspecto negativo, los algoritmos se han construido y desarrollado bajo el paraguas de un amplio abanico de conjeturas y diferentes posiciones al respecto de su capacidad para dirigir y orquestar la opinión pública. El presente trabajo aborda, desde los procesos de ingeniería inversa y de minado semántico, el análisis del sistema de recomendación de YouTube. De este modo, y, en primer lugar, reseñar un resultado clave, las temáticas analizadas de partida no tienden a extremarse. Seguidamente, y mediante el estudio de los temas seleccionados, los resultados no ofrecen una clara resolución de las hipótesis propuestas, ya que, como se ha mostrado en trabajos parecidos, los factores que dan forma al sistema de recomendación son variados y de muy diversa índole. De hecho, los resultados muestran cómo el contenido polarizante no es igual para todos los temas analizados, lo que puede indicar la existencia de moderadores –o acciones por parte de la compañía– que alteran la relación entre las variables. Con todo ello, trabajos como el presente abren la puerta a posteriores incursiones académicas en las que trazar sistematizaciones no lineales y con las que, tal vez, poder arrojar un sustento más neto y sustancial que permita despejar por completo parte de las dudas sobre el papel de los algoritmos y su papel en fenómenos sociales recientes.

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Crossmark

Ficha técnica

Recibido: 30-05-2022

Revisado: 21-06-2022

Aceptado: 13-07-2022

OnlineFirst: 30-10-2022

Fecha publicación: 01-01-2023

Tiempo de revisión del artículo : 22 (en días) | Media de tiempo de revisión de los manuscritos del número 74: 40 (en días)

Tiempo de aceptación del artículo: 44 (en días) | Media tiempo aceptación de los manuscritos del número 74: 69 (en días)

Tiempo de edición OnlineFirst: 171 (en días) | Media tiempo edición de los OnlineFirst del número 74: 194 (en días)

Tiempo de publicacicón final del artículo: 216 (en días) | Media tiempo de publicación final de los articulos del número 74: 239 (en días)

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Barroso-Moreno, C; del Fresno-Garcia, M and Rayon-Rumayor, L. Inclusive employability and the role of social networks in digital society. A case study on Twitter, Instagram and YouTube Barroso-Moreno, C; del Fresno-Garcia, M and Rayon-Rumayor, L REVISTA ICONO 14-REVISTA CIENTIFICA DE COMUNICACION Y TECNOLOGIAS, 2023.

https://doi.org/10.7195/ri14.v21i2.2006

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Cómo citar

García-Marín, J., & Serrano-Contreras, I. (2023). (Un)founded fear towards the algorithm: YouTube recommendations and polarisation. [Miedo (in)fundado al algoritmo: Las recomendaciones de YouTube y la polarización]. Comunicar, 74, 61-70. https://doi.org/10.3916/C74-2023-05

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