Consumismo
El consumismo siempre estuvo ahí. La máquina de atención lo volvió fluido, continuo y personalizado.
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Primero llegó la infraestructura
El modelo comercial de publicidad basada en la vigilancia se estableció antes de que existieran las redes sociales. DoubleClick (1996) empezó a seguir a los usuarios de un sitio web a otro con cookies. Google AdWords se lanzó en octubre de 2000 y, a partir de febrero de 2002, vendía esos anuncios mediante una subasta, con precio por clic. Así, pagar por atención se volvió el modelo de ingresos por defecto del internet comercial. La maquinaria del consumismo basado en la vigilancia se construyó como infraestructura comercial; después, las plataformas de redes sociales la llevaron a tres mil millones de personas.
Cómo las redes sociales se volvieron una máquina de comprar
El sistema publicitario de Facebook, lanzado en 2007, permitía a los anunciantes dirigirse a los usuarios según su edad, su ubicación y los intereses tomados de sus perfiles. Ese verano el iPhone había salido a la venta, y Apple lo vendía como “internet en tu bolsillo”. Entre 2013 y 2015, los investigadores habían demostrado que los “me gusta” de Facebook, por sí solos, podían predecir la personalidad, las ideas políticas y la orientación sexual de una persona y, en el caso de la personalidad, con más precisión que sus propios amigos. El paso de la segmentación demográfica a la segmentación psicográfica fue importante: en lugar de “mujeres de 25 a 34 años”, los anunciantes podían dirigirse a “mujeres de 25 a 34 años que hace poco buscaron calzado para correr y cuya red social sugiere que son competitivas”. El producto no son los datos demográficos. Es la predicción individual.
Segmentación psicográfica (psychographic targeting)
Dirigirse a las personas según rasgos psicológicos inferidos —personalidad, valores, ansiedades— en lugar de datos demográficos como la edad o la ubicación. Un estudio controlado que llegó a más de 3.5 millones de personas encontró que los anuncios adaptados a la personalidad de cada persona generaron hasta un 40% más de clics y hasta un 50% más de compras que los anuncios no adaptados. La misma técnica que vende calzado para correr puede vender un mensaje político.
Fuentes
- Matz, Kosinski, Nave & Stillwell (2017), Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion, PNAS 114(48).
En 2012 Facebook compró Instagram, una app creada para compartir fotografías desde el celular. La economía de los influencers surgió de esta infraestructura. Los influencers no solo promocionan productos: ofrecen prueba social. La validación social que da significado a los “me gusta” y a los seguidores también hace que una compra de alguien a quien sigues se sienta distinta de ver un anuncio. La compra parece respaldada por tu entorno, no empujada por una empresa. La diferencia es fabricada, pero funciona.
Las compras dentro de la app —Instagram y Facebook desde 2019 y 2020— redujeron a cero la distancia entre el contenido y la compra. Ves, quieres, compras, sin salir de la plataforma. La fricción que antes daba una pausa para pensarlo se elimina a propósito.
La dimensión ambiental
La moda rápida (fast fashion) —el sector al que más directamente sirve la cadena que va del influencer a la compra— tiene un costo ambiental alto en emisiones, agua y residuos textiles. (Cifras llamativas como “10 por ciento de las emisiones mundiales de carbono” y el teñido textil como “el segundo mayor contaminante del agua”, que dio el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) en 2018, han sido cuestionadas por estar mal sustentadas, y esa misma página del PNUMA da ahora entre 2 y 8 por ciento, así que no nos apoyamos en ellas; la dirección no está en duda, las cifras exactas sí.) Las plataformas optimizadas para el engagement amplifican el contenido que empuja a una compra, incluidas las compras que se venden como sostenibles; el único mensaje que ningún anunciante paga por difundir, comprar menos, no tiene presupuesto detrás.
La conexión entre la economía de la máquina de atención y el daño ambiental es estructural, no accidental. Un sistema que gana dinero con deseos creados y satisfechos lo más rápido posible no tiene ningún mecanismo para tomar en cuenta lo que cuesta fabricar y desechar esos deseos.
Lo que muestra la investigación
La encuesta de Sharif y Khanekharab de 2017 a 501 adultos jóvenes encontró asociaciones entre el uso intenso de redes sociales, la compra compulsiva y niveles más altos de materialismo. El mecanismo tiene nombre: comparación social. Ver las posesiones, los estilos de vida y el consumo de otras personas crea puntos de referencia que hacen que lo que ya tienes parezca insuficiente. Este mecanismo existía antes de las redes sociales —las revistas y la televisión cumplían la misma función—, pero la personalización, el volumen y la fluidez del feed le dan un alcance y una constancia que ninguna revista tuvo. Cuánto añade eso al efecto todavía se está midiendo.
Cómo lo sabemos — qué significa aquí “asociaciones” y qué no
Los hallazgos sobre consumo —los vínculos entre un uso más intenso de redes sociales, el materialismo y la compra compulsiva— son en gran parte correlacionales. Muestran que las variables se mueven juntas; por sí solos no prueban que el feed cause el materialismo y no, por ejemplo, que las personas materialistas usen más el feed. El mecanismo de comparación con los demás (Festinger) y la evidencia sobre la segmentación personalizada (Matz et al.) hacen plausible una explicación causal, pero la literatura sobre consumo, en concreto, es más débil en cuanto a causalidad que, por ejemplo, el trabajo experimental sobre segmentación.
