Los algoritmos son cada vez más protagonistas en nuestra vida diaria a través de su esencia: los datos. Gran parte de las actividades, comportamientos, emociones y hábitos son rastreados, almacenados y procesados para comprender e, incluso, predecir nuestro comportamiento. Es en este contexto es donde nace el concepto de “audiencia algorítmica” (algorithmic audiencing) (Riemer & Peter, 2021).
Esta “datificación” ofrece un abanico de posibilidades y oportunidades, pero también genera preocupaciones respecto a los modelos algorítmicos, debido a su falta de transparencia, los posibles sesgos, la recopilación masiva de datos y sus implicaciones (Kordzadeh & Ghasemaghaei, 2021). La dependencia de estos algoritmos está transformando el periodismo, dando lugar a lo que ya se conoce como “periodismo automatizado” o “periodismo robot”, impulsado por la automatización y personalización de la información (Carlson, 2015; Van-Dalen,2012). Aunque esta personalización ofrece grandes oportunidades para fortalecer la relación con las audiencias (Ford & Hutchinson, 2019), también plantea desafíos, ya que la confianza de los usuarios en los medios puede verse afectada por los riesgos percibidos en estas dinámicas (Livingstone, 2019; Sehl & Eder, 2023).
Las implicaciones de estas nuevas herramientas son vertiginosas, tanto a nivel profesional como como social, afectando desde el peligro a la libertad de expresión, la necesidad de nuevas políticas sobre la autoría de contenidos, la legitimidad del juicio periodístico, hasta la reconfiguración de las audiencias, entre otros aspectos (Carlson, 2018; Fisher & Mehozay, 2019; Montal & Reich, 2016; Riemer & Peter, 2021).
A pesar de ello, algunos usuarios perciben de forma positiva la selección de contenido llevada a cabo por los algoritmos basada en su comportamiento de consumo (Thurman et al., 2018). Esta personalización de los contenidos es paralela a un desarrollo cada vez mayor de la categorización y microsegmentación de las audiencias, que permite una clasificación de los usuarios más exhaustiva y precisa (Beauvisage et al., 2024). No obstante, esta percepción positiva y esta microsegmentación no eximen a los usuarios de los riesgos asociados a una gobernanza algorítmica, a menudo diseñada cuidadosamente en función de intereses que carecen de transparencia (Jones, 2023; Reynolds & Hallinan, 2024).
Este nuevo escenario plantea importantes retos y obliga a la comunidad académica a redoblar esfuerzos para comprender cómo se desarrollan estas dinámicas, procesos y transformaciones, así como para medir su impacto en la comunicación y en las audiencias.
Por ello, este número especial de Profesional de la Información invita al envío de estudios originales e innovadores, así como artículos de revisión, que aborden cualquiera de los temas mencionados. No se admitirán las investigaciones que sean de interés local, estudios de caso ni artículos descriptivos. Por el contrario, se valorarán positivamente aquellas con proyección internacional.
Los temas de interés incluyen, pero no se limitan a:
· Automatización del contenido
· Implicaciones éticas y de privacidad en la dataficación
· Rol del periodismo en la comunicación algorítmica
· Riesgos y oportunidades de la hiperpersonalización
· Transformación de los hábitos de consumo
· Pluralidad informativa
· Cámaras de eco y burbujas informativas
· Polarización y sesgos algorítmicos
· Impacto de los algoritmos en la agenda setting
· Transformación del poder mediático
· Confianza en las fuentes de información algorítmicas
· Desinformación y fake news
· Transparencia y mecanismo de regulación
· Audiencias y engagement
· Alfabetización
· Nuevas audiencias, audiencias jóvenes
