Cuando los algoritmos nos fallan: ineptitud algorítmica percibida, reactancia psicológica y personalidad implícita como motores del rechazo a los algoritmos en plataformas de vídeo de formato corto

Por qué importa para tu feed

Aplicaciones de vídeo corto como TikTok y Douyin prometen mostrarnos exactamente lo que queremos, en el momento justo. Sin embargo, muchas personas acaban sintiéndose irritadas por sus feeds, desconfiadas de lo que ven o en constante conflicto con las recomendaciones. Este estudio plantea una pregunta aparentemente sencilla con grandes consecuencias para nuestra vida digital: ¿qué ocurre, desde el punto de vista psicológico, cuando la gente siente que el algoritmo simplemente no funciona para ellos?

Cuando el feed no encaja

Los investigadores se centran en una idea clave que denominan ineptitud algorítmica percibida: la sensación de que la plataforma sigue sirviendo vídeos aburridos, poco útiles o irrelevantes. En lugar de medir cuán preciso es el algoritmo en realidad, analizan cuán preciso le parece a los usuarios. Cuando las personas juzgan que los clips recomendados no valen la pena de recordar, no son significativos o no resultan convincentes, es más probable que reaccionen contra el propio sistema. En otras palabras, la decepción con el feed se convierte en el punto de partida de una resistencia más amplia a la orientación algorítmica.

De la irritación a la resistencia

El siguiente paso es la reactancia psicológica: la sensación desagradable que tenemos cuando creemos que nuestra libertad está siendo limitada. En Douyin y aplicaciones similares, la página «Para ti» decide qué aparece primero, guiando la atención de forma discreta. Cuando este flujo choca con lo que los usuarios piensan que deberían ver, pueden sentirse empujados, agobiados o incluso observados. El estudio muestra que esos momentos de desajuste hacen más que irritar: desencadenan la sensación de que la aplicación intenta decirles qué ver, lo que a su vez alimenta la ira, la impaciencia y el impulso de hacer lo contrario. Esta reacción emocional se convierte en un potente motor de lo que los autores llaman rechazo al algoritmo.

Cómo la gente se enfrenta al feed

El rechazo al algoritmo se manifiesta de maneras sutiles pero importantes. En lugar de desplazarse pasivamente, los usuarios empiezan a evitar los clips recomendados, buscar manualmente o reconstruir sus listas de reproducción a mano. Algunos intentan «reentrenar» el sistema saltando, bloqueando o deslizando rápidamente los vídeos no deseados. Otros se desconectan durante periodos o tratan la plataforma con una especie de cinismo cansado: la siguen usando, pero con poca confianza y bajas expectativas. Con datos de encuestas a 733 usuarios de Douyin, el estudio encuentra que cuanto más ineficaz perciben las personas el algoritmo, más reactancia psicológica reportan y más fuerte es la puesta en práctica de estos pequeños actos de resistencia.

Personalidad y mentalidad en la era algorítmica

No todo el mundo responde igual a las malas recomendaciones. Los autores examinan un rasgo llamado personalidad implícita, que captura si las personas ven los rasgos y las habilidades como fijos o cambiables. Quienes tienen una mentalidad «fija» tienden a mantener una actitud estable y escéptica hacia los algoritmos, funcionen bien o mal. Quienes tienen una mentalidad de «crecimiento» son más sensibles: responden positivamente cuando el sistema parece útil, pero reaccionan con más fuerza cuando falla. El estudio muestra que, en este segundo grupo, la sensación de que el algoritmo es ineficaz inflama con mayor intensidad la reactancia psicológica, lo que a su vez conduce a comportamientos de rechazo al algoritmo más marcados.

Qué pueden hacer las plataformas de forma distinta

Estos hallazgos sugieren que el problema no es solo si los motores de recomendación son técnicamente precisos, sino si las personas se sienten escuchadas y con control. Cuando los usuarios perciben el feed como una calle de un solo sentido, incluso pequeños errores pueden acumularse y convertirse en desconfianza y evitación duraderas. Los autores argumentan que las plataformas deberían ofrecer formas más claras para entender e influir en las recomendaciones, crear bucles de retroalimentación reales cuando los usuarios reaccionan y diseñar controles que respeten distintas mentalidades. En pocas palabras: cuando los algoritmos nos fallan —o simplemente dan la sensación de fallar— las personas no se limitan a encogerse de hombros y seguir desplazándose. Se adaptan, resisten y, a veces, se alejan silenciosamente de los mismos sistemas que deberían servirles.

Cita: Zeng, R., Zhu, D. & Evans, R. When algorithms fail us: perceived algorithmic ineffectiveness, psychological reactance, and implicit personality as drivers of algorithm aversion behavior on short-form video platforms. Humanit Soc Sci Commun 13, 266 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06573-w

Palabras clave: rechazo al algoritmo, plataformas de vídeo de formato corto, recomendaciones personalizadas, reactancia psicológica, autonomía del usuario