Días después, el 18 de agosto, Bier afirmo que el predictor de respuestas era el mayor contribuyente a la exposición a “ragebait” (contenido diseñado para provocar indignación) y que X había dado un impulso de 15 veces al predictor de respuestas cuando la publicación pertenecía a un amigo o mutual. Según su explicación, esto redujo el ragebait “en un orden de magnitud“.
Sin embargo, hay tres límites importantes:
- Bier es una fuente interna, no una auditoría independiente. Su afirmación sobre la reducción no aparece acompañada, en las fuentes consultadas, de métricas públicas o metodología verificable.
- No queda claro cual es el alcance del cambio. El mensaje describe especialmente el ranking de respuestas y la señal de los mutuals, no necesariamente todo el sistema “For You” (Para ti).
- La cronología importa. El estudio de Stanford que analizaremos mas adelante usó datos de 2024, mientras que el ajuste mencionado por Bier se habría realizado en 2026. No es válido usar el estudio para afirmar automáticamente que el algoritmo actual funciona exactamente igual.
El código abierto publicado por X muestra una lógica de puntuación que combina probabilidades de varias acciones. Las respuestas tienen peso positivo, y una respuesta de una cuenta mutual en la publicación original recibe 20 puntos: 5 de base mas 15 de refuerzo. En términos relativos, una respuesta de este tipo puede pesar 40 veces mas que un “me gusta” estándar de 0,5 puntos.
Tu indignación dice más de ti de lo que crees, según estudio de Stanford
Un estudio publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) analizó como X selecciona contenido para el feed “For You” durante septiembre y octubre de 2024. El equipo investigó a 715 usuarios estadounidenses activos de X y comparo el feed “Following” (basado en cuentas que el usuario eligió seguir) con el feed “For You” (seleccionado algorítmicamente).
Los investigadores cruzaron los valores declarados por los usuarios (mediante la teoría de valores básicos de Schwartz) con sus interacciones reales: respuestas, “me gusta” y republicaciones. El resultado central fue que el contenido del feed algorítmico presentaba una correlación negativa con los valores declarados por los usuarios: las publicaciones que no encajaban con sus valores tenían mas probabilidades de ser amplificadas.
La clave parece estar en las respuestas. Aunque responder represento solo el 6,8% de las interacciones observadas, tuvo un impacto desproporcionado en el aprendizaje del sistema. El usuario no necesariamente responde porque le guste un contenido; puede hacerlo porque lo considera ofensivo, falso o irritante. Sin embargo, para el algoritmo ambas conductas pueden parecer “interés”.
El estudio observo que el fenómeno afectaba a usuarios de distintas orientaciones políticas, pero que la exposición a contenido discrepante y potencialmente provocador era mayor entre quienes se identificaban como demócratas. Los autores no presentan una causa definitiva. Entre las posibles explicaciones mencionan:
- Una mayor presencia de contenido derechista en X.
- Diferencias en la frecuencia con que distintos grupos responden a contenidos que rechazan.
- Diferencias psicológicas o partidistas en la forma de reaccionar.
El investigador Ziv Epstein evitó presentar estas hipótesis como conclusiones, porque el estudio fue observacional y no permite demostrar por si solo una relación causal definitiva.
Por eso, el titular “X prioriza ragebait contra los demócratas” difundido en importantes medios, es demasiado categórico. Una formulación mas precisa sería: el estudio encontró una mayor amplificación de contenido desalineado con los valores entre usuarios demócratas, posiblemente relacionada con sus patrones de respuesta, pero no estableció por que ocurre ni demostró una intención política de X.
El caso chileno: bots, desinformación y la ilusión de popularidad
En Chile no existe un estudio equivalente al de Stanford que haya medido como el feed “Para ti” de X convierte respuestas airadas en mas recomendaciones de contenido que el usuario rechaza. Sin embargo, hay evidencia abundante sobre como la actividad inauténtica y los bots distorsionaron la percepción de apoyo durante la campaña presidencial de 2025.
Los números que nadie debió creer
El informe “Zoom Electoral: La campaña presidencial en redes sociales”, elaborado por el Centro de Estudios de la Comunicación de la Universidad de los Andes y el Observatorio Desinformación Chile, analizo cuentas en X con comportamiento de bot vinculado a los hashtags de las campañas presidenciales entre el 22 y 28 de septiembre de 2025.
Los resultados fueron contundentes:
- 94,8% de la conversación de #KastPresidente fue artificial.
- 91,9% de la conversación de #JaraPresidenta fue artificial.
