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El Sujeto Algorítmico frente a la Libertad de Expresión en la Era de la Posverdad: Evidencia Empírica del Caso Ecuatoriano

The Algorithmic Subject versus Freedom of Expression in the

Post-Truth Era: Empirical Evidence from the Ecuadorian Case

Boris R. Ochoa-Ordóñez1

Director de la Maestría en Ciencias Políticas Universidad Técnica Particular de Loja [UTPL] –Ecuador-

boris_ochoa@hotmail.com

Dayanara Solano-Carpio2

Docente

Universidad Técnica Particular de Loja [UTPL] –Ecuador-

dnsolano@utpl.edu.ec

Resumen

La expansión de las plataformas digitales ha transformado el ejercicio de la libertad de expresión, desplazándolo desde una lógica centrada en la generación de información, hasta una basada en la visibilidad y circulación del discurso 1 Candidato a Doctor en Ciencias Jurídicas y Políticas por la universidad Pablo de Olavide de Sevilla, Máster en Gobierno por la Universidad de 22

Navarra, Economista por la UTPL y Abogado por la UNL. Director de la Maestría en Ciencias Políticas con mención en políticas públicas de la UTPL. Docente investigador a tiempo completo de la Facultad de Ciencias Jurídicas y Políticas de la UTPL. Editor de la revista de divulgación científica de la UTPL "Política y Políticas”. Autor de varios artículos científicos.

Miembro honorario del comité de Ética del Instituto contra el Cáncer

"Solca" núcleo de Loja. Y Promotor de la educación artesanal y auxiliar profesional a través de su posición como presidente de AteneaEduc. Cia.

Ltda. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4928-0915

2 Economista y magister en Ciencias Políticas por la Universidad Técnica Particular de Loja. Técnico de proyectos con experiencia en el levantamiento y análisis de datos económicos y políticos y en análisis de factibilidad de proyectos en el sector público. Docente tutor de la Maestría en Derecho Constitucional en la UTPL. Docente revisor y director de trabajos de titulación en la Maestría en Derecho Constitucional y en la Maestría de Ciencias Políticas con Mención en Políticas Públicas en el UTPL.

ORCID: https://orcid.org/0009-0003-4871-1530

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(Gillespie, 2018; Napoli, 2019). Así surge el concepto del

“sujeto algorítmico”, entendido como un actor cuya agencia comunicativa es sesgada por sistemas automatizados de selección, jerarquización y personalización de contenido (Rouvroy & Berns, 2018; Zuboff, 2023). Este estudio analiza cómo la mediación algorítmica influye en la percepción y la libertad de expresión en Ecuador, país caracterizado por altos niveles de polarización política y creciente 23

desinformación digital (Calvo & Aruguete, 2020; Wardle & Derakhshan, 2017). Mediante un enfoque cuantitativo se evalua el impacto de distintos tipos de contenido sobre variables como percepción de la libertad de expresión, polarización y disposición a compartir contenido. Se plantea que la libertad de expresión en plataformas digitales no se restringe exclusivamente por mecanismo tradicionales de censura, sino que es reconfigurada a través de dinámicas de visibilidad algorítmica (UNESCO, 2019). Los resultados sugieren tendencias descriptivas relacionadas con mayores niveles de polarización e interacción en grupos expuestos a contenido polarizante y desinformado.

Palabras clave: democracia algorítmica, sujeto algorítmico.

Abstract

The expansion of digital platforms has transformed the exercise of freedom of expression, shifting it from a perspective centered on information generation to one based on the visibility and circulation of discourse (Gillespie, 2018; Napoli, 2019). This has given rise to the concept of “algorithmic subject”, understood as an actor whose communicative agency is conditioned by automated systems of content selection, ranking, and personalization Revista Enfoques de la Comunicación No. 15 - Junio 2026

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(Rouvroy & Berns, 2018; Zuboff, 2023). This study analyzes how algorithmic mediation influences the perception and exercise of freedom of expression in Ecuador, a country characterized by high levels of political polarization and increasing digital disinformation (Calvo & Aruguete, 2020; Wardle & Derakhshan, 2017). Using a quantitative approach, the study evaluated the impact of different types of content on variables such as perception of freedom of expression, polarization, and willingness to sharecontent. Itś argued that freedom of expression on digital platforms is not restricted exclusively by traditional censorship mechanisms, but is instead reconfigured through algorithmic visibility dynamics (UNESCO, 2019). The results suggest descriptive trends related to higher levels of polarization and interaction in groups exposed to polarizing and misleading content.

Keywords: algorithmic democracy, algorithmic subject.

1.

Introducción

La libertad de expresión es un derecho universal 24

que representa un pilar fundamental para garantizar la existencia de democracia real y la construcción de una opinión pública heterogénea. No obstante, en el auge de la revolución tecnológica se debe desarrollar una mirada crítica para proponer nuevos mecanismos que garanticen la libertad de opinión, sobre todo ante el surgimiento de un fenómeno social y tecnológico como lo es, la convergencia de medios y su impacto en la construcción de la opinión pública (Hidalgo & Andrade, 2019).

La transformación del ecosistema comunicativo contemporáneo ha redefinido las condiciones bajo las Revista Enfoques de la Comunicación No. 15 - Junio 2026

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cuales se ejerce la libertad de expresión. En el contexto de la digitalización y la expansión de las plataformas sociales, los procesos de producción, circulación y consumo de información se encuentran crecientemente mediados por sistemas algorítmicos que organizan la visibilidad del discurso público (Gillespie, 2018; Napoli, 2019). Esta mediación no solo introduce nuevas dinámicas comunicativas, sino que también plantea desafíos sustantivos 25

para la democracia.

