Percepciones y emociones hacia los algoritmos: un estudio de social listening en entornos digitales

Las percepciones y emociones hacia los algoritmos son multifacéticas y dependen del contexto de uso, del tipo de tarea automatizada y de las características individuales de los usuarios. En tareas mecánicas, los algoritmos suelen percibirse como justos y eficientes por su objetividad; sin embargo, cuando intervienen en procesos que requieren intuición o juicio humano, tienden a generar desconfianza y emociones negativas (Lee, 2018). Estas reacciones se relacionan con la percepción de deshumanización, pérdida de control o invasión de la privacidad, mientras que la transparencia y la explicabilidad fortalecen la confianza y la intención de uso (Shin et al., 2020; Hu & Qu, 2025). La exposición repetitiva y la falta de claridad sobre su funcionamiento pueden provocar fatiga algorítmica (Yang, 2024), al tiempo que la percepción de control y comprensión del sistema incrementan la autonomía del usuario (Dogruel et al., 2022). En redes sociales, las emociones asociadas a los algoritmos también varían según la plataforma: Twitter y Facebook tienden a propiciar emociones negativas como ira o frustración, mientras que Instagram y WhatsApp se asocian más con expresiones positivas y autoafirmativas (Waterloo et al., 2018; Xu & Zhang, 2025). En este marco, el presente estudio examina las percepciones y emociones de los usuarios en torno a los algoritmos mediante una metodología de social listening. Se recolectaron y analizaron menciones públicas que incluyeran las combinaciones de búsqueda “algoritmo & efecto positivo” y “algoritmo & efecto negativo” en tres entornos comunicativos: redes sociales, foros en línea y medios digitales. Los resultados muestran que la mayoría de las opiniones se sitúan en una posición neutral, seguidas por valoraciones negativas y, en menor medida, positivas. Esta tendencia confirma la ambivalencia en la construcción social del significado de los algoritmos, percibidos simultáneamente como herramientas necesarias y como mecanismos opacos que pueden amplificar desigualdades. El análisis comparativo revela diferencias según el tipo de plataforma. En las redes sociales predominan discursos con fuerte carga emocional negativa; en los medios digitales se observan representaciones más equilibradas, y en los foros emerge un debate con mayor densidad argumentativa. En el plano emocional destacan la ira y el desprecio, aunque también se identifican expresiones de alegría y miedo, lo que confirma el carácter afectivo y simbólicamente complejo de los algoritmos en el ecosistema digital contemporáneo.