De valores a virtudes y deberes: cuándo el vocabulario puede jugar en contra de una publicación en redes sociales

Un estudio de investigadores de la Universidad del Desarrollo, la Universidad de Massachusetts Amherst y la de Northwestern concluyó que la saturación de lenguaje moral puede disminuir la interacción con publicaciones en línea, tras analizar cerca de 1,62 millones de mensajes y discusiones.

El trabajo, publicado en Nature Human Behaviour, examinó textos vinculados con 13 temas y comunidades de debate. Los autores buscaron establecer si las expresiones sobre lo correcto y lo incorrecto, la justicia, el daño, las virtudes o las obligaciones sociales impulsan de forma constante las republicaciones y las respuestas de los usuarios.

El estudio separó la carga moral de la concentración de términos

El equipo, encabezado por Cristian Candia, distinguió entre la carga y densidad moral de cada mensaje. De acuerdo con el artículo divulgado en Phys.org, la primera mide hasta qué punto una publicación contiene ideas vinculadas con valores; la segunda se refiere a la concentración de ese vocabulario dentro del texto.

“Investigaciones anteriores demostraron que el lenguaje moral se asociaba con una mayor interacción en línea”, declaró Candia. “Queríamos comprender si esa relación tenía un límite. Un mensaje puede expresar una preocupación moral importante, pero ¿el hecho de incluir lenguaje moral lo hace necesariamente más atractivo?”, reflexionó.

“El análisis final incluyó publicaciones individuales en Twitter y Reddit, así como discusiones agrupadas por tema y día en 8chan”, explicó el autor principal.

Un método computacional midió el contenido de las publicaciones

Para ello, utilizaron un modelo preentrenado que transforma las palabras en vectores numéricos y esas representaciones toman en cuenta similitudes de significado y los contextos en los que aparecen los términos. Con esa base, el equipo estimó la carga y la densidad de cada publicación.

Candia detalló que el procedimiento midió “la relación entre los mensajes y los conceptos morales, así como la concentración de dicho lenguaje”.

Después, los autores compararon esas mediciones con los retuits y las respuestas, y consideraron elementos disponibles en los mensajes, como enlaces y contenido multimedia.

También contrastaron los resultados con diccionarios tradicionales de terminología sobre lo correcto e incorrecto. El propósito era identificar si las conclusiones dependían del método empleado para clasificar las expresiones asociadas con valores, deberes, daño o justicia.

La participación alcanzó su máximo en un nivel intermedio

En las 3 plataformas, una mayor carga moral se relacionó de forma consistente con más participación de los usuarios. Sin embargo, Candia señaló que “los mensajes con un lenguaje moral más concentrado generaban menos participación a niveles comparables de relevancia moral”.

Cuando esa concentración llegaba a 0,30 en la escala creada por los investigadores, las publicaciones obtenían la mayor cantidad de reacciones.

El modelo integró ambas relaciones, densidad e interacción, para prever un intervalo intermedio de expresión moral vinculado con el mayor compromiso del público. Ese rango no fue idéntico en todos los casos, ya que varió de acuerdo con el contexto de cada plataforma y discusión.

Los resultados muestran una asociación, no una causa

El estudio es observacional, no experimental. Por esa razón, los hallazgos no permiten establecer que el uso de más lenguaje moral cause por sí mismo diferencias en la participación de los usuarios. La investigación solo identifica una asociación entre ambos factores.

Los resultados podrían servir como orientación para científicos del comportamiento, comunicadores y creadores de contenidos, aunque los autores plantearon que será necesario poner a prueba la hipótesis mediante experimentos.

Entre las preguntas abiertas figura el funcionamiento de este patrón frente a textos producidos por sistemas automatizados. “Todavía necesitamos comprender por qué la saturación moral se asocia con una menor participación”, añadió el autor.

El investigador también propuso analizar si este fenómeno se extiende a la confianza, la comprensión y la atención humana sostenida, así como las diferencias entre mensajes generados por inteligencia artificial y aquellos escritos por personas.