- 89,2% de la conversación de #EvelynPresidenta fue artificial.
En contraste, #ParisiPresidente (70,7%) y #KaiserPresidente (79,4%) exhibieron una mayor fracción de conversación genuina, aunque igualmente minoritaria.
“Esta diferencia revela que la masividad en redes sociales no siempre refleja un respaldo ciudadano auténtico, sino que responde en gran medida a estrategias de propaganda digital”, destacó el informe.
Para Oscar Jaramillo, investigador del Observatorio Desinformación Chile y coautor del estudio, el problema es que este tráfico artificial puede instalar temas en la agenda que no necesariamente representan las preocupaciones de la ciudadanía: “El principal problema del tráfico artificial es que infla y pone en circulación temas que no necesariamente son los que esta hablando la ciudadanía. Esto genera una percepción de relevancia que puede no corresponder con las preocupaciones reales de los electores”.
El “ejercito de bots”
Un reportaje de CHV Noticias emitido el 3 de septiembre de 2025, titulado “Quienes actúan en las sombras de las redes?”, expuso una red organizada de cuentas falsas y trolls dedicada a campañas de hostigamiento digital, desinformación y acoso contra candidatas presidenciales como Jeannette Jara y Evelyn Matthei.
La investigación se basó en un análisis de Chile Vamos que rastreo unas 70 cuentas anónimas involucradas en mas de 3.000 publicaciones de acoso. El estudio señalo que el 76,4% de los ataques se dirigió a mujeres, con blancos recurrentes como periodistas Carolina Urrejola, Monoica Rincón, Monserrat Álvarez, Yasna Lewin y Paloma Ávila.
Pedro Santander, director del proyecto interdisciplinario Demoscopia Electrónica del Espacio Público (DEEP) de la Universidad Católica de Valparaíso, describió estas redes como “la tropa digital, que responde ordenes de un general de tropa, que son las autoridades de red”. Según Santander, “después del primer plebiscito de entrada la derecha chilena empezó a anonimizar sus cuentas importantes en redes sociales” y surgieron figuras como “Patito Verde”, cuya identidad real no es del todo clara pero que coordina campañas de odio y desinformación.
La paradójico es que el odio no viene solo de bots
Un estudio de ACNUR y la Universidad Carlos III de Madrid sobre discursos de odio contra personas refugiadas y migrantes en Chile encontró que el 57,7% de las publicaciones en redes sociales originadas en Chile transmitían una percepción negativa sobre las personas extranjeras, mientras que solo un 4% reflejaba sentimientos positivos.
Sin embargo, uno de los hallazgos mas preocupantes del estudio es que los discursos de odio en redes sociales no son impulsados por bots, como suele creerse, sino por personas reales. Muchas de las publicaciones con mayores niveles de odio y desinformación provienen de cuentas verificadas, lo que les otorga mayor credibilidad, alcance e influencia.
Ese hallazgo es clave: los bots y redes coordinadas inflan artificialmente ciertas narrativas y pueden ayudar a instalar el “tono” hostil, pero buena parte del ragebait chileno, especialmente el vinculado a migración y seguridad, viene de usuarios humanos y figuras públicas que el algoritmo trata como fuentes legítimas.
¿Por qué funciona aunque pocos respondan?
Aquí esta el núcleo del problema: la mayoría de las personas no interactúa activamente con los bots, pero si consume y toma decisiones basadas en lo que lee. Y ese consumo pasivo es suficiente para que la propaganda digital funcione.
La percepción ciudadana
Un sondeo de Data Influye de septiembre de 2025 revelo que un 39% de los chilenos cree que las redes sociales “intoxican” el debate político por difundir noticias falsas, rumores o desinformación, mientras que un 8% adicional las vincula directamente con manipulación de conversaciones.
Sin embargo, solo un 19% valora que estas plataformas permiten mayor acceso a información y diversidad de opiniones, lo que sugiere que la ciudadanía percibe el problema pero no necesariamente tiene herramientas para navegarlo críticamente.
Los tres mecanismos de influencia
La literatura identifica tres mecanismos clave por los cuales los bots y el ragebait afectan a las mayorías silenciosas:
Los bots no necesitan ganar el debate, solo inflar métricas (retuits, likes, volumen de posts) para que los algoritmos de X prioricen ese contenido y lo muestren a mas usuarios humanos.
Cuando una persona ve que un hashtag tiene miles de posts o que un mensaje parece tener mucho respaldo, tiende a asumir que hay consenso o apoyo mayoritario, aunque sea artificial.
