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Descubra los peligros de los anuncios dirigidos y cómo puede escapar de ellos

13 septiembre, 2022

Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son propias.

¿Alguna vez ha estado navegando inocentemente por la web, solo para descubrir que los anuncios que se le muestran se alinean demasiado perfectamente con la conversación que acaba de terminar antes de levantar su teléfono? Tal vez hayas notado que un título que has visto una docena de veces en tus recomendaciones en Netflix se ve diferente de repente, y la miniatura te invita a mirar el tráiler cuando tal vez no lo había hecho antes.

Eso se debe a que Netflix, y la mayoría de las otras compañías en la actualidad, usan cantidades masivas de datos en tiempo real, como los programas y películas en los que haces clic, para decidir qué mostrar en tu pantalla. Se supone que este nivel de «personalización» nos hace la vida más conveniente, pero en un mundo donde la monetización es lo primero, estas tácticas se interponen en el camino de nuestra libre elección.

Ahora más que nunca, es imperativo que hagamos preguntas sobre cómo se utilizan nuestros datos para seleccionar el contenido que se muestra y, en última instancia, formar nuestras opiniones. Pero, ¿cómo sortea los llamados resultados personalizados, monetizados y basados ​​en big data dondequiera que mire? Comienza con una mejor comprensión de lo que sucede detrás de escena.

Cómo las empresas usan nuestros datos para seleccionar contenido

Es ampliamente conocido que las empresas usan datos sobre lo que buscamos, hacemos y compramos en línea para «seleccionar» el contenido en el que creen que es más probable que hagamos clic. El problema es que este método de curación se basa completamente en el objetivo de la monetización, lo que a su vez limita silenciosamente su libertad de elección y la capacidad de buscar nueva información.

Tomemos, por ejemplo, cómo las redes publicitarias deciden qué mostrarle. Los anunciantes pagan por impresión, pero gastan aún más cuando un usuario hace clic, razón por la cual las redes publicitarias quieren ofrecer contenido con el que es más probable que interactúes. Usando grandes datos construidos alrededor de sus hábitos de navegación, la mayoría de los anuncios que se le muestran presentarán marcas y productos que ha visto en el pasado. Esto refuerza las preferencias sin que necesariamente te permita explorar nuevas opciones.

Según cómo interactúe con los anuncios que se le muestran, se optimizarán aún más para las ventas al presentarle más de lo que hace clic y menos de lo que no. Mientras tanto, vive en una burbuja publicitaria que puede afectar las recomendaciones de productos, los listados locales de restaurantes, los servicios e incluso los artículos que se muestran en su suministro de noticias.

En otras palabras, al simplemente mostrarle más de lo mismo, las empresas están maximizando sus ganancias mientras se interponen activamente en el camino de su capacidad para descubrir nueva información, y eso es algo muy dañino.

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Lo que se nos muestra en línea da forma a nuestras opiniones.

Las plataformas de redes sociales son uno de los ejemplos más poderosos de cómo los grandes datos pueden resultar dañinos cuando no se monitorean y controlan adecuadamente.

De repente, se hace evidente que el contenido curado casi nos obliga a encerrarnos en silos. Cuando se trata de productos y servicios, puede resultar inconveniente, pero cuando se enfrentan a noticias y temas políticos, muchos consumidores se encuentran en un circuito de retroalimentación peligroso sin siquiera darse cuenta.

Una vez que una plataforma de redes sociales lo vincula con datos demográficos específicos, comenzará a ver más contenido que respalda las opiniones que ha visto antes y se alinea con las opiniones que parece tener. Como resultado, puede terminar rodeado de información que aparentemente confirma sus creencias y perpetúa los estereotipos, incluso si no es toda la verdad.

Cada vez es más difícil encontrar información que no haya sido «seleccionada a mano» de alguna manera para que coincida con lo que los algoritmos creen que quieres ver. Es precisamente por eso que los líderes están comenzando a reconocer los peligros del monopolio de big data.

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¿Cómo monitoreamos y controlamos de manera segura este monopolio de datos?

El intercambio de datos no es intrínsecamente malo, pero es crucial que comencemos a pensar más detenidamente sobre cómo se utilizan nuestros datos para dar forma a las opiniones y la información que encontramos en línea. Más allá de eso, también debemos hacer un esfuerzo para escapar de nuestras burbujas de información y buscar deliberadamente puntos de vista diferentes y alternativos.

Si retrocedes generaciones, la gente lee periódicos y revistas e incluso toma una enciclopedia de vez en cuando. También sintonizaron las noticias locales y escucharon la radio. Al final del día, habían escuchado diferentes puntos de vista de diferentes personas, cada una con sus propias fuentes. Y hasta cierto punto, hubo más respeto por esos puntos de vista alternativos.

Hoy, simplemente no verificamos tantas fuentes antes de formar opiniones. A pesar de las cuestionables prácticas de curación, algunas de las cargas aún recaen sobre nosotros como individuos para ser curiosos. Eso se aplica a noticias, temas políticos y cualquier búsqueda en la que se moneticen tus datos para controlar los resultados que ves, ya sea para productos, establecimientos, servicios o incluso organizaciones benéficas.

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Es hora de recuperar la propiedad de nuestras preferencias.

Probablemente no tenga un estante de enciclopedias por ahí que pueda presentar información en su mayoría neutral y fáctica sobre un tema determinado. Sin embargo, tiene la oportunidad de pasar un tiempo buscando opiniones contrastantes y recomendaciones alternativas para que pueda comenzar a liberarse de la burbuja de curación de contenido.

No se trata de estar en contra del intercambio de datos, sino de reconocer que el intercambio de datos tiene sus desventajas. Si ha llegado a confiar únicamente en las recomendaciones y opiniones que los algoritmos generan para usted, es hora de comenzar a hacer más preguntas y dedicar más tiempo a reflexionar sobre por qué está viendo las marcas, los anuncios y el contenido en su feed. Puede que sea el momento de diversificarse hacia algo nuevo.