Por qué algunas personas buenas se vuelven malas en línea

En la tarde del 17 de febrero de 2018, la profesora Mary Beard publicó en Twitter una fotografía en la que se la ve llorando. La eminencia en arte y cultura clásicos de la Universidad de Cambridge, que tiene casi 200.000 seguidores en Twitter, estaba angustiada después de haber recibido una avalancha de insultos en línea. Esta fue la reacción a un comentario que hizo sobre Haití. Ella también publicó en Twitter: "Hablo desde el corazón (y por supuesto puedo estar equivocada). Pero la cantidad de insultos que recibo como respuesta realmente no se justifica, realmente no".

En los días posteriores, Beard recibió apoyo de varias personas de alto perfil. Greg Jenner, colega y famoso historiador, publicó en Twitter su propia experiencia con una tormenta que desató en Twitter: "Siempre recordaré lo traumático que fue ser odiado repentinamente por desconocidos. Independientemente del aspecto moral, ya que puedo haber estado equivocada o en lo correcto en mi opinión, me sorprendió (una vez ya recuperada) lo mucho que me desestabilizó psicológicamente".

Aquellos que publicaron su apoyo a Beard en Twitter, independientemente de si estaban de acuerdo con el tuit que inicialmente disparó las respuestas agresivas, luego recibieron la misma clase de insultos. Y cuando una de las críticas de Beard, colega y académica de Cambridge Priyamvada Gopal, una mujer de ascendencia asiática, publicó su respuesta al tuit original de Beard en un artículo en línea, ella recibió su propio diluvio de insultos.

Existe una enorme cantidad de evidencia que indica que las mujeres y los miembros de grupos étnicos minoritarios son el blanco de agresiones en Twitter de forma desproporcionada. El "bullying" puede llegar a ser especialmente intenso en situaciones donde se cruzan estos marcadores de identidad, tal como lo experimentó Diane Abbott, miembro del parlamento británico y mujer de raza negra, que recibió casi la mitad de todos los tuits agresivos dirigidos a los miembros del parlamento de sexo femenino durante el período previo a las elecciones generales de 2017 en el Reino Unido. Los miembros del parlamento que eran mujeres de raza negra y asiática recibieron en promedio un 35 por ciento más de tuits agresivos que sus colegas blancas, aun excluyendo a Abbott del total.

El constante aluvión de insultos, incluidas amenazas de muerte y amenazas de violencia sexual, genera el silencio en algunas personas y las aleja de las plataformas en línea, efectivamente reduciendo aún más la diversidad de voces y opiniones en Internet. Y esto no da señales de estar disminuyendo. Una encuesta realizada el año pasado reveló que el 40 por ciento de los adultos estadounidenses había experimentado personalmente la agresión en línea, y casi la mitad de ellos sufrió formas severas de hostigamiento, incluyendo amenazas físicas y acoso. El 70 por ciento de las mujeres describió al acoso en línea como un "problema importante".

Los modelos de negocio de las redes sociales, como YouTube y Facebook, promocionan los contenidos que más probablemente logren una respuesta por parte de otros usuarios porque una mayor participación significa mejores oportunidades para la publicidad. Pero esto trae consigo la consecuencia de favorecer contenidos divisivos y fuertemente emotivos o extremos, que a su vez pueden fomentar "burbujas" en línea de grupos que reflejan y refuerzan las opiniones de sus miembros, lo cual ayuda a impulsar la propagación del contenido más extremo y proporciona un nicho para "noticias falsas". En los últimos meses, los investigadores han revelado muchas formas en que distintos grupos de interés, incluyendo a agentes rusos, han tratado de manipular la opinión pública al infiltrar estas burbujas en las redes sociales.

Nuestra capacidad humana para comunicar ideas a través de redes de personas nos permitió construir el mundo moderno. Internet ofrece una promesa sin precedentes de cooperación y comunicación entre toda la humanidad. Pero en lugar de aceptar una extensión masiva de nuestros círculos sociales en línea, parece que estamos volviendo al tribalismo y al conflicto, y la creencia en el potencial de Internet para reunir a la humanidad en una gloriosa red de colaboradores ahora comienza a parecer ingenua. Mientras que generalmente somos corteses y respetuosos con desconocidos en la vida real, en línea podemos ser horribles. ¿Cómo podemos aprender las técnicas colaborativas que nos permitieron encontrar un terreno común y prosperar como especie?

