ย ยซL๐๐ฌ ๐ซ๐๐๐๐ฌ ๐ฌ๐จ๐๐ข๐๐ฅ๐๐ฌ ๐ง๐จ ๐๐ฎ๐ง๐๐ข๐จ๐ง๐๐ซ๐ขฬ๐๐ง ๐ฌ๐ข๐ง๐จ ๐ง๐จ ๐๐ฎ๐๐ฌ๐ ๐ฉ๐จ๐ซ๐ช๐ฎ๐ ๐ฅ๐๐ฌ ๐ซ๐๐๐๐ฌ ๐ฉ๐จ๐ฅ๐๐ซ๐ข๐ณ๐๐ง. ๐๐ข๐๐ฆ๐ฉ๐ซ๐ ๐ฌ๐ ๐ญ๐จ๐ฆ๐ ๐ฎ๐ง๐ ๐ฉ๐จ๐ฌ๐ข๐๐ข๐จฬ๐ง ๐๐ซ๐๐ง๐ญ๐ ๐ ๐ฎ๐ง ๐ก๐๐๐ก๐จ ๐๐ ๐ฅ๐ ๐ซ๐๐๐ฅ๐ข๐๐๐ยป
De un tiempo a esta parte somos testigos de cรณmo la polarizaciรณn parece haberse adueรฑado de todos los รกmbitos.
Son muchos los anรกlisis sobre el fenรณmeno de las redes sociales que insisten que las personas sรณlo leen, por efecto de los algoritmos, aquellas cosas con las que estรกn de acuerdo o a personas que piensan igual. Como si fueran feligreses de una misma parroquia.
En las redes sociales no hay matices. Funcionan con una lรณgica binaria: blanco o negro, esto o aquello, estรกs conmigo o en mi contra.
Vemos como todo aquello que nos ponga en cuestiรณn es percibido como una amenaza: ser de izquierda o de derecha, ateo o religioso, pro o k, feminista o machista, nos muestran que cuando alguien duda o matiza es percibido como un tibio y se lo excluye.
ยฟPercibรญs este sesgo intencionado?
Te propongo hacer el ejercicio simple: ยฟCuรกntos de los textos, usuarios y hasta amigos que lees a diario en redes contienen ideales similares o iguales a los tuyos? ยฟCuรกntos apuntan a todo lo contrario?
Si te interesa analizar quรฉ dicen de vos o de tu instituciรณn en redes, saber que agenda de temas se maneja hoy en tu rubro y mucho mรกs… Escribimeโฃโฃโฃโฃโฃโฃ
#JosรฉNorte #BigData #InteligenciaArtificial #AnรกlisisDelComportamiento #ReputaciรณnDigital #ImagenPolรญtica #datascience #BigDataAnalytics #Artificialintelligence #PolarizaciรณnenRedes