Economía de la atención en las RRSS

Buen punto. Aunque no afecta al trasfondo del planteamiento sí añade precisión. Vamos a añadir la perspectiva de la economía de la atención al planteamiento.

Supongamos que el total de atención que tiene disponible una persona = 1

En una situación ideal (y luego explico por qué ideal) tú tienes una cantidad de atención disponible para cada persona (la atención que das) igual a uno partido por el número de usuarios que sigues.

DICCIONARIO
Ad = Atención disponible (individual, para cada following)
Atd = Atención total disponible (total, toda la que tiene un usuario. Constante = 1)
Ar = Atención recibida (individual, de un follower dado)
Atr = Atención total recibida (total, del conjunto de followers)
Fers = Followers
Fing = Following
U = usuario (U1, U2, …)
S(U1, U2) = simetría entre dos usuarios dados
St = simetría total entre un usuario y la red
P = presencia (número de mensajes al día en un periodo determinado)
T = tiempo (un periodo de tiempo, puede ser cualquiera, pero ha de mantenerse constante su valor dentro de la misma ecuación. Como adjetivo “PT” = presencia en un tiempo o periodo determinado)
M = mensaje (puede ser un tuit, toot, post o lo que sea)

Entonces, dado un usuario U1

U1Ad = 1/Fing

El cálculo de la simetría entre dos usuarios dados (U1 y U2) sería muy sencillo (restar la Ad de U1 a la de U2) Si el valor sale positivo, la asimetría expresada por el valor iría en favor del segundo y viceversa:

S(U1, U2) = U1Ad - U2Ad

Por otro lado, la atención total recibida por un usuario dado (U1Atr) sería la suma de las atenciones individuales disponibles de cada uno de sus seguidores:

U1Ar = sum(…FersAd)

El spread operator (…) expresa el conjunto de lo que sigue, en este caso Fers.

De esta forma podemos calcular la asimetría de su atención en relación al conjunto de la red (si recibe más atención que da).

Recordemos que la Atd es una constante para cada usuario, U1Atd = 1

U1St = 1 - U1Atr

Estos cálculos funcionan en el caso de que cada usuario emita el mismo número de mensajes en el mismo periodo de tiempo, pero eso no ocurre en la realidad. Por tanto, hay que añadir una nueva variable, “Presencia”, que sería, la cantidad de mensajes que un usuario emite en un periodo de tiempo determinado (se podrá refinar introduciendo la complejidad del mensaje, la capacidad intelectiva del receptor y el interés que despierta un mensaje en un receptor concreto, que también puede variar, pero como son cosas difícilmente mensurables, las obviamos):

U1PT = sum(…U1M) / T

Así, el cálculo de la simetría habrá que hacerlo para un periodo de tiempo dado introduciendo la variable de la presencia en ese periodo. La atención ya no se distribuye entre los usuarios sino entre los mensajes. La simetría entre dos usuarios ya no es igual a U1Ad – U2Ad sino a U1PT – U2PT y la simetría total de un usuario con la red ya no es 1 – U1Atr sino U1PT – U2PT.

Lo interesante es que esto sólo ocurre así en un tipo ideal de red en el que no operan otros modificadores. En el caso de Tuiter tenemos el algoritmo que decide mostrar más unos tuits que otros y es ese algoritmo el que tiene la capacidad de incentivar y desincentivar la asimetría porque si una persona adquiere cierta relevancia en forma de atención (seguidores, impresiones, interacciones logradas), el algoritmo potencia su presencia (muestra más sus posts) y entra en una espiral en la que la presencia en la red y la relevancia para el algoritmo se van retroalimentando, que es lo que pasa en tuiter.

El resultado es la actual masificación de asimetría que se da en tuits, con cuentas que tienen miles de seguidores y que operan en una lógica similar a la de los medios tradicionales. Esto es bueno para la monetización, es decir, es bueno para introducir el valor comercial, lo crematístico, en las relaciones interpersonales, lo que a mi entender es una desgracia para la humanidad en su conjunto.