Hago clic en una suma e inmediatamente soy pobre, y rápidamente paso a la siguiente pregunta, consciente de que todos estamos jugando contra el reloj. Los miembros de mi equipo están muy lejos y son desconocidos. No tengo ni idea de si estamos todos juntos en esto o si me están tomando por tonta, pero continuo, sabiendo que los demás dependen de mí.

Estoy jugando un juego sobre bienes públicos en el laboratorio de cooperación humana de la universidad de Yale. Los investigadores aquí lo usan como una herramienta que les ayuda a entender cómo y por qué cooperamos, y si podemos mejorar nuestro comportamiento prosocial.

A través de los años, los científicos han propuesto varias teorías acerca de por qué los seres humanos cooperan tanto como para formar sociedades fuertes. La mayoría de los investigadores ahora cree que las raíces evolutivas de nuestra simpatía general pueden hallarse en la ventaja de supervivencia individual que el ser humano experimenta cuando cooperamos como grupo. He llegado a New Haven, Connecticut, un día nevado de febrero, para visitar un conjunto de laboratorios donde los investigadores utilizan experimentos para explorar aún más nuestro extraordinario impulso de ser amables con los demás, aún a nuestro propio costo.

El juego que estoy jugando, en la plataforma en línea de Amazon, Mechanical Turk, es uno de los experimentos actuales del laboratorio. Formo parte de un equipo de cuatro personas en diferentes lugares, y cada uno de nosotros recibe la misma cantidad de dinero para jugar. Se nos pide elegir la cantidad de dinero que queremos contribuir a un pozo común, con el entendimiento de que este pozo luego será duplicado y dividido por igual entre nosotros.

Este tipo de dilema social, como toda clase de cooperación, se basa en un cierto nivel de confianza en que los demás miembros de tu grupo serán amables. Si todos en el grupo contribuyen con todo su dinero, todo el dinero se duplica, se divide en cuatro y cada uno duplica su dinero. ¡Todos ganan!

"Pero si lo pensás desde la perspectiva de un individuo", dice el director del laboratorio, David Rand, "cada dólar que contribuís se duplica a dos dólares y luego se divide por cuatro, lo cual significa que cada persona solo recibe de vuelta 50 centavos del dólar que contribuyó."

Aunque les favorece a todos contribuir de forma colectiva a un proyecto grupal que no podría manejar uno solo –en la vida real, esto podría estar pagando el edificio de un hospital o la excavación de una zanja de riego para la comunidad– hay un costo a nivel individual. Desde el punto de vista financiero, ganás más dinero siendo más egoísta.

El equipo de Rand ha llevado a cabo este juego con miles de jugadores. A la mitad de ellos se le pide, como se me pidió a mí, que decida su contribución rápidamente en 10 segundos, mientras que a la otra mitad se le pide que se tome su tiempo y considere cuidadosamente su decisión. Resulta que cuando la gente se basa en su instinto, son mucho más generosos que cuando pasan tiempo deliberando.

"Existe mucha evidencia que indica que la cooperación es una característica central de la evolución humana", dice Rand. Los individuos se benefician y tienen más probabilidades de sobrevivir, si cooperan con el grupo. Y la posibilidad de permanecer en el grupo y beneficiarse de él depende de nuestra reputación de comportarnos de forma cooperativa.

"En las sociedades de pequeña escala en las que vivieron nuestros antepasados, todas nuestras interacciones eran con personas a las que ibas a volver a ver y con las que ibas a interactuar en el futuro inmediato", dice el Rand. Eso resultó ser una forma efectiva de mantener bajo control cualquier impulso de actuar agresivamente o tomar ventaja y aprovecharse de las contribuciones de otras personas. "La cooperación tiene sentido de una manera interesada".

La cooperación genera mayor cooperación en un ciclo de mutuo beneficio. En vez de analizar cada vez si ser amable sirve a nuestros intereses a largo plazo, la regla básica es más eficiente e implica menos esfuerzo: sé amable con otras personas. Es por eso que nuestra respuesta irreflexiva en el experimento es generosa.

