Investigadores de la Universidad de Ámsterdam han creado una red social en la que todos los usuarios eran chatbots impulsados por inteligencia artificial. El experimento, aún pendiente de revisión por pares, tenía como objetivo comprobar si era posible evitar la deriva hacia la polarización y la toxicidad que caracteriza a las plataformas sociales más extendidas.

El estudio, según detalla Futurism,  fue desarrollado por Petter Törnberg, profesor asistente de inteligencia artificial y redes sociales, y Maik Larooij, asistente de investigación. Ambos utilizaron un modelo de lenguaje de última generación para simular la interacción entre usuarios ficticios y analizar cómo evolucionaba el entorno social digital bajo diferentes condiciones.

Una metodología híbrida de simulación social

El proyecto se apoyó en un modelo híbrido que combina simulaciones basadas en agentes con grandes modelos de lenguaje. A diferencia de los enfoques tradicionales, que representaban a los usuarios como simples seguidores de reglas, los investigadores asignaron a cada bot una “persona” detallada, inspirada en datos de encuestas electorales estadounidenses. Esto permitió reproducir preferencias, intereses y comportamientos más cercanos a los de usuarios humanos, generando interacciones plausibles en torno a noticias o debates.

Según explicó Törnberg, no fue necesario introducir algoritmos complejos ni manipulaciones adicionales para que surgieran dinámicas problemáticas. La sola estructura básica de interacción —publicar, republicar, seguir y reaccionar— bastó para que apareciesen desigualdad de atención, cámaras de eco y amplificación de contenidos extremos.

Seis estrategias de intervención en prueba

Los investigadores pusieron en marcha seis medidas destinadas a reducir los efectos negativos habituales en redes sociales: cambiar el orden de los contenidos a un flujo cronológico, potenciar puntos de vista diversos, ocultar estadísticas de popularidad como los seguidores, eliminar las biografías de los perfiles y otras intervenciones similares. También se evaluaron los llamados “algoritmos de puente”, diseñados para promover contenidos que favorezcan la comprensión mutua en lugar de la confrontación.

El resultado, sin embargo, fue desalentador. Ninguna de las estrategias consiguió revertir el fenómeno de forma satisfactoria y solo algunas mostraron efectos limitados. En ciertos casos, las medidas incluso empeoraron la situación. Un ejemplo fue la cronología estricta de publicaciones: si bien redujo la desigualdad en la atención, también impulsó la visibilidad de contenidos extremos. Los algoritmos de puente lograron reducir la relación entre partidismo y participación, pero aumentaron la concentración de atención en unos pocos usuarios.

Polarización y desigualdad de atención

El estudio identificó tres consecuencias recurrentes: la formación de cámaras de eco, la desigualdad extrema de influencia y la amplificación de voces radicales. Este último fenómeno, denominado por Törnberg como “prisma de las redes sociales”, explica por qué las plataformas muestran una imagen distorsionada de la política, más polarizada y conflictiva que la realidad social fuera de ellas.

Un aspecto destacado es la ley de potencias que rige la distribución de la atención: alrededor de un 1 % de usuarios concentra la mayoría de interacciones y visibilidad, relegando a la inmensa mayoría al margen del debate. Este patrón, propio de redes globales e interconectadas, contrasta con las interacciones más equilibradas que caracterizan a entornos físicos o comunidades locales.

El impacto de la inteligencia artificial generativa

El avance de la inteligencia artificial en la generación de contenidos podría intensificar estas dinámicas. Törnberg advirtió que ya existen actores que producen mensajes mediante IA con el único fin de maximizar la atención y la monetización, especialmente en plataformas como X (antiguo Twitter). Este enfoque, según el investigador, favorece la expansión de desinformación y mensajes polarizados.

«Me cuesta ver cómo los modelos convencionales de redes sociales pueden sobrevivir a ese escenario», señaló el académico, subrayando que la propia tecnología que permite recrear comportamientos humanos plausibles también amplifica sesgos y limitaciones.

Redes sociales como motor cultural

Más allá de su influencia en el entorno digital, las dinámicas observadas repercuten en el conjunto de la vida política y mediática. Törnberg destacó que la lógica de las redes condiciona incluso a medios tradicionales, que adaptan sus titulares y estilos a lo que funciona en entornos sociales. De igual forma, la visibilidad política depende cada vez más de estas plataformas, que actúan como filtro de qué líderes o mensajes logran captar la atención pública.

Este papel central convierte a las redes sociales en un “motor cultural” con efectos sobre la percepción de la realidad política, la formación de liderazgos y la evolución del debate público. Sin embargo, los investigadores advierten que la robustez de los mecanismos detectados hace muy difícil corregirlos sin una reformulación profunda del propio modelo de red social.

Un futuro incierto para la esfera digital

La investigación pone en cuestión las promesas originales de las redes sociales como espacios de deliberación pública y debate constructivo. El experimento sugiere que incluso con intervenciones técnicas, las plataformas tienden a degenerar en entornos polarizados, dificultando el objetivo de crear un «ágora digital» donde convivan múltiples voces.

El uso de simulaciones con chatbots permite explorar de forma controlada fenómenos sociales a gran escala, aunque los propios autores reconocen que no se trata de una solución definitiva. Lo que sí pone de relieve el estudio es la dificultad estructural de combatir la toxicidad en redes y la necesidad de replantear los modelos de funcionamiento de estas plataformas.