Los algoritmos adivinan cómo somos o cuánto ganamos solo con analizar nuestra foto

La percepción digital: cuando las plataformas parecen conocernos demasiado

Cualquier usuario habitual de redes sociales ha experimentado esa extraña sensación de que estas plataformas parecen entender nuestros gustos y pensamientos mejor que nadie. Nos sorprende ver recomendaciones que encajan perfectamente con nuestros intereses, anuncios que parecen responder a conversaciones recientes o recuerdos que aparecen en el momento más oportuno. Solemos atribuir esta aparente adivinación a algoritmos que analizan nuestras interacciones directas, pero esta explicación apenas roza la superficie de un mecanismo mucho más complejo.

Más allá de lo evidente

La verdadera potencia de estos sistemas no está en registrar nuestras acciones conscientes, sino en su capacidad para deducir nuestra identidad a partir de información que compartimos, frecuentemente sin darnos cuenta. Un simple experimento con una única fotografía personal demuestra hasta qué punto estas tecnologías elaboran perfiles psicológicos, ideológicos y económicos que superan ampliamente lo que el usuario pretende mostrar.

La lectura invisible de nuestras imágenes

Al publicar una fotografía en internet, no solo la ven otras personas: también es "interpretada" por sistemas de visión artificial, como la API de Google Vision que, según su propia descripción, "extrae información valiosa de imágenes, documentos y vídeos". Estas herramientas ya no se limitan a reconocer objetos o caras. Su capacidad alcanza la comprensión semántica: pueden deducir emociones, contextos culturales o características de personalidad.

Plataformas como TheySeeYourPhotos, desarrollada por un antiguo ingeniero de Google para alertar sobre estas prácticas, permiten verificarlo. Su propósito es evidenciar cuánta información personal y sensible puede extraerse de una sola imagen, empleando la misma tecnología que utilizan las grandes empresas tecnológicas.

La pregunta fundamental

El verdadero problema no reside en que las máquinas identifiquen lo que ven, sino en que interpreten lo que esa imagen supuestamente revela sobre nosotros. Esto nos lleva a una cuestión esencial: ¿están diseñadas estas herramientas para servir a nuestros intereses o para explotar patrones de comportamiento que ni siquiera nosotros mismos reconocemos?

Un experimento revelador

Para investigar los límites de esta capacidad interpretativa, en la Universidad Miguel Hernández realizamos una prueba: analizamos una fotografía personal usando la herramienta mencionada anteriormente. Los hallazgos obtenidos pueden organizarse en dos categorías principales.

• Análisis descriptivo: En este nivel, la inteligencia artificial identifica elementos visuales objetivos. En nuestro caso, describió acertadamente la escena principal (un joven junto a una barandilla y un monumento) y se acercó a la ubicación geográfica. Este análisis, aunque susceptible de errores factuales (como calcular una edad ligeramente incorrecta), se mantiene dentro de lo previsible.
• Análisis inferencial: Este nivel resulta más significativo y preocupante. A partir de la misma imagen, el sistema elaboró un perfil detallado basado en patrones estadísticos y, como era de esperar, en sesgos algorítmicos.

El objetivo comercial del perfilado

La finalidad última de este exhaustivo perfilado es la segmentación publicitaria. La plataforma sugirió anunciantes específicos (Duolingo, Airbnb) que tendrían alta probabilidad de éxito con el perfil deducido. Lo significativo no es el nivel de precisión, sino la demostración de que una única imagen basta para que una máquina construya una identidad compleja y comercializable de una persona.

La delgada línea entre personalización y manipulación

Si un algoritmo puede inferir nuestra ideología, ¿su objetivo es simplemente ofrecernos contenido relacionado o reforzar esa tendencia para hacernos más predecibles y rentables?

Esta es la frontera borrosa entre personalización y manipulación. Meta, por ejemplo, ha experimentado con usuarios generados por inteligencia artificial, creados específicamente para interactuar con perfiles solitarios y aumentar su tiempo en la plataforma. Y si los sistemas pueden simular compañía, también pueden crear entornos informativos que influyan sutilmente en opiniones y decisiones.

Falta de control sobre nuestros datos

A esto se añade la ausencia de control real sobre nuestra información personal. La multa histórica de 1.200 millones de euros impuesta a Meta en 2023 por transferencias ilegales de datos de Europa a Estados Unidos demuestra que, para las grandes tecnológicas, el cumplimiento normativo se convierte en un cálculo de riesgo-beneficio más que en un principio ético.

Burbujas informativas y polarización

El resultado de este perfilado masivo es la consolidación de las "burbujas de filtro", un término acuñado por Eli Pariser para describir cómo los algoritmos nos confinan en entornos informativos que refuerzan nuestras creencias. Así, cada usuario habita un universo digital personalizado, pero también más aislado y polarizado.

Tomar conciencia como primer paso

Ser conscientes de que cada interacción digital alimenta este ciclo es el primer paso para mitigar sus efectos. Herramientas como TheySeeYourPhotos son valiosas porque revelan cómo se construye la ilusión de personalización que define nuestra experiencia en línea.

Por lo tanto, el contenido que vemos en redes sociales no es un reflejo fiel del mundo real, sino una construcción algorítmica diseñada específicamente para nosotros. Comprender esta realidad es fundamental para proteger nuestro pensamiento crítico y navegar con conciencia en un entorno digital cada vez más complejo.