A lo largo de nuestras vidas, aprendemos de la sociedad a nuestro alrededor cuán cooperativos ser. Pero nuestros comportamientos aprendidos también pueden cambiar rápidamente.

Los que participan en el desafío rápido del experimento de Rand son en su mayoría generosos y reciben dividendos generosos, lo que a su vez refuerza su visión generosa. Mientras que aquellos que consideran cuidadosamente sus decisiones son más egoístas, dando como resultado un pozo grupal más pobre, lo que a su vez refuerza la idea de que confiar en el grupo no es redituable. Luego, en otro experimento más, Rand dio algo de dinero a personas que ya habían jugado una ronda del juego. Se les preguntó cuánto querían dar a un desconocido anónimo. Esta vez, no había ningún incentivo para dar; su acto sería puramente caritativo.

Resulta que hubo grandes diferencias. Las personas que se habían acostumbrado a la cooperación en la primera etapa dieron dos veces más dinero en la segunda etapa que aquellos que se habían acostumbrado a ser egoístas. "Así que nosotros afectamos las vidas y los comportamientos internos de las personas", dice Rand. "La forma en que se comportan incluso cuando nadie está observando y cuando no hay ninguna institución para dar un castigo o una recompensa".

El equipo de Rand ha probado cómo personas de diferentes países juegan el juego, para ver cómo la fuerza de las instituciones sociales, tales como el gobierno, la familia, la educación y los sistemas jurídicos, influyen en la conducta. En Kenia, donde la corrupción del sector público es alta, los jugadores inicialmente fueron menos generosos con el desconocido que los jugadores en Estados Unidos, un país con menos corrupción. Esto sugiere que las personas que pueden confiar en instituciones sociales que son relativamente justas se comportan de una manera más cívica; aquellas cuyas instituciones son menos confiables protegen más sus intereses. Sin embargo, después de jugar solo una ronda de la versión del juego de bienes públicos que promueve la cooperación, la generosidad de los kenianos igualó a la de los estadounidenses. Y funcionó de ambas maneras: los estadounidenses que fueron entrenados para ser egoístas regalaron mucho menos dinero.

Entonces, ¿hay algo sobre la cultura de las redes sociales en línea que hace que algunas personas se comporten peor? A diferencia de las sociedades de antiguos cazadores-recolectores, las cuales dependían de la cooperación y el intercambio para sobrevivir y, a menudo, tenían reglas para cuándo ofrecer alimentos y a quiénes en su red social, las redes sociales en Internet son instituciones débiles. Ofrecen distancia física, anonimato relativo y poco riesgo en cuanto a reputación o castigo por mala conducta: si sos una mala persona, nadie que te conozca lo va a saber.

Camino lentamente un par de cuadras en la nieve hasta llegar al laboratorio de psicología de Molly Crockett, donde un grupo de investigadores estudia la toma moral de decisiones en sociedad. Un área en la que se enfocan es cómo las emociones sociales son transformadas en línea, en particular la indignación moral. Los estudios de imágenes cerebrales muestran que cuando las personas actúan en base a su indignación moral, el centro de recompensa de su cerebro se activa, es decir se siente bien hacerlo. Esto refuerza su conducta, por lo que son más propensas a intervenir de una manera similar otra vez. Por lo tanto, si ven a alguien actuando de una manera que viola una norma social, por ejemplo si ven a alguien que deja que su perro haga sus necesidades en un parque infantil, y ellos enfrentan públicamente al autor del hecho, se sienten bien después. Y si bien el enfrentamiento con alguien que infringe las normas sociales de la comunidad tiene sus riesgos –te pueden atacar, por ejemplo– esto también mejora tu reputación.

En nuestras vidas relativamente pacíficas, rara vez afrontamos un comportamiento indignante, por lo que raramente somos testigos de una indignación moral. Si ingresamos a Twitter o Facebook, veremos un panorama muy diferente. Las investigaciones recientes muestran que es más probable que los mensajes con palabras morales y emocionales se difundan en las redes sociales; cada palabra moral o emocional de un tuit aumenta la probabilidad de que se retuitee en un 20 por ciento.