En este escenario, emerge la figura del sujeto algorítmico, entendido como un actor cuyas prácticas expresivas están condicionadas por lógicas automatizadas de selección, personalización y jerarquización de contenidos.

A diferencia del sujeto moderno, concebido como autónomo y racional, el sujeto algorítmico se desenvuelve en entornos donde la exposición informativa es filtrada y modulada por infraestructuras digitales opacas (Rouvroy & Berns, 2018; Zuboff, 2023), lo que implica que la percepción de la información ya no dependa exclusivamente de las decisiones individuales, sino de la infraestructura tecnológica que condicionan las posibilidades de acceso a la información.

Paralelamente, la consolidación de la era de la posverdad ha intensificado la centralidad de lo emocional en la comunicación pública, favoreciendo la circulación de contenidos polarizantes y desinformativos (Wardle & Derakhshan, 2017). Esta dinámica se vuelve particularmente relevante en contextos de fragilidad institucional y alta conflictividad política, como el ecuatoriano, donde la polarización entre distintos sectores ha marcado el debate público en los últimos años.

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En estos contextos, los algoritmos suelen privilegiar la visibilidad de aquellos contenidos que tienen niveles más altos de interacción, lo que en muchos casos se traduce en la amplificación de discursos políticos extremos o emocionalmente cargados (Rouvroy & Berns, 2018).

La interacción entre algoritmos, conflicto político y desinformación genera un escenario complicado en el que la libertad de expresión no solo se ejerce, sino que también se reconfigura.

A partir de este contexto, el presente artículo analiza cómo la mediación algorítmica incide en la configuración de la libertad de expresión, incorporando evidencia empírica del caso ecuatoriano. Se sostiene que la libertad de expresión no se restringe únicamente mediante mecanismos tradicionales de censura, sino que se reconfigura a través de dinámicas de visibilidad y circulación condicionadas algorítmicamente.

La contribución científica de este estudio es el análisis integrado entre percepción de libertad de expresión, polarización digital inmediación algorítmica dentro de los 26

entornos digitales actuales. A diferencia de investigaciones anteriores que se centraban únicamente en los efectos técnicos de los algoritmos o en el comportamiento aislado de los usuarios en redes sociales, esta investigación propone una lectura relacionada del sujeto algorítmico, entendiendo que las dinámicas de interacción digital no solo condicionan el acceso a la información, sino también la forma en que las personas construyen sus opiniones, interpretan el contenido y ejercen su participación comunicativa en plataformas digitales.

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El aporte de este estudio se encuentra en la articulación conceptual entre la libertad de expresión y mediación algorítmica desde una perspectiva socio tecnológica y crítica, incorporando el análisis del tipo de contenido digital como variable relevante en la configuración de percepciones y conductas dentro del ecosistema digital. En este sentido el trabajo pretende ampliar las discusiones que ya existen al poner en 27

evidencia que los algoritmos no operan solo como herramientas neutrales de distribución de contenido, si no como estructuras de intermediación que pueden influir en la visibilidad discursiva, la polarización y las formas contemporáneas de interacción social.

También esta investigación aporta un debate académico sobre plataformas digitales al introducir una aproximación que vincula dimensiones tecnológicas, comunicacionales y sociopolíticas, permitiendo comprender cómo la lógica algorítmica transforma paulatinamente las condiciones del debate público y las experiencias subjetivas asociadas a la libertad de expresión en entornos digitales.

1.1

Gobernanza y Sujeto Algorítmicos

La progresiva concentración de los sistemas algorítmicos en la organización del entorno digital ha generado nuevas formas de estructuras del comportamiento social que han sido definidas bajo el concepto de gobernanza algorítmica (Rouvroy & Berns, 2018), la cual hace referencia al uso de los sistemas automatizados de procesamiento de datos para orientar, predecir y moldear conductas individuales y colectivas, muchas veces sin intervención directa de personas reales.

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En este marco, la interacción digital se convierte en una fuente de información que alimenta sistemas de personalización. La gobernanza algorítmica, presenta una forma de regulación indirecta que se basa en la arquitectura de la información, en la que las opciones disponibles para los individuos son estructuradas de manera anticipada mediante sistemas de recomendación y clasificación (Rouvroy & Berns, 2018).

Desde la perspectiva de Zuboff (2023), las plataformas digitales operan bajo una lógica de capitalismo de vigilancia, en la cual la extracción de datos posibilita la predicción y modulación del comportamiento humano.

Esto transforma la interacción digital en un proceso de extracción de datos e información de valor, donde la personalización del contenido no solo responde a criterios de importancia, sino también a objetivos económicos, y en este caso políticos, que buscan maximizar la atención.

Es a partir de este contexto que surge la figura del sujeto algorítmico, el cual es un actor cuya agencia está mediada por infraestructuras digitales que direccionan su 28

acceso a la información. Esto en contraste con el sujeto moderno o ilustrado, el cual se caracteriza por su autonomía racional. El sujeto algorítmico interactúa en entornos donde las decisiones informativas están hasta cierto punto, preconfiguradas por sistemas automatizados (Innerarity, 2020).

Pariser (2011) plantea que la personalización algorítmica genera entornos informativos cerrados que limitan la diversidad de perspectivas, afectando la calidad del debate público y la capacidad del individuo para Revista Enfoques de la Comunicación No. 15 - Junio 2026

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contrastar información contradictoria, lo que debilita los fundamentos deliberativos de la democracia. De este modo, la agencia del sujeto se encuentra condicionada por estructuras invisibles que organizan la experiencia comunicativa.