Lo que es sólido. Que la segmentación psicográfica cambia el comportamiento de compra tiene evidencia de campo detrás, no solo una correlación: experimentos que llegaron a más de 3.5 millones de personas. Su diseño no asignó al azar quién veía qué anuncio, y otros investigadores sostienen que eso deja abierto cuánto de la diferencia causó la segmentación en sí; los autores responden que es muy poco probable que la forma en que la plataforma entrega los anuncios explique los efectos. Que compararte con personas a las que parece irles mejor suele dejarte peor está bien establecido: un metaanálisis de más de sesenta años de investigación encontró que las personas prefieren las comparaciones hacia arriba aunque “el resultado más probable es un contraste que rebaja la propia imagen”. Lo que está menos resuelto es el tamaño de la contribución específica del feed, por encima de la base que ya ponían las revistas y la televisión antes que él.
Fuentes
- Zuboff, S. (2019), The Age of Surveillance Capitalism, PublicAffairs.
- Eckles, D., Gordon, B.R. & Johnson, G.A. (2018), Field studies of psychologically targeted ads face threats to internal validity, PNAS 115(23), E5254–E5255 — una carta sobre Matz et al. (2017), respondida en el mismo número por los autores en Reply to Eckles et al.
- Matz, Kosinski, Nave & Stillwell (2017), Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion, PNAS 114(48).
- Cialdini, R. (1984), Influence: How and Why People Agree to Things, William Morrow.
- Festinger, L. (1954), A theory of social comparison processes, Human Relations 7(2).
- Sharif, S.P. & Khanekharab, J. (2017), Identity Confusion and Materialism Mediate the Relationship Between Excessive Social Network Site Usage and Online Compulsive Buying, Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 20(8).
- ICCL — investigación sobre RTB.
- UN Environment Programme, Putting the brakes on fast fashion (2018) — publicado el 12 de noviembre de 2018 con el 10 por ciento de las emisiones mundiales de carbono; la misma página da ahora entre 2 y 8 por ciento.
- Wicker, A. (2020), Fashion has a misinformation problem. That's bad for the environment, Vox — rastrea el origen de la cifra del 10% y de la de la “segunda industria más contaminante”.
- DoubleClick Inc. (13 de marzo de 2001), Form 10-K for the fiscal year ended December 31, 2000, Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC) — constituida el 23 de enero de 1996; “Nuestra tecnología usa cookies para segmentar anuncios”.
- Kristol, D.M. (2001), HTTP Cookies: Standards, Privacy, and Politics, ACM Transactions on Internet Technology 1(2), 151–198 (versión abierta: arXiv:cs/0105018) — las cookies de terceros y las redes publicitarias cuyos perfiles dependían de ellas; la constitución de DoubleClick en enero de 1996 (nota 21).
- Google (23 de octubre de 2000), Google Launches Self-Service Advertising Program — el lanzamiento de AdWords.
- Google (20 de febrero de 2002), Google Introduces New Pricing For Popular Self-Service Online Advertising Program — AdWords Select: precio por clic, anuncios ordenados según su tasa de clics y la puja.
- Edelman, B., Ostrovsky, M. & Schwarz, M. (2007), Internet Advertising and the Generalized Second-Price Auction: Selling Billions of Dollars Worth of Keywords, American Economic Review 97(1), 242–259 — las subastas de palabras clave con pago por clic, desde Overture (1997) hasta AdWords Select de Google (febrero de 2002).
- Meta Platforms (29 de julio de 2026), Meta Reports Second Quarter 2026 Results — el recuento de la propia empresa: “el DAP fue de 3.60 mil millones en promedio en junio de 2026” (Family daily active people, las personas activas cada día en sus apps), tal como se presentó ante la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos.
- Facebook (6 de noviembre de 2007), Facebook Unveils Facebook Ads; los criterios de segmentación, según Walsh, M. (7 de noviembre de 2007), Facebook Unveils New Face: Social Ad Program, MediaPost — país, edad, género, opiniones políticas, películas, situación sentimental.
- Apple (28 de junio de 2007), iPhone Premieres This Friday Night at Apple Retail Stores — a la venta en Estados Unidos desde el 29 de junio de 2007; “un teléfono celular revolucionario, un iPod de pantalla panorámica e internet en tu bolsillo”.
- Facebook (9 de abril de 2012), Facebook to Acquire Instagram — “una app divertida y popular para compartir fotos en dispositivos móviles”; y Facebook, Inc. (2012), Form 10-Q for the quarter ended September 30, 2012, nota 2 — la adquisición se completó más adelante en 2012.
- Kosinski, M., Stillwell, D. & Graepel, T. (2013), Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior, PNAS 110(15).
- Youyou, W., Kosinski, M. & Stillwell, D. (2015), Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans, PNAS 112(4).
- Instagram (19 de marzo de 2019), Introducing Checkout on Instagram; Facebook (19 de mayo de 2020), Introducing Facebook Shops — comprar “sin salir de la app”.
- Gerber, J.P., Wheeler, L. & Suls, J. (2018), A social comparison theory meta-analysis 60+ years on, Psychological Bulletin 144(2), 177–197.