Impacto de los algoritmos de recomendación de las redes sociales en los jóvenes y adolescentes

Resumen

Cada vez los jóvenes y adolescentes acceden a las redes sociales en edades cada vez más tempranas. Estos acceden a este “mundo” en busca de un entretenimiento fácil y rápido, facilitado por todo el entretenimiento ofrecido así como por la información el contenido multimedia generado mucho del cual es dirigido gracias a los algoritmos de recomendación tan potentes que poseen estos servicios. Algoritmos que han generado problemas de adicción en 1 de cada 3 jóvenes y diversos problemas de salud mental incluyendo depresión, ansiedad y en los casos más extremos el suicidio.

Es por ello que, este Proyecto Fin de Grado (TFG) realiza un estudio acerca de esta problemática y estudia, desde un punto de vista práctico cómo funcionan los algoritmos de recomendación a un nivel más técnico mediante el uso de redes neuronales, identificando las principales técnicas utilizadas para ofrecer recomendaciones lo más precisas posibles. A su vez, se ha demostrado cómo esas técnicas pueden ser utilizadas o tener sesgos que interesan a empresas o personas que restan objetividad a dichos algoritmos, ya que pueden ser “manipulados” para que enseñe el contenido que quiere su creador.

Estos problemas que impactan en el uso de las redes sociales las hace responsables de problemas de adicción o incluso de problemas más graves como problemas de bienestar emocional y mental, la propagación de bulos y la polarización de la sociedad los cuales son aspectos que se han demostrado que las empresas intentan ocultar con tal de no tener perjuicios económicos, lo que demuestra la falta de ética de estas corporaciones. Es por esto que este TFG desea entablar un entorno de concienciación, crítica para generar un análisis que permita no olvidar los problemas subyacentes que acaecen en el uso poco éticos de algunos algoritmos inteligentes sobre las redes sociales.

Abstract:

Teenagers are increasingly accessing social networks at younger and younger ages. They access this “world” in search of quick and easy entertainment, facilitated by all the entertainment offered as well as by the information and multimedia content generated, much of which is directed thanks to the powerful recommendation algorithms that these services have. Algorithms have generated addiction problems in 1 out of every 3 young people and various mental health problems including depression, anxiety and in the most extreme cases suicide.

For this reason, this Final Degree Project (TFG) studies this problem and studies, from a practical point of view, how recommendation algorithms work at a more technical level through the use of neural networks, identifying the main techniques used to provide the most accurate recommendations possible. At the same time, it has been shown how these techniques can be used or have biases that are of interest to companies or individuals that detract from the objectivity of these algorithms, since they can be “manipulated” to show the content that their creator wants.

These problems that impact the use of social networks make them responsible for addiction problems or even more serious problems such as emotional wellbeing or mental health problems, the propagation of hoaxes and the polarization of society, which are aspects that companies have been shown to try to hide in order to avoid economic damage, demonstrating the lack of ethics of these corporations. It is for this reason that this TFG wishes to create an environment of awareness and criticism in order to generate an analysis that will allow us not to forget the underlying problems that occur in the unethical use of some intelligent algorithms on social networks.