La capacidad de elección permanece, pero dentro de un conjunto de opciones bastante limitadas por criterios algorítmicos que operan de manera poco clara, lo que 29

constituye un espacio de acción condicionado (Zuboff, 2023).

1.2

Libertad de Expresión en Plataformas Digitales

En el entorno digital, la libertad de expresión adquiere una dimensión estructural vinculada a la visibilidad del contenido. Las plataformas no solo permiten la expresión, sino que determinan qué discursos alcanzan mayor difusión.

La libertad de expresión en el entorno digital ha pasado de un enfoque centrado en la emisión del discurso a una comprensión estructural basada en su visibilidad y circulación (Napoli, 2019). Es así como los medios digitales no solo son intermediarios, sino también, actores que influyen activamente en la configuración del espacio público.

Gillespie (2018) señala que las plataformas digitales ejercen funciones de moderación, curaduría y jerarquización del contenido, lo que les da un rol de suma importancia en la elección de qué discursos adquieren mayor relevancia, y este proceso, aunque se lo presente como neutral, implica decisiones normativas que influyen de forma directa en la libertad de expresión.

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La UNESCO (2019) señala que la gobernanza digital introduce nuevas formas de regulación privada del discurso público. En contraste con los modelos tradicionales de censura estatal, estas formas de control trabajan con mecanismos algorítmicos que priorizan cierto contenido en función de criterios como el nivel de interacción, la relevancia o el interés comercial.

Esto implica que la libertad de expresión no puede definirse únicamente como la ausencia de restricciones o impedimentos, sino también como la existencia de condiciones equitativas de visibilidad dentro del ecosistema digital. Así, la desigualdad en la distribución de la atención se convierte en un factor esencial que condiciona el correcto ejercicio de este derecho (Napoli, 2019) Además, la poca claridad de los sistemas algorítmicos complica la identificación de los criterios que determinan la circulación de contenido, lo que representa retos en términos de transparencia y rendición de cuentas (Innerarity, 2020).

Esto genera un entorno en el que los usuarios 30

participan en este espacio público sin conocimiento completo de las reglas que lo estructuran.

1.3

Posverdad, Desinformación y Polarización

La era de la posverdad ha significado una transformación en las dinámicas de producción y consumo de información, caracterizada por la preponderancia de narrativas emocionalmente ruidosas en contraste con los hechos verificables (Wardle & Derakhshan, 2017). En este contexto, la diferenciación entre información real y falsa pierde centralidad frente a la capacidad de del contenido para provocar un impacto emocional.

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La desinformación, es decir, la difusión intencional de información falsa o engañosa se ha convertido en una herramienta fundamental del ecosistema digital contemporáneo (Wardle & Derakhshan, 2017). Y a diferencia de corrientes anteriores, su difusión se ve acelerada por la arquitectura de las plataformas digitales, que facilitan y promueven la viralización de contenido en función de su capacidad de generar interacción.

31

Vosoughi et al. (2018) señalan de forma empírica que la información falsa se difunde de forma más rápida y amplia en redes sociales que la información verificada, esto gracias a su carácter novedoso y emocionalmente atractivo.

Este hallazgo evidencia que la lógica algorítmica no es neutral, sino que se inclina a amplificar contenido con alto potencial de engagement, sin importar demasiado su veracidad.

En paralelo, la polarización política se ve intensificada en estos contextos. Sunstein (2018) señala que las dinámicas de segmentación informativa y personalización aportan a la generación de cámaras de eco, es decir, lugares donde las personas se exponen predominantemente a opiniones afines a las suyas propias, reforzando así sus ya existentes creencias. Este fenómeno disminuye la deliberación democrática e incrementa la fragmentación del espacio público.

Desde el enfoque de Latinoamericana, Calvo y Aruguete (2020) señalan que la interacción entre algoritmos, emociones y estrategias políticas ha generado formas sofisticadas de manipulación digital, como el uso de trolls, bots y campañas de desinformación direccionadas.

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Estas prácticas no solo afectan la calidad del debate público, sino que también influyen en la percepción de legitimidad de diferentes voces dentro de las plataformas digitales.

En consecuencia, la posverdad, la desinformación y la polarización no deben ser entendidas como fenómenos aislados, sino como componentes interrelacionados de un sistema de comunicación mediado a través de algoritmos, en el que la visibilidad y difusión del contenido responde a dinámicas que premian la emoción sobre la veracidad de la información (Sunstein, 2018; Vosoughi et al., 2018).

1.4

Desinformación y Calidad del Ecosistema Informativo

La desinformación se ha consolidado como uno de los principales desafíos de los entornos digitales contemporáneos, afectando no solo la calidad del contenido informativo, sino también las dinámicas de interacción y construcción de la opinión pública, En este contexto, la desinformación puede entenderse como la difusión de información falsa o engañosa y que tiene la capacidad de generar efectos sociales, políticos y cognitivos importantes.

32

Según Salaverría et al. (2020), la propagación de contenidos desinformativos se ve favorecida por la velocidad con la que circula el contenido en redes sociales, así como por la ausencia de mecanismos efectivos de verificación en tiempo real. Esta dinámica se ve incrementada por la arquitectura misma de las plataformas digitales, que priorizan la viralidad y la interacción por encima de la calidad de la información.

De igual manera, Carlos Elías (2018) plantea que la desinformación no solo afecta la veracidad del contenido, sino que también deteriora la confianza en las instituciones, Revista Enfoques de la Comunicación No. 15 - Junio 2026

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en los medios de comunicación y en el conocimiento experto, lo cual ayuda a la fragmentación del espacio público, complicando la construcción de consensos informados.

