El verdadero depredador

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Como señalaba el estadístico de Yale Edward Tufte: «Solo hay dos industrias que se refieren a sus clientes como “usuarios” (users): los traficantes de drogas y los fabricantes de software». El 27 de agosto de 2026, Meta firmó un acuerdo «extrajudicial» con 47 estados estadounidenses ¹ que la habían demandado por «poner deliberadamente en peligro a los más jóvenes» con sus plataformas de redes sociales. ² Para comprender qué se le reprochaba exactamente a Meta y qué se esconde de tan nocivo en el corazón de su maquinaria algorítmica, hay que dar un rodeo que no se ha propuesto a menudo desde entonces, no desde el punto de vista jurídico, sino desde el de las neurociencias.

¿De qué se acusa a Meta?

En primer lugar, un doble discurso. Meta sabía que sus productos eran peligrosos gracias a estudios internos, pero nunca mencionó públicamente ese riesgo, asegurando, por el contrario, a sus usuarios que no corrían ningún peligro. Así, se puede establecer un paralelismo con los fabricantes de cigarros que, gracias a sus estudios internos, sabían que sus productos eran nocivos, pero durante mucho tiempo afirmaron que, por el contrario, eran buenos para la salud, o incluso con el fabricante de airbags Takata, que también sabía que sus productos eran peligrosos, pero no dijo nada al respecto y siguió vendiéndolos sin informar de los peligros.

Meta no actuó por sadismo ni por amor al mal. Como señaló la denunciante Frances Haugen, impulsora de los «Facebook Papers»: ³ «Lo que era bueno para su negocio era malo para sus usuarios, y Mark Zuckerberg se decantó sistemáticamente por el negocio a sabiendas de que ello iría en detrimento de la salud mental de sus usuarios».

Del miedo existencial a la depredación cognitiva

Se sabe que Mark Zuckerberg estaba obsesionado con una pesadilla: MSN Messenger y Myspace. No perjudicó deliberadamente la salud mental de sus usuarios porque le gustara provocar el caos, sino porque le aterrorizaba la idea de que la gente, y sobre todo los más jóvenes, abandonaran poco a poco su aplicación para pasar más tiempo en aplicaciones de la competencia. Vivía con el temor constante de correr la misma suerte que Myspace o MSN Messenger, las primeras redes sociales que, durante un tiempo, fueron el lugar por excelencia de la socialización digital de los más jóvenes, antes de ser abandonadas poco a poco en favor de Facebook.

Mark Zuckerberg actuó, por tanto, en dos frentes. Por un lado, dio muestras de lo que podríamos calificar como «depredación pasiva» al oponerse a todas las medidas de seguridad que le habían recomendado encarecidamente sus propios equipos de investigadores. Se trataba, en particular, de medidas que generaban fricción con el fin de reducir el tiempo dedicado a la plataforma y el «compromiso». Mark Zuckerberg las rechazó categóricamente por temor a que sus usuarios simplemente se marcharan a la competencia, acelerando así un declive comparable al de Myspace. 

También ha demostrado una «predación activa» al recurrir a las neurociencias para optimizar la respuesta dopaminérgica que genera el uso de sus plataformas en el cerebro de sus usuarios más jóvenes. En pocas palabras, Mark Zuckerberg ha recurrido deliberadamente al aprendizaje por refuerzo para saturar sus cerebros de dopamina y reducir drásticamente su capacidad para resistirse a la tentación de volver una y otra vez a sus plataformas. 

Utilizar la neurociencia para explotar deliberadamente las vulnerabilidades del cerebro de los más jóvenes

Cabe recordar que el término «adicción», en su sentido estricto, utilizado para describir la relación con las redes sociales y las pantallas en un sentido equivalente al que se emplea para describir la relación con las drogas químicas o las apuestas deportivas, sigue siendo objeto de debate en la comunidad médica y, al día de hoy, no existe consenso al respecto. 

Sin embargo, las neurociencias nos revelan un elemento decisivo. 

Mark Zuckerberg y su equipo de investigadores sabían que los adolescentes presentaban cierta diferencia en la velocidad a la que se desarrollan las distintas áreas de su cerebro. Simplificando mucho, se puede considerar que la zona del cerebro que recibe y gestiona las «recompensas» es el nucleus accumbens, y que la zona que permite evaluar los riesgos a largo plazo de un comportamiento y controlar los impulsos es la corteza prefrontal. 

