Elecciones y daño a la democracia
En 2016 se volvió imposible ignorar la relación entre el diseño de las plataformas y el daño a la democracia. Desde entonces se ha documentado con detalle.
Cómo leer esta página. Toca cualquier palabra subrayada para ver el término académico preciso y una definición breve. Despliega cualquier recuadro “Más a fondo” para ver la evidencia y los puntos en disputa. El texto principal se sostiene solo: puedes saltarte las dos cosas y aun así tener el argumento completo.
2016: las primeras operaciones documentadas a gran escala
La Internet Research Agency (IRA) de Rusia llevó a cabo operaciones sistemáticas para influir en la elección presidencial de 2016 en Estados Unidos: perfiles falsos de estadounidenses, contenido incendiario dirigido a las divisiones raciales y políticas, publicidad pagada en rublos. Todo esto está documentado en el Informe Mueller (2019) y en el informe en cinco volúmenes del Comité de Inteligencia del Senado de Estados Unidos, el relato público más completo. El testimonio de las propias plataformas ante el Congreso confirmó el alcance: el contenido de la IRA podría haber llegado a 126 millones de personas en Facebook y a unos 20 millones en Instagram; Twitter notificó después a cerca de 1.4 millones de personas; en YouTube, Google encontró 18 canales y 1,108 videos con unas 309,000 visualizaciones en Estados Unidos en total.
Los datos de hasta 87 millones de perfiles de Facebook se recopilaron sin consentimiento y se entregaron a Cambridge Analytica, que los usó en su trabajo de microsegmentación política para campañas de Estados Unidos en el ciclo electoral de 2016. La afirmación de que esos mismos datos inclinaron el referéndum del Brexit es otra distinta, y más débil: la Oficina del Comisionado de Información (ICO) del Reino Unido investigó y concluyó que los datos recopilados, que correspondían a votantes registrados en Estados Unidos, no pudieron haberse usado en el referéndum. Que los datos se recopilaron y se entregaron está confirmado. Que sirvieran a la campaña presidencial, no: la ICO sospechaba que una parte de ellos se usó en la elección presidencial de 2016, pero concluyó que “no es posible determinar” qué datos se usaron en una parte concreta de una campaña; si la segmentación cambió el resultado es un punto discutido.
Microsegmentación (micro-targeting)
Dirigir un mensaje hecho a la medida a un público muy reducido, a veces a personas concretas, definido por rasgos inferidos y no por grandes categorías demográficas. En política, significa que distintos votantes ven mensajes distintos, optimizados para cada uno, que nadie más ve, y eso hace que la campaña en su conjunto sea difícil de examinar o de verificar. Su poder real de persuasión se debate de verdad; su opacidad, no.
Fuentes
- Matz, Kosinski, Nave & Stillwell (2017), Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion, PNAS 114(48).
- Tappin, Wittenberg, Hewitt, Berinsky & Rand (2023), Quantifying the potential persuasive returns to political microtargeting, PNAS 120(25).
- Coppock, Hill & Vavreck (2020), The small effects of political advertising are small regardless of context, message, sender, or receiver, Science Advances 6(36).
Cómo el algoritmo amplifica la polarización política
La actualización del algoritmo de Facebook de 2018, pensada para promover las “Interacciones Sociales Significativas”, se estudió de forma empírica con datos de Estados Unidos y de Italia. Una investigación revisada por pares (Germano, Gómez y Sobbrio, Journal of Public Economics, 2026) concluyó que la actualización contribuyó a un aumento del extremismo ideológico y de la llamada polarización afectiva en ambos países. Según esta evidencia, una decisión comercial sobre un producto contribuyó a cambios en la opinión política en dos países: son datos de encuestas, no un experimento. Los experimentos más grandes sobre la cuestión no encontraron ese cambio. Investigadores que trabajaron con Meta modificaron los feeds de decenas de miles de usuarios de Estados Unidos que dieron su consentimiento, durante los tres meses en torno a la elección de 2020 (un feed cronológico en lugar del ordenado por el algoritmo, sin contenido recompartido o un tercio menos de contenido de fuentes afines), y la polarización y las actitudes políticas no se movieron de forma medible. Esos estudios tienen sus propios límites: tres meses, una sola elección y, como sostienen unos críticos en una carta a Science, los cambios de emergencia que Meta hizo en su clasificación después de la votación, que modificaron lo que veía el grupo de comparación. La lectura justa es más estrecha que la popular: la clasificación decide lo que la gente ve; su efecto medido sobre las opiniones políticas de esas personas en unos pocos meses es pequeño o nulo, y no está resuelto en qué medida un solo cambio en la clasificación del feed desplaza la polarización.
