¿Cómo funcionan los algoritmos? Un manual básico para quienes no se dedican al marketing

Muchas personas no confían en los algoritmos y el aprendizaje automático porque no comprenden completamente cómo funcionan en realidad.

Si ha estado en alguna parte de las redes sociales en los últimos años, es probable que haya notado un aumento en la sospecha entre la gente común* con respecto a los algoritmos, el seguimiento, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

*(léase: no relacionada con el marketing)

El miedo tiene sentido.

Cuando no comprende exactamente cómo funciona algo, a veces puede parecer que hay fuerzas negativas en juego cuando no obtiene exactamente lo que espera de esos programas.

Por ejemplo, el presidente Trump tuitea regularmente dando a entender que los temas de tendencia de Twitter están predispuestos en su contra.

Donald Trump Tweet

Y, más recientemente, vi un hilo de comentarios entre amigos de Facebook que afirmaba que si busca cualquier número de 3 dígitos y las palabras “nuevos casos”, obtendrá noticias sobre casos de COVID con esos números exactos, lo que para ellos demostró que COVID es un engaño.

Dejando a un lado las afiliaciones políticas y médicas, el problema subyacente suele ser que las personas no confían en los algoritmos y el aprendizaje automático porque no comprenden completamente cómo funcionan en realidad.

Así que repasemos una introducción básica de cómo funcionan estos para cosas como la búsqueda, las redes sociales y otras aplicaciones tecnológicas comunes que usamos a diario.

Los algoritmos aún se pueden sesgar

Sin embargo, antes de profundizar realmente, es importante comprender que los programadores que los desarrollan pueden influir en los algoritmos, los modelos de aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Pero, para ser franco, a menudo están sesgados a favor de los que están en el poder o en la mayoría.

(Ya que a menudo son las personas que crean los modelos de aprendizaje automático y no son conscientes de sus propios sesgos implícitos).

Junto con las entradas originales que afectan el funcionamiento de estos algoritmos, la naturaleza del AA y la IA significa que las entradas que aportan los usuarios también afectan los resultados (hablaremos más sobre esto en un minuto).

Esto significa que los modelos de aprendizaje automático aprenden cómo buscamos y usamos las redes sociales y terminan personalizando nuestros resultados en función de esa información.

Eso parece genial cuando podemos encontrar la receta de pizza exacta que estábamos buscando, pero es menos bueno cuando buscamos información crítica y no obtenemos respuestas imparciales de nuestras fuentes de información.

Cómo funcionan los algoritmos a un nivel básico

El punto detrás de los algoritmos y el aprendizaje automático en la web es esencialmente replicar los procesos de toma de decisiones del cerebro humano, sin que los humanos tengamos que tomar toda la información y el tiempo necesarios y clasificarlos por nuestra cuenta.

Se supone que es casi un atajo al proceso de pensamiento humano.

En el nivel más básico, los algoritmos son un conjunto de enunciados si-entonces que tienen lugar en una computadora muy rápidamente para darte un resultado: si haces A, obtienes B. Si haces C, entonces obtienes D.

Di que le preguntas a un conocido: “¿De dónde eres?”

Según su respuesta, hay ciertas opciones que serán sus respuestas preferidas.

Si te dicen que son de tu ciudad natal de la infancia, tendrás una respuesta muy diferente a si te dicen que son de un lugar en el que nunca has estado antes.

Basic idea of algorithm workflow

Esta es una versión simplificada de cómo funciona un algoritmo.

Pero la idea es que cada camino conduzca de una manera determinada y la computadora siga el flujo de trabajo o la fórmula hasta el siguiente paso.

Cuando busca algo en Google, sucede lo mismo.

Puede buscar “pizza de Chicago” y, según la información que Google tiene sobre usted, su ubicación y su historial de búsqueda, puede darle una receta para la pizza de Chicago o decirle qué restaurantes sirven pizza en Chicago.

¿Qué es el aprendizaje automático y cómo funciona?

La idea más básica detrás del aprendizaje automático es que las entradas que ingresa pueden afectar las recomendaciones o resultados futuros del algoritmo.

En el nivel más fundamental, el algoritmo “aprende” sus preferencias y las tiene en cuenta durante su próximo uso de las declaraciones si-entonces.

Un ejemplo de esto es lo que aparece en lugares como Google News o incluso en las páginas recomendadas de Facebook para dar me gusta.

Según la forma en que interactúa con estas fuentes, los algoritmos intentan mostrarle más de lo que cree que prefiere.

Por ejemplo, si sigo un montón de páginas de rescate de animales (que se clasifican a sí mismas como tales en Facebook), el algoritmo “aprende” que realmente me importa adoptar perros.