Desde una perspectiva más amplia, la desinformación puede ser analizada como un fenómeno estructural vinculado a incentivos económicos y tecnológicos. Varios estudios empíricos han demostrado que la información falsa tiende a difundirse de forma más acelerada y amplia que la 33

información verificada, esto gracias a su carácter novedoso y emocionalmente atractivo (Vosoughi et al., 2018). Este patrón de difusión refuerza la lógica de las plataformas, donde el contenido que genera mayor interacción obtiene mayor visibilidad.

También, investigaciones recientes sugieren que la difusión de desinformación no responde de manera exclusiva a motivaciones ideológicas, sino también a limitaciones cognitivas en el procesamiento de información.

En este sentido Pennycook y Rand (2019) señalan que la susceptibilidad a compartir noticias falsas está más relacionada con la falta de reflexión analítica que con sesgos partidistas, lo que introduce una dimensión cognitiva clave en el análisis del fenómeno.

La configuración del ecosistema informativo digital ayuda a la exposición selectiva a contenidos afines a las creencias previas de los usuarios, fenómeno que puede reforzar la aceptación de información equivocada. Como advierte Pariser (2011), los sistemas de personalización algorítmica generan entornos informativos filtrados que limitan la variedad de perspectivas, aumentando la probabilidad de que la desinformación sea aceptada sin discusión.

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En conjunto, estos elementos permiten comprender la desinformación no solo como un problema de contenido, sino también como una característica estructural del ecosistema digital contemporáneo. Adicionalmente, resulta fundamental analizar cómo la exposición a este tipo de contenido influye en la percepción de la veracidad y en el comportamiento de los usuarios, lo cual constituye uno de los ejes centrales de esta investigación.

1.5

El Contexto Ecuatoriano: Comunicación Digital y

Conflicto Político

El caso ecuatoriano representa un escenario particularmente interesante para analizar la interacción entre mediación algorítmica, desinformación y libertad de expresión, debido a sus características de alta conflictividad política y creciente digitalización del debate público.

En los últimos años, Ecuador ha experimentado un incremento considerable en el uso de redes sociales como espacios de discusión política, lo que ha transformado las dinámicas tradicionales de comunicación (Arancibia & Salinas, 2016). Este proceso ha estado acompañado por un 34

incremento en la circulación de contenidos polarizantes y desinformativos, especialmente en contextos electorales y de crisis institucional.

Espin y Sánchez (2025) señalan que la

desinformación en el país se ha articulado en torno a narrativas cargadas de emoción, dirigidas a desacreditar a actores políticos, generar desconfianza institucional y movilizar audiencias específicas. Estas dinámicas se ven incrementadas por los algoritmos de las plataformas, que amplifican contenidos con altos índices de interacción y viralización.

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Es así como la polarización del debate público en el país ha resultado en la fragmentación de audiencias digitales, las cuales consumen información personalizada, y muchas veces contradictoria, lo cual dificulta aún más el llegar a acuerdos y debilita los mecanismos de deliberación propios de la democracia pluralista.

En este contexto, la libertad de expresión no se encuentra restringida únicamente en términos formales, 35

sino que además se ve delimitada por la arquitectura digital.

La visibilidad de los discursos, el alcance y la legitimidad percibida de las opiniones dependen en gran porcentaje de dinámicas algorítmicas que escapan del control de los usuarios, e incluso de los entes reguladores del país.

De esta manera, el caso ecuatoriano permite evidenciar cómo la mediación tecnológica puede generar formas indirectas de limitación de la libertad de expresión, en las que la limitación no es resultado de la censura explícita, sino a través de invisibilizar o sobreexponer de forma diferencial a uno u otro contenido en las plataformas digitales.

1.6

Algoritmos, Atención y Economía de la Visibilidad

Uno de los principales elementos para entender la reconfiguración de la libertad de expresión en entornos digitales es el rol de la economía de la atención. En este contexto, las plataformas digitales trabajan bajo modelos que priorizan la atracción y permanencia de los usuarios, lo que influye de manera directa en la selección y jerarquización del contenido visible.

Según Zuboff (2023), los sistemas digitales contemporáneos no solo organizan la información, sino que estructuran activamente las condiciones de Revista Enfoques de la Comunicación No. 15 - Junio 2026

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visibilidad del discurso a través de procesos de extracción y procesamiento de datos que permiten predecir y modular el comportamiento de los usuarios. Esto implica que la circulación del contenido no responde únicamente a criterios de veracidad o relevancia pública, sino a su capacidad de generar interacción.

Por su parte, Tufekci (2025) señala que los algoritmos tienden a amplificar contenidos emocionalmente intensos, debido a que estos producen mayores niveles de participación. Este fenómeno tiene repercusiones directas en la configuración del espacio público digital, ya que favorece la visibilidad de discursos polarizantes y reduce la exposición a información variada.

Es así como la libertad de expresión en plataformas digitales no solo debe entenderse como la capacidad de emitir un mensaje y/o opinión, sino también como la capacidad de que dicho mensaje alcance visibilidad dentro de un entorno mediado por lógicas algorítmicas.

1.7

Plataformas Digitales y Reconfiguración del Espacio

Público

36

El análisis de la comunicación digital contemporánea requiere comprender el papel estructural que desempeñan las plataformas digitales en la organización del flujo de la información. Adicionalmente, el concepto de “capitalismo de plataformas” desarrollado por Srnicek (2018) permite comprender cómo las grandes empresas tecnológicas operan como intermediarios que no solo facilitan la interacción, sino que además controlan las condiciones bajo las cuales la información circula.