"Es mucho más probable que se compartan los contenidos que provocan indignación y que expresan indignación", dijo Crockett. Lo que hemos creado en línea es "un ecosistema que selecciona el contenido más indignante y lo empareja con una plataforma donde es más fácil que nunca expresar indignación".

A diferencia del mundo "offline" (fuera de línea), no existe un riesgo personal en confrontar y exponer a alguien. Solo lleva unos pocos clics de un botón y no es necesario estar físicamente cerca, por lo que hay mucha más indignación expresada en línea. Y se alimenta a sí misma. "Si castigas a alguien por violar una norma, eso te hace parecer más confiable a los demás, por lo que puedes transmitir tu carácter moral expresando indignación y castigando las infracciones a la norma social", dice Crockett. "Y la gente cree que están propagando las buenas acciones al expresar indignación, ya que surge de una postura de moralidad y rectitud".

"Cuando te trasladas desde un lugar ‘offline’ –donde tu reputación podría mejorar ante los ojos de quien sea que pase por ahí en ese momento– a un lugar ‘online’ (en línea), donde lo transmites a toda tu red social, entonces drásticamente se amplifican las recompensas personales de expresar indignación".

Esto se agrava con los comentarios que recibe la gente en las redes sociales, en forma de "likes" y "retuits" y así sucesivamente. "Nuestra hipótesis es que el diseño de estas plataformas podría hacer de la expresión de la indignación un hábito, y un hábito es algo que se hace sin tener en cuenta sus consecuencias; es insensible a lo que sucede después, es solo una respuesta ciega ante un estímulo", Crockett explica.

"Creo que vale la pena tener una conversación como sociedad en relación a si queremos que nuestra moralidad esté bajo el control de algoritmos cuya finalidad es generar ingresos para los gigantes de la tecnología", añade. "Creo que a todos nos gustaría creer y sentir que nuestras emociones, pensamientos y comportamientos morales son intencionales y no reacciones instintivas a lo que sea que se nos coloca en frente porque el diseñador de nuestro smartphone piensa que esto les dará la mayor cantidad de ganancias".

En el lado positivo, los costos más bajos de expresar indignación en línea han permitido que grupos marginados, menos poderosos, promuevan causas que tradicionalmente han sido más difíciles avanzar. La indignación moral en las redes sociales desempeñó un papel importante en dirigir la atención hacia el abuso sexual de mujeres ejercido por parte de hombres poderosos. Y en febrero de 2018, la protesta de un grupo de adolescentes del estado de Florida en las redes sociales en contra de otra masacre en una escuela secundaria de su estado ayudó a cambiar la opinión pública en su país, así como a ejercer presión sobre un número de grandes corporaciones que abandonaron sus planes de descuentos para miembros de la Asociación Nacional del Rifle.

"Creo que debe haber maneras de mantener los beneficios del mundo online", dice Crockett, "a la vez pensando más cuidadosamente sobre cómo rediseñar estas interacciones para acabar con algunas de las partes más costosas".

Alguien que ha pasado mucho tiempo pensando sobre el diseño de nuestras interacciones en las redes sociales es Nicholas Christakis, director del Laboratorio de Naturaleza Humana de Yale, ubicado a unas pocas cuadras cubiertas de nieve. Su equipo estudia cómo nuestra posición en una red social influye en nuestro comportamiento, e incluso cómo ciertos individuos influyentes pueden alterar dramáticamente la cultura de toda una red.

El equipo explora formas de identificar a estos individuos y reclutarlos para los programas de salud pública que podrían beneficiar a la comunidad. En Honduras, utilizan este enfoque para influir en las inscripciones a programas de vacunación y cuidado maternal, por ejemplo. En línea, estas personas tienen el potencial de convertir una cultura de "bullying" en una de apoyo.

Las empresas ya utilizan un sistema rudimentario para identificar a personas supuestamente influyentes en Instagram para que publiciten sus marcas para ellos. Pero Christakis observa no solo lo popular que un individuo es, sino también su posición en la red y la forma de esa red. En algunas redes, como un pequeño pueblo aislado, todo el mundo está conectado muy de cerca y es probable que conozcas a todos en una fiesta; en una ciudad, por el contrario, si bien las personas viven físicamente más cerca unas de otras, es menos probable que conozcan a todos en una fiesta allí. Cuanto más interconectada sea una red, más afecta cómo se trasmite la información y los comportamientos en ella, explica.