A partir de ahí, puede mostrarme tanto anuncios dirigidos (comida para perros, juguetes para perros, camas para perros) como recomendaciones para que me gusten otras páginas, videos para ver o grupos a los que unirse.

Esto también puede ir al revés. Si hace clic o interactúa con muchos artículos que son negativos o con los que no está de acuerdo (incluso solo para ver lo que se dice), el algoritmo solo puede determinar un clic, no necesariamente su intención detrás de él.

Esto significa que cuando comienza a mostrarte más contenido como en el que hiciste clic, solo lo hace en función de la programación y tus acciones.

Entonces, cuando Donald Trump acusó a la noticia de ser parcial, es probable que no comprenda que muchos de los resultados de las noticias que ve son personalizados en función de lo que el algoritmo ha aprendido de su comportamiento en línea.

Si lee un montón de artículos que le dan una imagen negativa, Google Noticias pensará que eso es lo que le gusta leer y le ofrecerá más artículos como ese. Es una trampa de aprendizaje automático.

Los algoritmos no intentan engañarlo

Parece que algunas personas que desconfían de las empresas de tecnología y otras grandes entidades creen que los algoritmos y los modelos de aprendizaje automático han avanzado hasta un punto en el que pueden adoptar una mentalidad propia.

Si bien probablemente estemos más cerca de iRobot que nunca, es probable que los resultados de su motor de búsqueda no estén diseñados a propósito para engañarlo o distorsionar la realidad.

Y muchas veces los resultados que obtenemos se basan exclusivamente en las matemáticas.

Por ejemplo, vi una publicación en Facebook de alguien que estaba convencido de que, debido a que puede buscar cualquier número de 3 dígitos con la palabra clave “nuevos casos”, Google le mostrará un resultado para ese número exacto y nuevos casos de COVID, que esos números eran inherentemente falsos.

A facebook post claiming that COVID is a hoax

Sin embargo, este caso solo demuestra estadísticamente que hay tantas fuentes de información que publican datos a tasas tan altas que hay suficiente información en la web para que Google encuentre resultados para cualquiera de esos números.

Estadísticamente, si cada entidad basada en la ubicación (pueblos, ciudades, condados, estados, regiones, provincias, países) publica números de COVID a intervalos regulares (diarios, semanales, mensuales, trimestrales).

Es inevitable que haya 1-, 2- , Resultados de noticias COVID de 3, 4 e incluso 5 dígitos cuando busca ese número y “casos nuevos” en Google, Bing o cualquier motor de búsqueda.

Todo lo que realmente prueba al escribir cualquier número en Google y los “casos nuevos” es que los algoritmos pueden “leer” y “comprender.

Los datos de los comunicados de prensa de los sitios web en función de la información almacenada en la biblioteca de páginas web del motor de búsqueda y regurgitarla a los buscadores.

Especialmente porque coincidiría exactamente con su pregunta de búsqueda y el motor de búsqueda asume que eso es lo que está buscando.

Pensará que hizo un gran trabajo al conseguirle exactamente lo que dijo que necesitaba.

Desde esta perspectiva, los motores de búsqueda y las redes sociales son más un “buen chico” que te devuelve el palo que arrojaste en lugar de un cerebro criminal que intenta robar tu libertad y tomar todo tu dinero.

Los motores de búsqueda se crearon para recuperar el resultado más relevante para usted como buscador (en función de muchos factores, incluido su historial de búsquedas y clics, actualidad, relevancia, etc.).

Por lo tanto, no prueba una teoría de la conspiración solo porque puede encontrar información sobre algo en línea (¡o si no puede!).

Pero el marketing sí afecta los resultados

Lo que pasa con los motores de búsqueda y las redes sociales es que los resultados mostrados son creados por otros humanos.

Si bien hay más tecnología trabajando para verificar los resultados (como la verificación de datos en Facebook), cualquier persona con un conocimiento básico de optimización de motores de búsqueda o marketing en redes sociales tiene la oportunidad de influir en esos resultados.

Es importante tener en cuenta este hecho al examinar los resultados.

El marketing más esos datos de personalización significa que las plataformas tecnológicas modernas harán todo lo posible para sacarle provecho a usted como usuario.

Es por eso que a veces puede parecer que pensarás en algo y obtendrás un anuncio de Facebook más tarde en el día.

Solo una comprensión básica de cómo funcionan los algoritmos, el aprendizaje automático y la personalización del marketing puede ayudarlo a ser un consumidor más informado de contenido en la web.

Teniendo en cuenta que estos procesos a menudo son solo programas si-entonces informados por sus preferencias almacenadas, podemos ayudar a combatir la información errónea sobre tecnología.

Y lograr que más buscadores y usuarios de redes sociales participen en cómo mejorarlos en el futuro.

Fuente y fotos: https://www.searchenginejournal.com/how-do-algorithms-work/378978