Desde esta perspectiva, las plataformas no son espacios neutrales, sino más bien, infraestructuras que Revista Enfoques de la Comunicación No. 15 - Junio 2026

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configuran el acceso, la visibilidad y la jerarquización del contenido. En consecuencia, Van Dijck et al. (2018), plantean que el ecosistema de plataformas digitales transforma el espacio público al incorporar lógicas algorítmicas que priorizan la interacción sobre la calidad de la información.

Manuel Castells (2009) señala que el poder en la sociedad digital se ejerce a través del control de la 37

comunicación, lo que implica que la capacidad de influir en la opinión pública depende, en gran proporción, de la posición dentro de estas redes de información.

En este contexto, la libertad de expresión adquiere una dimensión más compleja, ya que no se limita únicamente a la capacidad de emitir un mensaje, sino que se encuentra condicionada por los mecanismos de visibilidad y amplificación propios de las plataformas digitales.

2.

Metodología

2.1

Diseño de Investigación

Este estudio utiliza un enfoque cuantitativo de tipo experimental, orientado a explorar posibles relaciones entre la exposición a diferentes tipos de contenido digital y la percepción de la libertad de expresión.

Este tipo de diseño permite controlar las variables y realizar comparaciones entre grupos, lo que es conveniente para analizar los efectos producto de la mediación algorítmica (Hernández Sampieri et al., 2014)

En esta investigación se utiliza un diseño experimental entre grupos en el que los participantes son asignados de forma aleatoria a diferentes condiciones de tratamiento que corresponde a diferentes tipos de contenido.

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2.2

Muestra

La muestra está conformada por 150 participantes los cuales fueron seleccionados mediante un muestreo no probabilístico bajo los criterios de: ser ciudadano ecuatoriano, ser un usuario activo en redes sociales y tener entre 18 y 65 años.

Es importante señalar que, si bien este tipo de muestreo por una parte limita la generalización de los resultados, por otra parte, es conveniente para estudios exploratorios con diseño experimental, como es el caso de esta investigación

2.3

Instrumentos

Para la medición de las variables se utiliza un cuestionario estructurado con escalas tipo Likert, de cinco niveles organizados desde (1) “totalmente en desacuerdo”, hasta (5) “totalmente de acuerdo” permitiendo cuantificar las percepciones y actitudes de los participantes frente a los diferentes escenarios digitales analizados.

La construcción de escalas se realizó agrupando ítems según las dimensiones temáticas previamente 38

definidas en el marco teórico, garantizando la coherencia conceptual entre objetivos de investigación, las variables analizadas y los indicadores empíricos.

Las variables utilizadas fueron las siguientes:

· Percepción de libertad de expresión: fue operacionalizada a través de indicadores asociados a percepción de censura, posibilidad de expresar opiniones libremente, visibilidad de contenidos y percepción de restricciones algorítmicas dentro de plataformas digitales.

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· Nivel de polarización: incluyó indicadores relacionados con la confrontación discursiva, exposición selectiva a contenidos, percepción de radicalización de opiniones e interacción conflictiva en redes sociales.

· Disposición a compartir contenido: se usaron indicadores relacionados con la personalización del contenido, priorización algorítmica, 39

recomendación automatizada y percepción de influencias de las plataformas sobre consumo de información.

En lo concerniente a la validación del instrumento, se aplicó un proceso de revisión de contenido con base en criterios de claridad, pertinencia y coherencia teórica de los ítems. Asimismo, el cuestionario fue sometido a una prueba piloto preliminar con el objetico de identificar posibles ambigüedades semánticas y evaluar la consistencia interna de las escalas utilizadas antes de su aplicación final

2.4

Procedimiento

Los participantes serán asignados aleatoriamente a tres grupos:

· Grupo A: 50 participantes, contenido informativo (neutral).

· Grupo B: 50 participantes, contenido polarizante (contexto político ecuatoriano)

· Grupo C: 50 participantes, contenido desinformativo (simulación basada en casos reales).

Cada grupo observará 3 estímulos en formato de publicaciones digitales. Posteriormente, responderán un cuestionario estructurado.

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2.5

Variables

· Independiente: tipo de contenido -informativo, polarizante, desinformativo-.

· Dependientes:

· Percepción de libertad de expresión

· Nivel de polarización

· Disposición a compartir contenido

2.6

Estrategias de Análisis de Datos

Se utiliza estadística descriptiva para identificar la percepción de cada grupo de participantes a los estímulos mostrados, además de utiliza un análisis ANOVA para comparar la información entre los tres grupos, y finalmente, se busca identificar la correlación entre variables.

Además, para facilitar la interpretación de los resultados de presentaran gráficos de barras.

2.7

Estrategias de Análisis de Datos

Con el propósito de verificar la consistencia interna del cuestionario estructurado aplicado en esta investigación, se realizó el cálculo del coeficiente Alfa de Cronbach para el conjunto de ítems que integran las dimensiones analizadas.

40

El análisis arrojó un valor de α = 0.85, lo que evidencia un adecuado nivel de confiabilidad interna del instrumento. De acuerdo con Hernández Sampieri et al. (2014), valores superiores a 0,80 evidencian una buena consistencia interna en investigaciones relacionadas con las ciencias sociales, permitiendo considerar que los ítems empleados presentan estabilidad y coherencia en la medición de las variables estudiadas.