Los temas que los bots amplifican masivamente terminan entrando en los medios tradicionales y en las salas de estrategia de campaña, aunque la ciudadanía no este hablando orgánicamente de eso.
Un análisis de Ciper sobre el ciclo electoral 2025 concluye que las conversaciones de los ciudadanos se invisibilizan y no son consideradas por los políticos, mientras que el contenido artificial amplificado da una sensación de triunfo y optimismo a los partidarios y distorsiona la percepción de apoyo real.
El informe de Derechos Digitales sobre bots y elecciones advierte que estas cuentas automatizadas crean una falsa impresión de popularidad, distorsionando los verdaderos intereses y preocupaciones de los votantes, incluso cuando la mayoría solo observa pasivamente.
El vacío de investigación chileno
Hasta donde se puede rastrear hoy, no hay en Chile un estudio publicado para 2025 que analice específicamente el “ragebait” como táctica o métrica algorítmica en X/Twitter. Lo que si existe es investigación sobre desinformación, discursos alarmistas y polarización en redes sociales, pero sin usar el marco conceptual de “rage” como categoría central.
El Observatorio de Desinformación en Chile elaboro un especial sobre 2025 donde identifica al menos 340 desinformaciones que circularon en redes sociales abiertas y semicerradas (X, Facebook, Instagram, YouTube, TikTok, WhatsApp), de las cuales un 72% se relacionan con política, 8% con migración y 7% con seguridad.
En la literatura académica sobre “tácticas antidemocráticas y contraofensiva digital en Chile” se documenta el uso de bots, la proliferación de desinformación y la amplificación de discursos alarmistas en medios digitales, pero se habla en términos de desinformación y campañas coordinadas, no de “ragebait” como categoría técnica.
Por eso, la hipótesis sobre como se uso y se sigue usando el ragebait en 2025/2026 en Chile se mueve en un vacío de investigación local: hay evidencia solida sobre desinformación y discursos alarmistas, pero casi nada que mida de forma sistemática el papel de la indignación como señal que el algoritmo aprovecha para amplificar contenido.
Alfabetización digital: la respuesta que no es suficiente
Investigadoras del Centro de Estudios de la Comunicación (UDD) plantean que el uso de bots para difundir desinformación durante procesos electorales representa un abuso de la libertad de expresión que exige respuestas jurídicas, técnicas y educativas, con énfasis en fortalecer el pensamiento critico y la verificación de fuentes.
Un ensayo sobre IA y desinformación de Ciencia Latina en noviembre de 2025, concluye que, aunque existen herramientas tecnológicas para detectar bots y contenido falso, estas son insuficientes sin un fuerte respaldo educativo que desarrolle pensamiento critico y ética digital en la ciudadanía.
Marcelo Santos, académico de la Escuela de Periodismo UDP e investigador del Núcleo Milenio para el Estudio de la Política, Opinión Publica y Medios en Chile (MEPOP), ha advertido que la desinformación y los bots no son un problema de un sector político, sino que erosionan la confianza en toda la institucionalidad democrática.
Le Monde Diplomatique (Edición Chilena, septiembre 2025) concluye que los bots constituyen actores estructurales capaces de distorsionar percepciones, polarizar la opinión publica y erosionar la confianza en los procesos democráticos.
La historia no es simplemente “el algoritmo aprende lo que odias”.
Es mas exacto decir:
X optimizó una señal de comportamiento que consiste en medir la probabilidad de responder, como si fuera una señal de interés. En usuarios que contestan a publicaciones irritantes, ese diseño puede producir un bucle de retroalimentación: indignación, respuesta, mas recomendaciones similares y nueva indignación.
El cambio hacia los mutuals podría reducir ese bucle al desplazar parte del peso desde los desconocidos de alto engagement hacia personas con una relación social mas directa. Sin embargo, también puede crear comunidades mas cerradas o burbujas de afinidad. El propio equipo de Stanford advierte que diseñar feeds exclusivamente alrededor de valores declarados podría generar cámaras de eco; la alternativa no debería ser sustituir una burbuja de confrontación por una burbuja de confirmación.
X reconoce que su predictor de respuestas amplificaba el ragebait y dice haberlo corregido, pero el estudio de Stanford muestra por que ese problema era estructural: la plataforma trataba la confrontación como interés.
Y en Chile, la pregunta queda abierta: ¿Cuántas decisiones electorales en 2025 se tomaron basándose en una percepción de apoyo o rechazo que era, en gran medida, fabricada?