Ahora bien, resulta que, en los jóvenes, el nucleus accumbens se desarrolla mucho más rápidamente que la corteza prefrontal, lo que genera una susceptibilidad especial a las recompensas y una dificultad mucho mayor para controlar los comportamientos impulsivos y los deseos repentinos. Por lo tanto, Mark Zuckerberg ha apostado «lógicamente» por un diseño predatorio basado en la optimización del patrón de recompensas que se aprovecha de esta debilidad.

Nuestra comprensión del impacto de los mecanismos de recompensa en el cerebro humano se basa, en particular, en los trabajos de investigación en ciencias del comportamiento y neurociencias de B. F. Skinner, profesor de psicología en Harvard, quien publicó en 1957, junto con Charles Ferster, el libro Protocolos de aprendizaje por refuerzo ⁴ así como en los de Wolfram Schultz, catedrático de neurociencias en Cambridge, quien publicó en 1998 un artículo fundamental titulado «Neuronas dopaminérgicas y señales de recompensa predictiva». ⁵

Juntos concluyen que, contrariamente a lo que se suele creer, la dopamina no es un neurotransmisor cuya presencia indique el placer o la recompensa en sí misma. Las neuronas dopaminérgicas, es decir, aquellas que secretan dopamina, se activan o se bloquean mediante la asociación entre la predicción de si se producirá o no una recompensa y el hecho de que dicha predicción se cumpla o no. Se trata de un aspecto contraintuitivo, pero absolutamente esencial para comprender la estrategia de Meta. La predicción de la recompensa es tan importante para el cerebro como la propia recompensa.

A veces se oye decir que «un euro ganado apostando en deportes tiene mucho más valor que tres euros ganados trabajando». Ahora sabemos que existe una base neurocientífica clara detrás de este fenómeno real. Si el cerebro predice la llegada segura de una recompensa y la recibe, las neuronas dopaminérgicas acaban por dejar de reaccionar. Podemos extrapolar este resultado y explicar así numerosas características propias de la especie humana, que deja de apreciar plenamente una recompensa en cuanto su llegada es una certeza. El cerebro es mucho menos reactivo ante lo que ha «dado por sentado». Las neuronas dopaminérgicas se activan precisamente cuando sabemos que una recompensa es posible, pero no segura. Las famosas «descargas de dopamina» alcanzan así su máximo nivel cuando nos encontramos en un estado de anticipación e incertidumbre.

Los circuitos dopaminérgicos de la recompensa están, por tanto, estrechamente relacionados con el concepto de aprendizaje por refuerzo, el mismo que se utiliza para entrenar numerosas IA que, al fin y al cabo, constituyen la base de las «redes neuronales». La dopamina y la intensidad de la recompensa alcanzan su máximo nivel cuando el cerebro sabe que la recompensa puede llegar en cualquier momento, pero no dispone de ningún patrón claro que le permita anticiparla. Si, por ejemplo, la recompensa se proporciona con regularidad cada hora, al cabo de unas horas las neuronas dopaminérgicas dejan de reaccionar. En cambio, si la recompensa se produce unas veces al cabo de diez minutos, otras al cabo de dos horas y otras al cabo de 40 minutos, las neuronas dopaminérgicas se sobreactivan con cada recompensa.

Estructura del diseño de depredador activo

Con pleno conocimiento de todos estos descubrimientos científicos, Mark Zuckerberg introdujo deliberadamente en sus algoritmos una «filosofía depredadora» destinada a maximizar el impacto de cada «recompensa» sobre las neuronas dopaminérgicas y, por tanto, sobre el nucleus accumbens, la parte del cerebro que las recibe. 

Dado que en los jóvenes el nucleus accumbens está más desarrollado que la corteza prefrontal —que permite controlar los impulsos y «moderar las cosas»—, estos picos de dopamina pueden asimilarse a un aprendizaje por refuerzo intermitente. Mark Zuckerberg ha introducido así en sus algoritmos una filosofía de depredación destinada a manipular el cerebro de los jóvenes, tal y como hacen los investigadores con el cerebro de los ratones. Es razonable hablar de «depredación activa», ya que no se trata simplemente, como veremos a continuación, de oponerse a la incorporación de medidas de seguridad, sino de orientar su diseño con el objetivo de actuar deliberadamente sobre el cerebro, aún en formación, de los más jóvenes y vulnerables.