Este resultado respalda la fiabilidad del cuestionario utilizado para medir las percepciones relacionadas con libertad de expresión, polarización, comportamiento digital y percepción de veracidad en entornos digitales.

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Así mismo, la construcción del instrumento se fundamentó en categorías conceptuales que fueron desarrolladas en la literatura especializada sobre algoritmos, desinformación y comunicación digital, lo que fortalece la validez de contenido de la investigación.

3.

Resultados

3.1

Percepción de Libertad de Expresión

En primer lugar, se evidencia que, respecto a la sensación de que se puede expresar libremente una opinión 41

en redes sociales, tanto en el Grupo A como en el Grupo B, predominan las respuestas neutrales -3=ni de acuerdo ni en desacuerdo-, mientras que, en el Grupo C, donde el contenido es desinformativo, existe una clara división de opiniones -polarización de percepciones-.

Esto denota que el contenido desinformativo tiende a generar una mayor dispersión de percepciones, lo que podría asociarse descriptivamente con mayores niveles de ambivalencia en la percepción del entorno digital.

Figura 1

Percepción de libertad de expresión -Grupos A-Nota. Elaboración propia.

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Por otra parte, en las afirmaciones relacionadas con la visibilidad y la censura, la mayoría de entrevistados considera que “todas las opiniones tienen la misma visibilidad “y no existe invisibilización. Esto es interesante ya que contradice el marco teórico donde se afirma que existe desigualdad algorítmica de visibilidad, y en este caso, los participantes no perciben esta desigualdad. Es decir, existe una discrepancia entre estructura real del entorno digital, caracterizada por dinámicas de visibilidad algorítmica, y la percepción subjetiva de los usuarios que no identifican dichas asimetrías.

Figura 2

Percepción de libertad de expresión -Grupos B-42

Nota. Elaboración propia.

En cuanto a la sensación de seguridad al emitir una opinión contraria, los participantes no se sienten más seguros, lo que indica una relación con la polarización de criterios y con el creciente clima de confrontación en redes, sobretodo en temas sociales o políticos.

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Figura 3

Percepción de libertad de expresión -Grupos C-43

Nota. Elaboración propia.

Por último, al realizar un análisis ANOVA -Tabla 1-, se evidencia que las diferencias observadas en los gráficos son aparentes, más no significativas. Esto da a entender, que el tipo de contenido al que se puede estar expuesto no altera de manera significativa la percepción de libertad de expresión.

Tabla 1

Percepción de libertad de expresión. ANOVA Fuente

F

p-valor

Entre grupo

0,77413692

0,47106711

Nota. Elaboración propia.

En conjunto estos resultados sugieren que la percepción de la libertad de expresión se mantiene relativamente estable frente a diferentes tipos de contenido digital, aunque presenta variaciones en términos de ambigüedad y seguridad percibida.

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3.2

Nivel de Polarización

En lo que al nivel de polarización hace referencia. Los resultados descriptivos reflejan variaciones en los grupos en función del tipo de contenido al que fueron expuestos.

En el Figura 4 se ve que el Grupo A, tiene una tendencia hacia respuestas moderadas, lo que sugiere un nivel bajo de polarización. Lo cual es consistente con la naturaleza neutral del contenido que se presentó, el mismo que no apela a emociones ni posturas ideológicas marcadas.

Figura 4

Nivel de polarización -Grupo A-

44

Nota. Elaboración propia.

Por su parte el Grupo B -Gráfico 5- evidencia una tendencia más marcada hacia las respuestas en los extremos de la escala. Esto apunta a un incremento en el nivel de polarización, lo que podría indicar que la exposición al contenido con cierta carga política y emocional incentiva la adopción de posturas más definidas, reforzando posibles sesgos preconcebidos.

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Figura 5

Nivel de polarización -Grupo B-

45

Nota. Elaboración propia.

En el caso del Grupo C -Figura 6-, se puede ver una distribución más dispersa de las respuestas. Lo que se interpreta como un efecto combinado entre la polarización y la confusión, en el que la desinformación no solo refuerza posiciones presentes, sino que además introduce ambigüedad en la interpretación de los contenidos.

Figura 6

Nivel de polarización -Grupo C-

Nota. Elaboración propia.

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No obstante, el análisis ANOVA de la Tabla 2 sugiere que, aunque se observan diferencias descriptivas, estas no alcanzan la significancia estadística (p>0,05). Esto apunta a que, aunque existen variaciones a nivel descriptivo, no se puede afirmar que el tipo de contenido tenga un efecto determinante sobre el nivel de polarización en este estudio.

Tabla 2

Polarización. ANOVA

Fuente

F

p-valor

Entre grupo

0,87387387

0,42880434

Nota. Elaboración propia.

3.3

Disposición a Compartir Contenido

En cuanto a la disposición a compartir el contenido que vieron, los resultados muestran diferencias descriptivas entre los grupos, asociadas al tipo de estímulo presentado.

En el Grupo A, se puede observar una menor disposición a compartir, lo que se puede explicar con el carácter neutral del contenido observado, el cual no genera niveles altos de involucramiento emocional ni incentiva a la interacción.

Figura 7

46

Disposición a compartir contenido -Grupo A-Nota. Elaboración propia.

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Por el contrario, el Grupo B refleja una mayor disposición a compartir el contenido. Este comportamiento está relacionado con la carga ideológica y emocional del estímulo, que, si bien aún no es demasiado fuerte ni frontal, tiende a motivar a la participación y la difusión de opiniones.

Figura 8

Disposición a compartir contenido -Grupo B-47

Nota. Elaboración propia.