Polarización afectiva (affective polarisation)
No se trata de discrepar más sobre políticas públicas, sino de sentir más antipatía y desconfianza hacia el otro bando: llegar a ver a los adversarios como enemigos y no como conciudadanos que están equivocados. Es el tipo de división que más premian los feeds ordenados por engagement, porque el desprecio y el contenido de “nosotros contra ellos” llegan más lejos que el acuerdo. Desgasta el terreno común que la democracia necesita, incluso cuando las opiniones reales de la gente sobre políticas apenas cambian.
Fuentes
- Iyengar, S. et al. (2019), The Origins and Consequences of Affective Polarization in the United States, Annual Review of Political Science 22.
Un estudio interno de Facebook de 2016 sobre grupos políticos en Alemania encontró que el 64% de todas las incorporaciones a grupos extremistas llegaron a través del propio sistema de recomendación (recommender system) de la plataforma. Lo que un sistema de recomendación sí hace, de manera sistemática, es abaratar el camino hacia el contenido extremo, y hacia quienes lo comparten, y servir ese material de preferencia a las personas que ya se inclinan en esa dirección; si impulsa la escalada por sí solo es un punto discutido. El contenido político está entre el que más indignación genera, y el algoritmo no tiene ninguna noción de salud democrática.
Rumania 2024: una elección presidencial anulada
En noviembre de 2024, Călin Georgescu, un candidato ultranacionalista poco conocido, ganó la primera vuelta de la elección presidencial de Rumania con el 23% de los votos, cuando antes de la votación las encuestas lo situaban detrás de al menos otros cinco candidatos. Los servicios de inteligencia rumanos desclasificaron documentos según los cuales Georgescu había recibido amplificación algorítmica coordinada y promoción pagada en TikTok. La Corte Constitucional anuló la elección, en lo que se informó como la primera vez que un país de la UE anulaba una elección por denuncias de injerencia en línea. El proceso electoral volvió a empezar desde cero.
Las autoridades rumanas pidieron a la Comisión Europea que investigara el papel de TikTok en el marco del Reglamento de Servicios Digitales (Digital Services Act, DSA). TikTok informó que había desarticulado pequeños grupos de cuentas coordinadas que promovían a Georgescu. Los documentos de inteligencia señalaban una amplificación algorítmica mayor de la que esas cuentas podían explicar por sí solas. Esos documentos fueron, a su vez, cuestionados: una investigación del sitio de noticias Snoop.ro, basada en datos de la autoridad tributaria, encontró después que una campaña de influencers que terminó promoviendo a Georgescu la había pagado un partido rival proeuropeo; y la anulación recibió críticas de especialistas en derecho constitucional y del gobierno de Estados Unidos, mientras que otros la defendieron como “una expresión de militant democracy”. Lo que está confirmado es la sentencia de la corte y la admisión de TikTok de que hubo grupos coordinados; quién pagó qué, y cuánto añadió el sistema de recomendación, sigue en parte abierto.
Qué dicen los servicios de inteligencia
El 1 de noviembre de 2024, cuatro días antes de la elección presidencial de Estados Unidos, la ODNI, el FBI y la CISA emitieron una declaración pública conjunta en la que confirmaban que Rusia estaba llevando a cabo operaciones de influencia dirigidas a la elección. Cuando el AIVD neerlandés publicó su informe anual 2025, su directora general fue citada por la NOS calificando el panorama de amenazas de inédito en los ochenta años del servicio. La BfV alemana registró un aumento del 46% en los delitos extremistas, con los grupos de chat en línea señalados como “catalizadores” de la radicalización.
El regulador neerlandés de medios, el Commissariaat voor de Media, publicó en mayo de 2026 un informe que concluye que los feeds algorítmicos son “demostrablemente riesgosos para nuestra democracia” porque influyen en lo que ve la ciudadanía y en a quién sigue, y pidió que se aplique mejor la legislación europea vigente.