"Si tomás átomos de carbono y los unís de una forma, se convierten en grafito, que es suave y oscuro. Si tomas los mismos átomos de carbono y los unís de una forma diferente, se convierten en diamante, que es duro y claro. Estas propiedades de dureza y claridad no son propiedades de los átomos de carbono; son propiedades de la colección de átomos de carbono y dependen de cómo los conectás entre sí", dice. "Y es lo mismo con los grupos humanos".

Christakis ha diseñado un software para explorar esto, creando sociedades artificiales temporales en línea. "Colocamos personas adentro y luego dejamos que interactúen con otros y vemos cómo juegan un juego de bienes públicos, por ejemplo, para evaluar lo amables que son con otras personas".

Luego manipula la red. "Al dirigir sus interacciones de una manera, puedo hacer que sean realmente dulces unos con otros, que trabajan bien juntos, y sean sanos y felices, y ellos cooperan. O tomas el mismo grupo de gente y la conectas de una manera diferente, y son horribles unos con otros, no cooperan, no comparten información y no son amables entre ellos".

En un experimento, asignó al azar a desconocidos para que jueguen al juego de bienes públicos entre sí. Al principio, dice, alrededor de dos tercios de las personas cooperaban entre sí. "Pero algunas de las personas con las que interactúan se aprovechan de ellos y, dado que su única opción es ser amable y cooperar o ser un desertor, deciden desertar porque están atrapados con estas personas que se aprovechan de ellos. Y al final del experimento todos se tratan mal entre sí".

Christakis dio vuelta el experimento simplemente dándole a cada persona un poco de control sobre con quiénes seguían conectados después de cada ronda. "Tenían que tomar dos decisiones: soy amable con mis vecinos o no lo soy; y me quedo con este vecino o no". Lo único que cada jugador sabía de sus vecinos era si habían cooperado o abandonado la ronda anterior. "Lo que logramos demostrar es que la gente corta los lazos con desertores y forma lazos con los cooperadores, y la red se renovaba a sí misma y se convertía en una estructura de tipo diamante en lugar de una estructura de tipo grafito". Es decir, una estructura prosocial de cooperación en lugar de una estructura de poca cooperación.

En un intento por generar comunidades online más cooperativas, el equipo de Christakis comenzó a agregar bots a sus sociedades temporales. Él me lleva hacia una laptop y me ingresa a un juego diferente. En este juego, jugadores anónimos tienen que trabajar juntos en equipo para resolver un problema que conocen muy bien los que colocan azulejos: cada uno de nosotros tiene que elegir un color entre tres colores, pero los colores de los jugadores conectados directamente uno al otro deben ser diferentes. Si resolvemos este problema dentro de un límite de tiempo, todos compartimos una suma de dinero como premio; si fallamos, nadie obtiene nada. Estoy jugando con al menos 30 personas. Ninguno de nosotros puede ver toda la red de conexiones, solo las personas a las que estamos directamente conectados, sin embargo, tenemos que cooperar para ganar.

Estoy conectada a dos vecinos, cuyos colores son verde y azul, así que elijo rojo. Mi vecino a la izquierda entonces cambia a rojo así que yo cambio rápidamente a azul. El juego continúa y me pongo cada vez más tensa, maldiciendo mis tiempos de reacción lentos. Con frecuencia tengo que cambiar mi color, respondiendo a los cambios invisibles en la red, los cuales envían una cascada de cambios a lo largo de las conexiones. Nos quedamos sin tiempo para resolver el problema, lo cual provoca respuestas de enojo en la sección de comentarios del juego por parte de jugadores remotos que condenan la estupidez de todos los demás. Personalmente, siento alivio de que haya terminado y de que ya no hay alguien más dependiendo de mis torpes habilidades de juego para ganar dinero.

