
La trampa de la métrica: notas sobre la economía del engagement
Waldo GriffithsHay una pregunta que casi nadie se hace cuando abre una red social: si esto es gratis, ¿de dónde sale la plata? La respuesta es incómoda pero simple. Cuando un servicio no se cobra, lo que se vende no es el servicio. Somos nosotros. Más precisamente: nuestra atención, empaquetada, segmentada y revendida a quien quiera comprarla.
Sobre esa idea se construyó lo que hoy llamamos la economía del engagement, y conviene entenderla desde el principio, porque explica bastante más que el comportamiento de un algoritmo.
Lo escaso cambió de lugar
En 1971, mucho antes de que existiera internet tal como la conocemos, el economista Herbert Simon dejó anotada una intuición que envejeció asombrosamente bien: una abundancia de información produce, necesariamente, una escasez de atención. La lógica es implacable. Si la información se multiplica sin costo, deja de ser el recurso valioso. El recurso valioso pasa a ser el tiempo de la persona que podría leerla.
Y ese tiempo no se fabrica. No hay forma de producir más de veinticuatro horas por día, ni de aumentar la capacidad de concentración de una sociedad por decreto. Es un stock rígido, finito, sobre el que compiten miles de actores.
Cuando algo es escaso y hay demanda, tiene precio. Y quien logra acumularlo puede revenderlo. Ese es todo el modelo de negocio. El usuario no es el cliente: es el inventario.
De la atención a la métrica
Ahora bien, la atención en abstracto no se factura. Hace falta convertirla en algo contable. Así aparecen las unidades operativas que todos aprendimos a repetir: tiempo de permanencia, scrolls, clics, likes, comentarios, veces compartido. El engagement.
Nótese lo que ocurrió en el camino. No se mide si al usuario le gustó, si le sirvió, si aprendió algo, si se fue mejor de lo que llegó. Se mide si reaccionó y si se quedó. Son dos cosas distintas, y la diferencia entre ambas es el centro del problema.
El algoritmo hace exactamente lo que se le pide
Acá conviene bajar un poco la temperatura del debate público. Los sistemas de recomendación no tienen agenda ideológica, no odian a nadie y no conspiran. Hacen algo mucho más elemental: optimizan la variable que se les indicó optimizar.
Si esa variable es el tiempo en pantalla, el sistema va a descubrir —por prueba y error, a una escala que ningún equipo humano podría replicar— qué contenidos retienen mejor. Y lo que retiene, empíricamente, tiende a ser lo que indigna, lo que confronta, lo que confirma la posición previa del que mira, lo que promete una novedad permanente que nunca termina de llegar.
Nadie decidió que la conversación pública se volviera más áspera. Simplemente se le pidió a una máquina que maximizara la retención, y la máquina encontró que la bronca retiene más que el matiz.
Por eso resulta un poco ingenuo el reclamo de que las plataformas "moderen mejor". El contenido problemático no es una falla del sistema que se pueda parchar desde afuera. Es el resultado previsible de la función que el sistema fue diseñado para maximizar. Mientras el objetivo siga siendo el mismo, el resultado va a tender a repetirse.
El proxy que se comió al objetivo
Hay un fenómeno viejo en gestión que describe esto con precisión: cuando una medida se convierte en objetivo, deja de ser una buena medida. Es la ley de Goodhart, y la economía del engagement es probablemente su ejemplo más caro de la historia.
El engagement se adoptó como métrica porque es fácil de contar, no porque cuente lo que importa. Es un indicador indirecto, un proxy de algo que en realidad nos interesa —que el mensaje llegue, que persuada, que construya algo— pero que es mucho más difícil de medir. Y como suele pasar, el indicador terminó reemplazando al objetivo.
Cualquiera que haya trabajado en comunicación conoce la escena. Una publicación junta quinientos comentarios y aparece en el reporte mensual como un éxito rotundo. Nadie leyó los comentarios. Si alguien los hubiera leído, habría visto que quinientas personas estaban destrozando la reputación de la marca, del funcionario o de la institución. En la planilla, ese desastre figura idéntico a un triunfo.
Esto no es un problema de las plataformas. Es un problema nuestro. Elegimos reportar lo fácil.
Qué hacer con esto
No hay una salida heroica. Las plataformas van a seguir funcionando con la lógica que las hace rentables, y pretender lo contrario es perder el tiempo.
Lo que sí está a nuestro alcance es dejar de importar acríticamente su vara para medir nuestro propio trabajo. Una organización, un gobierno, un medio o un comercio no tienen por objetivo maximizar el tiempo que alguien pasa mirando una pantalla. Tienen objetivos propios: vender, informar, generar confianza, sostener un vínculo. Ninguno de esos objetivos se lee bien en una tasa de interacción.
Medir cuesta más cuando se mide lo correcto. Requiere leer los comentarios en lugar de contarlos, seguir a la gente después del clic, aceptar números más chicos y más honestos. Es menos vistoso para una presentación y bastante más útil para tomar decisiones.
La economía del engagement no se derrota. Pero se le puede dejar de creer.
(*)El autor es especialista en comunicación institucional y ciencia de datos. Ha sido responsable in-house y externo para diversas firmas. Actualmente ocupa la Dirección de Prensa de la Presidencia de la Legislatura del Chubut. Es maestrando de la Maestría en Ciencia de Datos (etapa de tesis) de la Universidad Austral, y Máster en Data Science y BI (UNED, Madrid), en Investigación de Mercado (UNED, Madrid) y en Dirección Comercial (Universitat de Barcelona).



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