En concreto, ¿qué ha hecho? Podemos centrarnos en tres aspectos clave: por un lado, el timing en que se envían las notificaciones; por otro, el scroll infinito y su efecto de «máquina tragamonedas»; y, por último, la intención de provocar «school blasts» para maximizar el uso durante las clases.

Los algoritmos de Meta retrasan deliberadamente las notificaciones para que sea más difícil predecir cuándo llegarán y, de este modo, maximizar su impacto en el cerebro. ⁶ Imaginemos a una adolescente llamada Elie que publica una foto en Instagram. Elie recibiría «me gusta» en esa foto a un ritmo regular de aproximadamente uno cada 5 minutos. El algoritmo de Instagram no le enviará una notificación cada 5, 10 o 15 minutos, ya que ese ritmo regular facilitaría la predicción de la llegada futura de esa recompensa, que entonces ya no tendría ningún efecto sobre sus neuronas dopaminérgicas. Por lo tanto, el algoritmo enviará una notificación al cabo de 5 minutos, luego al cabo de una hora, después al cabo de 27 minutos, etc.

El cerebro comprende entonces que una recompensa puede llegar en cualquier momento, sin que sea posible predecir exactamente cuándo. Es precisamente esta incertidumbre la que mantiene activo el circuito de la recompensa y refuerza la respuesta: una enorme secreción de dopamina. La irregularidad de las notificaciones reproduce el principio del aprendizaje por refuerzo intermitente, según el cual una recompensa impredecible incita más a repetir un comportamiento. Pero impredecible no significa aleatorio. El momento en que aparece la notificación puede calcularse para maximizar las posibilidades de que el usuario vuelva a la plataforma.

El algoritmo analiza el conjunto de datos relativos al uso que el usuario hace de la red social con el fin de optimizar el envío de notificaciones. ⁷ Volvamos al ejemplo de Elie. El algoritmo calcula el tiempo medio de sus sesiones en la aplicación y predice el momento en el que es más probable que se vaya. Si recibe muchos «me gusta» en su foto, la aplicación no se lo indicará y esperará precisamente al momento en el que sea más probable que se vaya para enviarle la notificación y, por tanto, la «recompensa».

El segundo aspecto de esta «filosofía de la depredación activa» se refiere al scroll infinito y, más concretamente, al gesto que consiste en tirar físicamente del feed hacia abajo para actualizarlo. Los propios investigadores de Meta han comparado este mecanismo con el de una máquina tragamonedas: el usuario acciona algo sin saber qué va a aparecer, pero anticipa la posibilidad de una descarga de dopamina. 

Meta no inventó el scroll infinito, ideado por Aza Raskin en 2006, ni el «pull-to-refresh», esa mecánica de actualización deslizando el dedo hacia abajo que desarrolló Loren Brichter en 2009. Sin embargo, la empresa de Mark Zuckerberg sí que ha adoptado y optimizado esas tecnologías para potenciar su efecto sobre el circuito de recompensa neurológico. 

Por un lado, han añadido una flecha circular que gira mientras se actualiza el feed, incluso cuando la conexión a internet es excelente y no hay tiempo de carga, con el fin de imitar el giro de una máquina tragamonedas, algo esencial para activar las neuronas dopaminérgicas. De hecho, la secreción de dopamina alcanza su máximo cuando esta ruleta gira y el cerebro anticipa una posible recompensa, pero sin tener la certeza de que vaya a producirse. Esta rueda, que gira mientras se actualiza el flujo, se añade y se prolonga artificialmente independientemente del estado de la red, con el único objetivo de activar las neuronas dopaminérgicas. 

En el marco de este «efecto máquina tragamonedas», el algoritmo también se encargará de ofrecer «recompensas» de forma intermitente e impredecible: unas veces tendrás un feed mediocre compuesto por anuncios poco interesantes, «sin recompensa», otras veces te aparecerá un flujo con un video viral, relacionado con tus intereses, «pequeña recompensa», y otras veces te aparecerá un flujo con una noticia falsa en la que estarás encantado de creer porque confirma lo que ya crees y que, por lo tanto, constituirá una «gran recompensa».