Christakis me dice que algunas de las redes son tan complejas que es imposible resolver el problema en el plazo estipulado. Mi alivio es breve, sin embargo: el juego que jugué yo tenía una solución. Él rebobina el juego, revelando así por primera vez toda la red para mí. Veo ahora que yo estaba ubicada en una rama inferior del eje principal de la red. Algunos de los jugadores estaban conectados a una sola persona, pero la mayoría estaba conectada con tres o más. Miles de personas en todo el mundo juegan estos juegos en Amazon Mechanical Turk, atraídas por la módica suma que ganan por ronda. Pero mientras veo cómo transcurre el juego que yo recién acabo de jugar, Christakis revela que tres de estos jugadores son de hecho bots que plantaron. "Los llamamos ‘AI (inteligencia artificial) tonta’," dice.

A su equipo no le interesa inventar una AI súper inteligente para reemplazar la cognición humana. Al contrario, el plan es infiltrar una población de seres humanos inteligentes con bots tontos para ayudar a que los seres humanos se ayuden entre ellos.

"Queríamos ver si podíamos utilizar los bots tontos para hacer que la gente se desbloquee y pueda cooperar y coordinar un poco más, para que su capacidad nata para desempeñarse bien se pueda revelar con una pequeña ayuda", dice Christakis. Él descubrió que si los bots juegan perfectamente, esto no ayuda a los seres humanos. Pero si los bots cometen algunos errores, abren el potencial del grupo para encontrar una solución.

"Algunos de estos bots cometieron errores ilógicos. A pesar de que sus vecinos, todos, eran verdes y debían haber escogido naranja, ellos también escogieron verde". Cuando hacían eso, eso a su vez hacía que uno de los vecinos verdes escogiera naranja, "lo cual le daba la posibilidad al siguiente de escoger un color diferente y, ¡guau!, ahora podemos resolver el problema". Sin el bot, los jugadores humanos probablemente se hubieran quedado con el verde, sin darse cuenta de que ese era el problema. "El aumento temporal del conflicto permite a los vecinos tomar mejores decisiones".

Al agregar un poco de ruido al sistema, los bots ayudaron a la red a funcionar más eficientemente. Tal vez una versión de este modelo podría involucrar infiltrase en las noticias de personas partidarias de ciertas ideas con la oferta de ciertos artículos ocasionales que ofrecen una perspectiva diferente, lo cual ayuda a la gente a salirse de su zona de confort en las redes sociales y permite a la sociedad en su conjunto cooperar más.

Gran parte de la conducta antisocial en línea proviene del anonimato de las interacciones en Internet; el costo para la reputación que implica ser agresivo es mucho más bajo de lo que es offline. En este caso, los bots también pueden ofrecer una solución. Mediante un experimento se descubrió que el nivel de agresión racista dirigida hacia usuarios de raza negra en Twitter podría reducirse dramáticamente mediante el uso de cuentas de bots con imágenes de perfil que muestran a personas de raza blanca para responder a los tuits racistas. Una respuesta típica de un bot a un tuit racista sería: "Oye, hermano, recuerda que hay gente real que se siente herida cuando la agrede con esa clase de lenguaje". El simple cultivo de un poco de empatía en estas personas agresivas en Twitter redujo sus tuits racistas a casi cero durante varias semanas después.

Otra forma de abordar el bajo costo de la reputación por mala conducta en línea es crear alguna forma de castigo social. Una empresa de juegos, League of Legends, hizo eso mediante la introducción de una función de "Tribunal", en la cual actitudes negativas durante el juego son castigadas por otros jugadores. La compañía informó que 280.000 jugadores fueron "reformados" en un año, lo que significa que después de ser castigados por el Tribunal cambiaron su comportamiento y luego lograron una reputación positiva dentro de la comunidad. Los desarrolladores también podrían crear recompensas sociales por buena conducta, y así fomentar aspectos más cooperativos que ayudan a construir relaciones.

Los investigadores ya están empezando a predecir cuándo un intercambio está a punto de ponerse malo, momento en el cual se podría beneficiar de la intervención preventiva. "Podrías pensar que hay una minoría de sociópatas en línea, a los cuales llamamos trolls, que están haciendo mucho daño", dice Cristian Danescu-Niculescu-Mizil, del Departamento de Informática de la universidad de Cornell. "Lo que de hecho encontramos en nuestro trabajo es que la gente común y corriente, como vos y yo, puede participar de ese comportamiento antisocial. Durante un período específico de tiempo, podés convertirte de hecho en un troll. Y eso es sorprendente".

