Opacidad algorítmica
Definición. La *opacidad algorítmica* es la dificultad para conocer cómo funcionan los sistemas que filtran, jerarquizan y recomiendan información en plataformas y servicios digitales. Esta “caja negra” se sostiene por secretos industriales, métodos propietarios y asimetrías técnicas que impiden verificar reclamos de neutralidad u objetividad.
¿Por qué importa? Afecta lo que vemos (visibilidad), con quién interactuamos (sociabilidad) y qué oportunidades recibimos (empleo, crédito, educación). Sin saber los criterios, es difícil evaluar sesgos, daños o impactos.
Ejemplos.
- Feeds de redes que priorizan contenidos sin explicar los criterios de ranking.
- Sistemas de puntuación (crédito, admisión) que deciden oportunidades con modelos opacos.
- Recomendadores de video/música que moldean gustos y diversidad cultural sin exponer reglas.
Claves para entenderla.
- Vemos entradas (datos) y salidas (recomendaciones/decisiones), pero no los procedimientos internos.
- La opacidad no siempre es malicia: a veces protege PI o evita “gaming”, pero igual genera asimetrías de poder.
- La solución no es solo “abrir el código”: suele bastar con transparencia proporcional (criterios, métricas, reportes de cambios) y auditorías.
Cómo investigarla.
- Exploración documental: leer políticas, patentes, papers/ayudas de producto.
- Etnografías/entrevistas: observar usos reales y “teorías folk” de creadores/usuarios.
- Scraping y mediciones: recolectar resultados/posiciones en el tiempo para ver patrones.
- Auditorías algorítmicas: diseñar pruebas con perfiles/consultas controladas.
- Ingeniería inversa (no destructiva): variar entradas y observar salidas para inferir reglas.
Relación con comunicación e interactividad. La opacidad condiciona qué temas circulan en la esfera pública, cómo se forman audiencias y qué *relaciones* se vuelven visibles o invisibles. Reducirla mejora la rendición de cuentas, la alfabetización digital y la agencia de las comunidades.
Para saber más (abierto).
Referencia base. Sued, G. E. (2022). *Culturas algorítmicas: conceptos y métodos para su estudio social*. Revista Mexicana de Ciencias Políticas y Sociales, 67(246), 43–73.