El argumento estructural
Las elecciones democráticas exigen que la ciudadanía pueda formarse opiniones genuinas a partir de información precisa sobre el mundo. Un sistema que amplifica de forma sistemática contenido incendiario y polarizador, verdadero o falso, porque genera engagement, está en tensión estructural con esa exigencia. Este no es, ante todo, un argumento sobre una elección concreta ni sobre una plataforma concreta. Es un argumento sobre lo que los entornos de información les hacen a las condiciones que la democracia necesita.
Cómo lo sabemos: qué está confirmado, y la cautela ante “cambió el resultado”
Esta página separa a propósito tres cosas que a menudo se mezclan. Confirmado: las operaciones de la IRA y su alcance (Mueller, Comité de Inteligencia del Senado, testimonio de las plataformas); la recopilación de datos de Cambridge Analytica; la anulación en Rumania (una sentencia judicial). Discutido: si la microsegmentación o las operaciones de influencia realmente cambian los resultados electorales; los politólogos son escépticos de que la persuasión en las urnas sea tan poderosa como sugiere la publicidad de estas herramientas; y cuánto mueve la opinión política la clasificación por engagement: el estudio sobre el algoritmo de Facebook de 2018 encuentra una contribución a la polarización, a partir de datos de encuestas, no de un experimento. Refutado: que los datos recopilados por Cambridge Analytica inclinaran el Brexit (ICO del Reino Unido).
Por qué importa la distinción. El argumento de este sitio no necesita que una plataforma haya decidido ninguna elección en particular. Lo que la evidencia respalda es la afirmación estructural: que los feeds optimizados para el engagement degradan de forma sistemática las condiciones de información de las que depende la democracia. Exagerar afirmando que una elección se decidió así debilitaría justo el argumento que estamos planteando, porque lo volvería refutable por un tecnicismo.
Fuentes
- Mueller Report (2019).
- US Senate Intelligence Committee Report on Russia (2019–2020, cinco volúmenes).
- Joint ODNI / FBI / CISA statement on Russian election influence efforts, 1 de noviembre de 2024.
- Matz, Kosinski, Nave & Stillwell (2017), Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion, PNAS 114(48).
- Iyengar, S. et al. (2019), The Origins and Consequences of Affective Polarization in the United States, Annual Review of Political Science 22.
- Guess, A.M. et al. (2023), How do social media feed algorithms affect attitudes and behavior in an election campaign?, Science 381(6656), 398–404: experimento realizado con Meta durante la elección de 2020 en Estados Unidos; tres meses de un feed cronológico en Facebook e Instagram “no alteraron de forma significativa los niveles de polarización temática, polarización afectiva, conocimiento político ni otras actitudes clave”.
- Nyhan, B. et al. (2023), Like-minded sources on Facebook are prevalent but not polarizing, Nature 620, 137–144: reducir alrededor de un tercio la exposición a fuentes afines, en 23,377 usuarios durante la elección de 2020 en Estados Unidos, no tuvo ningún efecto medible sobre la polarización afectiva, el extremismo ideológico ni otras seis actitudes preregistradas.
- Bagchi, C., Menczer, F., Lundquist, J., Tarafdar, M., Paik, A. & Grabowicz, P.A. (2024), Social media algorithms can curb misinformation, but do they?, eLetter en Science, 26 de septiembre de 2024 (preprint arXiv:2409.18393): sostiene que el estudio del feed cronológico no tuvo en cuenta los cambios temporales de emergencia que Meta hizo en su feed después de la elección de 2020, que modificaron lo que veía el grupo de comparación.
- Germano, F., Gómez, V. & Sobbrio, F. (2026), Ranking for Engagement, Journal of Public Economics 255 (versión de documento de trabajo en acceso abierto, Barcelona School of Economics): estudio empírico de la actualización del algoritmo de Facebook de 2018.
- Euronews (23 de diciembre de 2024), Romanian centre-right party's TikTok campaign used for far-right win: el hallazgo de Snoop.ro y de la autoridad tributaria sobre la campaña de influencers financiada por el PNL.
- Audiencia de la Subcomisión Judicial del Senado de Estados Unidos (31 de octubre de 2017), con el testimonio de las plataformas sobre el alcance de la IRA: nota de PBS NewsHour / AP (126 millones en Facebook; Google: 18 canales de YouTube, 1,108 videos, 309,000 visualizaciones en Estados Unidos).
- Reuters (1 de noviembre de 2017), Here's How Many People Saw Russian-Backed Election Posts on Instagram, Fortune: el director jurídico de Facebook, Colin Stretch, ante el Comité de Inteligencia del Senado: 16 millones de estadounidenses a partir de octubre de 2016 y unos cuatro millones más antes de esa fecha.