También es alarmante. Yo mentalmente reviso mis tuits más recientes, con la esperanza de que no haber participado en ninguna situación de bullying durante algún torpe intento de ser chistosa o graciosa ante mis seguidores en línea. Después de todo, puede ser muy tentador ser agresivo con alguien que está lejos, a quien no conoces, si pensás que le gustará a tu grupo social.

Danescu-Niculescu-Mizil ha estado investigando las secciones de comentarios en artículos en línea. Él identifica dos principales disparadores para el trolling: el contexto del intercambio –cómo se comportan otros usuarios– y tu estado de ánimo. "Si estás teniendo un mal día, o si resulta que es lunes, por ejemplo, es mucho más probable que seas un troll en la misma situación", dice. "Sos más amable un sábado por la mañana".

Después de recolectar los datos, incluso de gente que había tenido un comportamiento de troll en el pasado, Danescu-Niculescu-Mizil construyó un algoritmo que predice con una exactitud del 80 por ciento cuando alguien está a punto de ponerse agresivo en línea. Esto proporciona una oportunidad para, por ejemplo, introducir un retraso en lo rápido que puede publicar su respuesta. Si la gente tiene que pensar dos veces antes de escribir algo, esto mejora el contexto del intercambio para todo el mundo: es menos probable que veamos a personas portándose mal y así es menos probable que te portes mal también.

La buena noticia es que, a pesar del horrible comportamiento que muchos de nosotros hemos experimentado en línea, la mayoría de las interacciones son agradables y cooperativas. La indignación moral justificada se emplea provechosamente en el cuestionamiento de tuits llenos de odio. En un reciente estudio británico sobre el antisemitismo en Twitter se descubrió que los mensajes que cuestionan tuits antisemitas se comparten más ampliamente que los mismos tuits antisemitas. La mayoría de las publicaciones llenas de odio fueron ignoradas o solo compartidas dentro de una pequeña cámara de eco de cuentas similares. Tal vez ya estamos empezando a hacer el trabajo de los bots nosotros mismos.

Como señala Danescu-Niculescu-Mizil, hemos tenido miles de años para perfeccionar nuestras interacciones persona a persona, pero solo 20 años de redes sociales. "Fuera de línea, contamos con muchas señales, desde expresiones faciales hasta lenguaje corporal o el tono de voz... mientras que en línea conversamos solo a través de texto. Creo que no deberíamos sorprendernos de que nos está costando tanto encontrar el camino correcto para conversar y colaborar en línea".

A medida que nuestro comportamiento en línea se sigue desarrollando, es posible que introduzcamos señales sutiles, equivalentes digitales a los gestos faciales, para ayudar a suavizar las discusiones en línea. Mientras tanto, el consejo para tratar con la agresión en línea es mantener la calma; no es tu culpa. No tomes represalias sino que mejor bloquea o ignora a los bullies o, si tenés ganas, deciles que paren. Hablá con familiares o amigos acerca de lo que está pasando y pediles que te ayuden. Tomá capturas de pantalla e informá el acoso en línea al servicio de las redes sociales donde está sucediendo y si esto incluye amenazas físicas, informá a la policía.

Si las redes sociales tales como las conocemos van a sobrevivir, las compañías que manejan estas plataformas van a tener que seguir dirigiendo sus algoritmos, tal vez con la información proporcionada por la ciencia conductual, para fomentar la cooperación en lugar de la división, y las experiencias positivas en línea en lugar de la agresión. Como usuarios, nosotros también podemos aprender a adaptarnos a este nuevo entorno de comunicación para que la interacción cívica y productiva siga siendo la norma online como los es offline.

"Soy optimista", dice Danescu-Niculescu-Mizil. "Esto es tan solo un juego diferente y tenemos que evolucionar".

Republicado de Mosaic Science bajo licencia CC

TRADUCCIÓN DE ÁNGELA ATADÍA DE BORGHETTI

Gaia Vince

LA NACION

• Redes sociales

---

Conforme a