En el grupo C, la disposición a compartir el contenido observado presenta una tendencia relativamente elevada, acompañada de cierta variabilidad en las respuestas. Esto sugiere que la desinformación, debido a que apela a elementos emocionales y narrativas impactantes, incentiva la difusión de contenido, incluso en contextos de incertidumbre sobre su veracidad.

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Figura 9

Disposición a compartir contenido -Grupo C-Nota. Elaboración propia.

Sin embargo, el análisis ANOVA de la Tabla 3 indica que estas diferencias tampoco alcanzan la significancia estadística -p>0,05-. En este sentido, si bien se identifican tendencias descriptivas, no se puede establecer una relación concluyente entre el tipo de contenido y la disposición a 48

compartir dentro de los límites de este estudio.

Tabla 3

Disposición a compartir contenido. ANOVA Fuente

F

p-valor

Entre grupo

1,88531002

0,1712267

Nota. Elaboración propia.

4.

Discusión

Los resultados obtenidos en esta investigación ayudan a analizar el impacto diferencial del contenido Revista Enfoques de la Comunicación No. 15 - Junio 2026

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informativo -Grupo A-, polarizante -Grupo B- y desinformativo -Grupo C- en la percepción de los usuarios, sobre todo en relación con la libertad de expresión, la polarización y el comportamiento en entornos digitales.

En primer lugar, en lo que a la percepción de la libertad de expresión hace referencia, los hallazgos apuntan hacia una relativa estabilidad entre los diferentes grupos experimentales, sin diferencias estadísticamente 49

significativas. Este resultado sugiere que la exposición a diferentes tipos de contenido no altera de forma determinante la percepción general de los individuos sobre su capacidad de expresarse en redes sociales.

Este hallazgo puede interpretarse a la luz de lo planteado por Sunstein (2018), que señala que, si bien los entornos digitales pueden influenciar en la formación de opiniones, no necesariamente modifican de manera inmediata las percepciones estructurales sobre la libertad de expresión.

Empero, a nivel descriptivo, se evidenció una mayor dispersión en el Grupo C, lo que indica una mayor incertidumbre o ambivalencia frente a este tipo de estímulos. Esta heterogeneidad concuerda con los planteamientos de Wardle y Derakhshan, (2017) quienes señalan que la desinformación no solo afecta el contenido informativo, sino también las formas en que los individuos interpretan y evalúan la información.

En segundo lugar, respecto a la polarización, los resultados muestran tendencias descriptivas que denotan mayores niveles en el grupo expuesto a contenido polarizante, sin embargo, estas diferencias no alcanzan la significancia estadística.

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Este hallazgo es consistente con la bibliografía que advierte que la polarización en entornos digitales es un fenómeno acumulativo y no necesariamente inmediato.

Lo que sugiere que estos efectos podrían necesitar una exposición más prolongada o acumulativa para consolidarse, tal como sucede en los entornos digitales reales, donde la personalización algorítmica opera de forma constante.

Igualmente Sunstein (2018) plantea que la constante exposición a contenidos ideológicamente cargados refuerza creencias existentes, lo cual explicaría por qué en un diseño experimental como este, los efectos no son estadísticamente contundentes.

En lo que al comportamiento de los participantes hace referencia, concretamente la disposición para interactuar, compartir o comentar el contenido visto, los resultados apuntan a que el contenido polarizante y desinformativo

-Grupo B y Grupo C- tiende a generar mayores niveles de interacción en comparación con el contenido informativo neutral -Grupo A-. Y, si bien estas diferencias no fueron estadísticamente significativas, la tendencia observada 50

coincide con lo señalado por Tufekci (2015), quien sostiene que los algoritmos de las plataformas digitales tienden a amplificar contenidos emocionalmente intensos para así aumentar su alcance e interacción.

Así mismo, en lo referente a la percepción de la veracidad, se identificó que el contenido desinformativo tiende a ser evaluado como menos confiable; no obstante, esto no impide que genere altos niveles de interacción.

Este hallazgo resulta particularmente importante, ya que apunta a una posible desconexión entre la evaluación cognitiva de la información y el comportamiento en línea, Revista Enfoques de la Comunicación No. 15 - Junio 2026

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fenómeno que ha sido ampliamente discutido en estudios de desinformación (Wardle & Derakhshan, 2017).

En conjunto estos resultados sugieren que, si bien el tipo de contenido influye en tendencias de comportamiento y percepción, estos efectos no siempre logran alcanzar niveles de significancia estadística en contextos experimentales controlados y de corta duración.

Esto refuerza la idea de que los procesos de formación de 51

opinión, polarización y comportamiento digital son complejos, multifactoriales y acumulativos.

4.1

Alcance Interpretativo de los Resultados

Se debe resaltar que los resultados obtenidos en la presente investigación no evidencian diferencias estadísticamente significativas entre los grupos experimentales analizados. Por lo tanto, las interpretaciones desarrolladas en este apartado deben comprenderse principalmente en términos descriptivos y exploratorios, más que como relaciones caudales concluyentes.

Sin embargo, las tendencias identificadas permiten reconocer patrones consistentes con varios planteamientos teóricos sobre polarización, desinformación y comportamiento digital. Por consiguiente, los hallazgos aportan evidencia importante para futuras investigaciones que busquen profundizar en la comprensión de los efectos acumulativos de la exposición a contenido digital.

Igualmente, se debe tener en consideración que los fenómenos asociados a la influencia algorítmica se suelen manifestar de manera gradual y sostenida en el tiempo, por lo que diseños experimentales de corta duración, como el realizado en esta investigación, no pueden captar completamente la complejidad de dichas dinámicas.

