Cómo funcionan los algoritmos de machine learning en las redes sociales

Todos los días las redes sociales aprenden algo nuevo sobre su usuario y van descifrando cómo es su comportamiento: qué le gusta, cuáles son sus intereses inmediatos, con qué contenido generan más engagement, qué buscan y qué rechazan. Es por esto que cada feed es completamente personalizado, hecho a la medida del dueño de la cuenta.

Mitos y verdades sobre el machine learning en las redes sociales

Cuando se habla de este tema las discusiones están a la orden del día, ya que muchos detractores piensan que las redes sociales juegan en contra de ciertas cuentas y espían indiscriminadamente y de forma irregular.

La realidad ha demostrado que esto no es de tal forma. El usuario proporciona datos en su navegación y estos son utilizados por los algoritmos y por la inteligencia artificial para comprender mejor a la persona.

Este sistema no es exclusivo de una cuenta ni pretende beneficiar o perjudicar a un usuario específico. El algoritmo funciona de la misma manera para todos. No existe tal situación en la que Instagram limita publicaciones o retiene parte del contenido. Esta respuesta del algoritmo se debe más a una falla en el contenido que a una intención perjudicial de la compañía.

La comercialización en las redes sociales es efectiva gracias a los algoritmos

Bien se conoce que una gran parte de las marcas y negocios del mundo hacen vida dentro de las redes sociales con el fin de vender sus productos o servicios. La presencia de estos negocios impulsó una nueva forma de entender la comercialización.

Todo esto es posible gracias a los algoritmos de machine learning en las redes sociales. Este tipo de inteligencia artificial recoge datos de consumo sobre los usuarios, solo de esta forma es posible que llegue a ellos solo la publicidad de su interés.

Sin embargo, esto no es un tema netamente publicitario, se trata de efectividad. La publicidad a través de las redes sociales no sería rentable sin estas poderosas herramientas.

Los algoritmos de machine learning en las redes sociales permiten que tu contenido conecte con el público específico al que vas dirigido. De ninguna forma esto puede traducirse en algo perjudicial. Es una herramienta que da los primeros pasos para la segmentación y persigue objetivos claros de venta.

Los buscadores también potencian su aprendizaje automático

Dentro de la web todo es posible; por eso el aprendizaje automático no se limita únicamente a las redes sociales, también está en los buscadores.

Este dato es curioso ya que, a menudo, los buscadores suelen complementar la información que recoge una red social.

La mayoría de las personas busca respuestas a través de Google. De hecho, suele ser el primer lugar en visitar, de ahí la importancia de posicionar los contenidos en buscadores. Posteriormente, hacen búsquedas específicas dentro de sus redes sociales.

Cuando esta dinámica se cumple, el algoritmo entiende que necesitas ayuda para conseguir lo que buscas, y allí es en dónde trabaja arduamente para darte las respuestas correctas.

De este modo es como terminas recibiendo publicidad de eso que te interesa y esto se refleja incluso en las páginas webs que visitas.

Análisis predictivo y sugerencias: la mejor arma del machine learning en las redes sociales

El algoritmo de aprendizaje automático se basa en el análisis predictivo de los datos obtenidos. Esto quiere decir que anticipa comportamientos para, finalmente, hacer sugerencias.

Este ciclo se va repitiendo diariamente mientras el usuario solo consume cierto contenido tal y como está acostumbrado.

Posteriormente viene la automatización de los datos. El algoritmo no necesita intervención humana para trabajar en pro de lo que necesitas. Se autogestiona para canalizar el contenido automáticamente. Esto, tecnológicamente, significó un gran avance para la Inteligencia Artificial (IA).

Tres tipos de aprendizaje automático en las redes sociales

El machine learning en las redes sociales tiene formas distintas de operar, no se trata de un solo algoritmo que funciona en un único sentido. Hay varios tipos de aprendizaje que trabajan, muchas veces en simultáneo, para lograr resultados distintos.

1. Aprendizaje supervisado. Este algoritmo suele trabajar con datos recolectados previamente que le permite tomar decisiones. Un ejemplo es detectar patrones en los datos provenientes de los correos electrónicos para clasificarlos como importantes o spam.
2. Aprendizaje no supervisado. Se basa en la recolección de datos en masa. Este algoritmo se enfrenta a la masa de datos y busca patrones para organizarlos de alguna forma y que sean útiles. Esta es la forma más común en las redes sociales y la que sirve para la segmentación eficiente.
3. Aprendizaje por refuerzo. Este algoritmo aprende a través de la propia experiencia. Gracias a los datos que ha recolectado es capaz de equivocarse cada vez menos porque sabe lo que funciona y lo que no, gracias a los datos que obtuvo. Estos trabajan en secuencias y sirven para potenciar programas como el reconocimiento facial y la seguridad en general.

Machine learning en las redes sociales y fuera de ellas

Los algoritmos de machine learning no solo pueden aplicarse a las redes sociales. De hecho, ya se avanza en proyectos que utilicen esta misma premisa para mejorar experiencias fuera de la web.

Un ejemplo claro de esto son los coches automáticos. El sistema operativo de esos vehículos pretende trabajar a través de la recolección de datos para tomar decisiones.

El aprendizaje automático en este caso permite ajustar las configuraciones internas del vehículo de acuerdo a las preferencias recurrentes del conductor. Incluso, gracias a los mismos datos recolectados, el coche tiene la capacidad de responder de forma autónoma ante ciertas situaciones.

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