Por último, cabe mencionar la búsqueda agresiva de un uso más intensivo de las redes sociales por parte de los adolescentes durante el horario lectivo. En 2017, Mark Zuckerberg se mostró muy claro: «Nuestro objetivo clave para 2017 es que los adolescentes pasen el máximo tiempo posible en nuestras plataformas». ⁸ Así fue como los equipos de Meta comenzaron a diseñar lo que denominaron «school blasts»: oleadas de notificaciones enviadas a los jóvenes cuyos datos de localización indican que se encuentran dentro de un centro educativo, con el fin de aprovechar la presión de grupo y el «miedo a perderse algo» para provocar un uso masivo de las redes sociales en plena jornada lectiva. Un responsable de Meta llega incluso a escribir en un correo electrónico interno: «Tenemos que optimizar nuestro diseño para que ningún joven pueda pasar una clase de química sin echar un vistazo a su móvil». 

Diseño «depredador pasivo»: nada debe entorpecer el tiempo que pasas conectado

A continuación, podemos centrarnos en lo que podríamos denominar «depredación pasiva», que consiste en negarse deliberadamente a implementar medidas que mejoren la seguridad de sus usuarios. Podemos citar, por ejemplo, el caso del Ford Pinto: un coche que Ford sabía que era peligroso. A Ford solo le habría costado 11 dólares por coche salvar vidas, pero un estudio interno calculó que no hacer nada le saldría más barato a la empresa. Del mismo modo, Mark Zuckerberg no hizo nada y dejó que la salud mental de muchos adolescentes se deteriorara, en algunos casos de forma grave.

Esta «depredación pasiva» no debe considerarse menos grave, ya que supone una negativa categórica a tener en cuenta la seguridad y el bienestar de los usuarios. Casi todas las medidas de seguridad propuestas a Mark Zuckerberg por sus investigadores se presentaron a raíz de estudios internos que demostraban los efectos nocivos muy graves que tienen las plataformas de Meta en los usuarios jóvenes. 

El primer aspecto de la depredación pasiva se refiere a la manipulación de menores por parte de adultos. Ya en 2019, Meta sabía que había adultos que se ponían en contacto con adolescentes y niños que no conocían en Instagram, y se le instó a tomar medidas. Pero su propia versión del estudio interno sobre el Ford Pinto —es decir, sus cálculos internos sobre el «costo que supondría para la empresa mejorar la seguridad de sus usuarios»— estimó que poner las cuentas de los adolescentes en «privado» por defecto, eliminando la posibilidad de que adultos desconocidos se dirigieran a ellos, habría suprimido 5,4 millones de interacciones no deseadas al día, lo que habría sido muy perjudicial para la empresa, ya que «habría reducido considerablemente el crecimiento y la participación». Por lo tanto, esta medida no se aplicó hasta 2024, lo que permitió que se produjeran miles de millones de interacciones entre adultos y niños o adolescentes. ⁹

El segundo aspecto de la depredación pasiva de Meta se refiere a la difusión de noticias falsas, desinformación y discursos de odio. Los propios equipos de investigación de Meta han sugerido diversos mecanismos para combatir este fenómeno, agrupados bajo el término «frenar la viralidad».

La idea es frenar la propagación viral de contenidos, ya que estos contienen una proporción excesiva de noticias falsas y contenidos que incitan al odio. Por ejemplo, limitando el número de veces que se puede compartir un contenido o exigiendo que el usuario deje un comentario antes de volver a compartirlo. A pesar de que un estudio interno demostraba que estos mecanismos podían reducir significativamente la proporción de noticias falsas, Mark Zuckerberg se opuso personalmente a cualquier tipo de obstáculo que redujera la participación y supusiera el riesgo de que sus usuarios se pasaran a la competencia. ¹⁰

Cabe señalar aquí que los equipos de Meta han entrevistado a políticos europeos que les han confesado expresamente que se ven obligados a publicar contenidos tóxicos, e incluso que incitan al odio, para poder disfrutar de un mínimo de visibilidad. Algunos han pedido expresamente a Meta que modifique sus algoritmos, sobre todo para reducir la visibilidad de los contenidos que generan reacciones de ira, con el fin de no tener que recurrir al discurso de odio. 

El tercer aspecto de la depredación pasiva de Meta tiene que ver con el tiempo que se pasa en la aplicación y la negativa deliberada a introducir el más mínimo obstáculo. La investigación en psicología ha analizado y puesto de relieve los beneficios de los «estímulos para dejar de usar» en los medios de comunicación que se consumen. El psicólogo de la Universidad de Nueva York Adam Alter, que ha estudiado en profundidad los mecanismos de la «adicción» a la tecnología —y que, entre otras cosas, publicó en 2017 el libro Irresistible: The Rise of Addictive Technology and the Business of Keeping Us Hooked, ha destacado la importancia de los «estímulos para dejar de usar» en la lucha contra la adicción. ¹¹ En particular, establece una distinción entre los medios de comunicación del siglo XX, que contaban con estos incentivos (el final de un capítulo de un libro, el pie de página de una revista, el final de un programa de televisión o una pausa publicitaria, etc.) y la experiencia de usuario (UX) de la tecnología, que los omite deliberadamente al normalizar el «scroll infinito». Los estudios internos de Meta han establecido repetidamente un claro vínculo entre este sistema y el uso compulsivo, los trastornos del sueño y los problemas de autoestima en los adolescentes.