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4.2

Implicaciones Teóricas de los Resultados

Los hallazgos de esta investigación ayudan a profundizar en la comprensión del concepto de sujeto algorítmico, en tanto apunta a que la mediación tecnológica no necesariamente altera de forma inmediata las percepciones individuales, pero sí incide en la configuración de patrones de comportamiento y en la dinámica de interacción digital.

Esto refuerza la idea de que la influencia de los algoritmos incide de forma gradual y acumulativa, más que como un mecanismo de impacto inmediato. En este sentido, los resultados concuerdan con lo planteado por Sunstein (2018), quien sostiene que la polarización se intensifica mediante procesos de exposición constante, más que con estímulos aislados o pasajeros.

De igual manera, se identifica que contenidos percibidos como menos veraces puede generar altos niveles de interacción pone en tensión las hipótesis tradicionales de racionalidad en el consumo de información.

Este fenómeno coincide con lo formulado por 52

Pennycook y Rand (2019), quienes argumentan que la difusión de información falsa no responde únicamente a sesgos ideológicos, sino también a procesos cognitivos limitados y heurísticos.

En este contexto, el sujeto algorítmico no solo es un receptor pasivo de información, sino un actor cuya conducta se encuentra influenciada por estructuras invisibles que condicionan tanto la exposición como la interacción con el contenido.

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4.3

Limitaciones del Estudio

La presente investigación tiene algunas limitaciones metodológicas que deben ser tomadas en cuenta al interpretar los resultados.

En primer lugar, el diseño experimental se desarrolló bajo condiciones controladas y a través de una exposición puntual a estímulos digitales, lo que limita la posibilidad de capturar los efectos acumulativos y prolongados de la 53

interacción diaria con algoritmos y plataformas digitales.

Varios estudios sobre polarización y comportamiento digital señalan que estos fenómenos se suelen construir a raíz de exposiciones constantes en el tiempo, más que a través de interacciones aisladas.

En segundo lugar, el tamaño de la muestra y su carácter no probabilístico limitan la posibilidad de generalizar los resultados a poblaciones más amplias.

Asimismo, los hallazgos se deben interpretar como evidencia exploratoria direccionada a identificar tendencias descriptivas en el comportamiento de los participantes.

De igual manera, el uso de instrumentos de autorreporte puede generar sesgos asociados a la deseabilidad social y a la subjetividad de las respuestas, sobretodo en variables relacionadas con percepción de veracidad, polarización y comportamiento digital.

Igualmente, si bien el análisis estadístico mediante ANOVA permite comparar diferencias entre grupos experimentales, los resultados no mostraron diferencias estadísticamente significativas. Por esta razón, las relaciones observadas deben interpretarse con moderación, evitando establecer conclusiones causales definitivas.

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Por último, el entorno digital real presenta niveles de complejidad mayores a los simulados en el experimento, debido a factores como interacción social continua, la personalización algorítmica dinámica y la exposición simultánea a varias fuentes de información.

5.

Conclusiones

El principal objetivo de esta investigación fue analizar el impacto del tipo de contenido digital en la percepción de la libertad de expresión, polarización y comportamiento de los usuarios en entornos digitales.

Los resultados obtenidos indican que no existen diferencias estadísticamente significativas entre los grupos experimentales en las variables analizadas. No obstante, a nivel descriptivo, se identifican tendencias relevantes que aportan al entendimiento de las dinámicas comunicacionales en plataformas digitales.

En primer lugar, los hallazgos sugieren que la percepción de la libertad de expresión se mantiene relativamente estable, independientemente del tipo de contenido al que estén expuestos los usuarios de redes 54

sociales. Esto podría indicar que dichas percepciones responden, en mayor medida, a factores estructurales que a estímulos informativos puntuales.

En segundo lugar, se observaron tendencias descriptivas que indican mayores niveles de polarización en los grupos expuestos a contenido, así como una mayor dispersión de respuestas en aquellos expuestos a contenido desinformativo. Aunque estas diferencias no alcanzaron significancia estadística, representan indicios importantes para entender el comportamiento de los usuarios en entornos digitales.

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También, los resultados sugieren que el contenido polarizante y desinformativo tiende a generar mayores niveles de interacción por parte de los participantes, sobre todo en acciones relacionadas con compartir, comentar o reaccionar al contenido. Estas tendencias son consistentes con la teoría de la amplificación algorítmica y economía de la atención en plataformas digitales.

Igualmente, los hallazgos permiten identificar una 55

posible desconexión entre la percepción de la veracidad y el comportamiento digital de los usuarios, esto debido a que algunos contenidos percibidos como poco confiables generaron niveles altos de interacción, lo que coincide con investigaciones previas sobre desinformación y comportamiento en redes.

Además, los resultados de esta investigación aportan elementos importantes para el análisis de políticas públicas orientadas a la gobernanza digital, transparencia algorítmica y regulación de plataformas. En este sentido, organismos internacionales como UNESCO han señalado la importancia de promover mecanismos de rendición de cuentas en plataformas digitales, con el propósito de proteger la libertad de expresión en contextos mediados tecnológicamente.

Finalmente, se recomienda que futuras investigaciones profundicen en el análisis longitudinal de estos fenómenos, incorporando muestras más amplias y diversos contextos sociopolíticos, con el objetivo de capturar los efectos acumulativos de la exposición a contenido digital En resumen, esta investigación contribuye al análisis de las relaciones entre algoritmos, desinformación y comportamiento digital, destacando la necesidad de continuar explorando estos fenómenos desde enfoques interdisciplinarios y metodológicamente más amplios.

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