Comunicacion e Interactividad 3388

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===== 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).**
  * [[https://webfoundation.org/research/algorithmic-accountability/|World Wide Web Foundation — Algorithmic Accountability]]
  * [[https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithmic_transparency|Wikipedia: Algorithmic transparency]]
  * [[https://en.wikipedia.org/wiki/Filter_bubble|Wikipedia: Filter bubble]]
  * [[https://gdpr-info.eu/|GDPR (texto consolidado)]]

**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.