¿Cómo sabemos todo esto?

Todo esto se conoce gracias a la denunciante Frances Haugen ¹² que abandonó Meta llevándose consigo decenas de miles de documentos comprometedores que hizo públicos, en particular a través de los «Facebook Papers» ¹³ de 2021 y gracias a las comisiones de investigación parlamentarias puestas en marcha por el Congreso. ¹⁴ Los legisladores han escuchado a numerosos responsables y antiguos responsables de la empresa. Posteriormente, las acciones judiciales iniciadas por los estados estadounidenses contra Meta ^15 16 desencadenaron investigaciones ¹⁷ y permitieron la obtención de numerosas órdenes de registro y mandatos judiciales para la presentación de documentos.

¿Dónde acaba la experiencia de usuario y dónde empieza la depredación?

Lo que se le reprocha a Meta es el diseño y la experiencia de usuario de sus plataformas de redes sociales, en particular Facebook e Instagram. Pero, ¿no hay acaso una cierta paradoja en reprochar a una empresa cuyo negocio principal consiste precisamente en crear las redes sociales más agradables de usar posible que sea «demasiado eficaz» en ello? ¿Acaso se le reprocha a un fabricante de coches que los haga «demasiado agradables de conducir»? Al fin y al cabo, ¿no se ha acuñado un término y se ha desarrollado todo un campo de análisis para describir la optimización del diseño con el fin de que la experiencia sea lo más agradable posible: la UX, es decir, la experiencia de usuario? Entonces, ¿qué diferencia hay entre una excelente UX, cuyo diseño debemos aplaudir, y un diseño que raya en la «depredación»?

Se podría comparar una plataforma de redes sociales dotada de una «excelente experiencia de usuario» (UX) y un diseño optimizado que invita a pasar tiempo en ella con un ciclista que gana el Tour de Francia. Meta, cuyo diseño se califica de «depredador», se asemejaría más a un ciclista totalmente dopado que solo gana el Tour de Francia mediante abusos repetidos que ponen en peligro su salud. En un caso, la competencia se gana «de forma limpia»: dirigiéndose a adultos cuyo cerebro ya está plenamente desarrollado mediante contenidos de calidad. En el otro, se ha ganado haciendo trampa y aprovechando una ventaja desleal: se ha dirigido a jóvenes especialmente vulnerables, aprovechando el hecho de que su cerebro aún está en desarrollo, gracias a las neurociencias.

¿Es imprescindible elegir entre seguridad y competitividad?

Las pruebas demuestran la falta fundamental de ética social y epistemológica de Mark Zuckerberg, su negativa deliberada a asumir la más mínima responsabilidad respecto a la salud de sus usuarios y su voluntad de causarles todo el daño que sea necesario siempre que ello beneficie a sus negocios. 

Mark Zuckerberg se opuso a casi todas las medidas de seguridad que le sugirieron sus equipos de investigación en nombre de la competitividad de su empresa. Como ya hemos señalado, su razonamiento era sencillo: «Si introducimos obstáculos en nuestras plataformas, nuestros usuarios elegirán el camino más fácil y simplemente se irán a la competencia». Es el mismo argumento que esgrimen los agricultores para oponerse a la prohibición de los pesticidas y pedir su reintroducción: «Si no lo hacemos nosotros, lo harán los demás, serán más competitivos que nosotros y, de este modo, el público sufrirá de todos modos los efectos nocivos para su salud, pero solo nosotros sufriremos las consecuencias económicas negativas».

Son precisamente esos mismos argumentos los que utilizan hoy en día los gigantes tecnológicos para oponerse a una regulación demasiado estricta de la IA: «Si hacemos eso, China no lo hará y se nos adelantará». Son argumentos que podemos rebatir fácilmente, siempre y cuando volvamos a situar la salud pública en el centro de nuestras estrategias y de nuestro pensamiento político.