- Twitter Public Policy (19 de enero de 2018, actualizado el 31 de enero de 2018), Update on Twitter's review of the 2016 US election: “Aproximadamente 1.4 millones de personas han recibido ya una notificación de Twitter”.
- Horwitz, J. & Seetharaman, D. (26 de mayo de 2020), Facebook Executives Shut Down Efforts to Make the Site Less Divisive, Wall Street Journal: la presentación de 2016 sobre el “64%”.
- Curtea Constituțională a României (6 de diciembre de 2024), Hotărârea nr. 32: la decisión unánime que anuló todo el proceso electoral presidencial; Tribunal Europeo de Derechos Humanos (11 de febrero de 2025), Georgescu v. Romania (n.º 37327/24): la demanda del candidato contra la anulación, declarada inadmisible; la decisión del Tribunal Europeo cifra su porcentaje en la primera vuelta en el 22.94%.
- Comisión Europea (17 de diciembre de 2024), Commission opens formal proceedings against TikTok on election risks under the Digital Services Act.
- Kliment, A. (6 de diciembre de 2024), In historic first, an EU country annuls an election over claims of TikTok interference, GZERO Media.
- TikTok (6 de diciembre de 2024, actualizado el 17 de diciembre de 2024 y el 7 de enero de 2025), Continuing to protect the integrity of TikTok during Romanian elections: una red de 78 cuentas que operaba desde Rumania y promovía a Călin Georgescu, desarticulada a finales de noviembre, y una red más grande que promovía al partido AUR y, en menor medida, a Georgescu.
- Servicio Rumano de RFE/RL (14 de febrero de 2025), Romanian Opposition Welcomes Vance Comments On Election Annulment, Radio Free Europe/Radio Liberty: el vicepresidente de Estados Unidos, JD Vance, en la Conferencia de Seguridad de Múnich, dijo que Rumania canceló la elección por las “endebles sospechas de una agencia de inteligencia”.
- Kuti, C. (10 de diciembre de 2024), On Means and Ends: The Annulment of the Romanian Presidential Elections, Verfassungsblog: la Corte actuó de oficio y anuló todo el proceso aunque “no existe ninguna disposición constitucional ni legal” para ninguna de las dos cosas.
- Iancu, B. (13 de mayo de 2025), Constitutional Death Foretold? The Romanian Elections Saga in a Nutshell, Review of Democracy (CEU Democracy Institute): la Sentencia 32 se apoyó en “una disposición paraguas” del artículo 142 y en informes de inteligencia “en general crípticos”.
- Cornea, R. (1 de abril de 2025), Romanian Militant Democracy in Action, Verfassungsblog: defiende la Sentencia 32 como “una expresión de militant democracy”.
- Atlantic Council (New Atlanticist): análisis de la anulación de la elección en Rumania.
- La Corte Constitucional de Rumania anula la primera vuelta (diciembre de 2024): PBS NewsHour / AP.
- Oficina del Comisionado de Información (ICO) del Reino Unido (2 de octubre de 2020), carta al Comité DCMS con la que concluye la investigación sobre Cambridge Analytica: Cambridge Analytica no participó en el referéndum sobre la UE; los datos de Facebook correspondían a votantes de Estados Unidos; su uso en la elección presidencial de Estados Unidos de 2016 se sospecha, pero no se determinó (anexo 2, párrafos 18 y 30).
- Facebook (4 de abril de 2018), An Update on Our Plans to Restrict Data Access on Facebook: la revelación de que los datos de hasta 87 millones de personas podrían haberse compartido con Cambridge Analytica.
- AIVD Jaarverslag 2025 (abril de 2026).
- NOS (23 de abril de 2026), Rusland, China, terroristen: AIVD zag 'in 80 jaar niet meer dreiging dan nu' — “In de tachtig jaar dat de AIVD en zijn voorlopers bestaan, was er niet eerder een dreigingsbeeld zoals nu”.
- BfV Verfassungsschutzbericht 2024 (junio de 2025): 57,701 delitos relacionados con el extremismo; los grupos de chat extremistas, “catalizadores” de la radicalización.
- Commissariaat voor de Media, Naar democratisch gezonde feeds (mayo de 2026).
- Base de datos de casos de desinformación de EUvsDisinfo.