Como se vio, las redes sociales resultan perjudiciales para adolescentes y jóvenes por su doble impacto en la generación de adicción dopaminérgica y en la reducción de la autoestima a partir de una búsqueda de validación social que a veces resulta negativa.

Un tercer aspecto que requiere cuidado es el problema de la privacidad, a menudo vulnerada en las redes sociales aunque se pretenda lo contrario.

Por otro lado, las redes y, en particular, el algoritmo de recomendación, están influyendo en el pensamiento de los seres humanos, conduciendo a mucha gente a habitar en cámaras de eco, para luego deslizarse por la madriguera del conejo.

Esto sucede aunque el algoritmo sea diseñado sin intención ideológica, porque la lógica del engagement interactúa con el hecho empírico de que los usuarios más extremos son más activos (Germano et al, 2026).

La neutralidad algorítmica puede existir en intención, pero no en los hechos.

Es que las plataformas tienen la capacidad tanto de sembrar creencias extremistas como de reforzar las ya existentes (Lavie-Driver & Van der Linden, 2025). Entre otros factores, estos autores destacan el rol del sesgo de negatividad de los algoritmos, citando distintas investigaciones que mostraron que el algoritmo de Twitter (ahora X) amplifica el contenido divisivo mucho más que las preferencias declaradas de los usuarios. 

¿Cómo resolver estos problemas?

Bernstein et al (2023) proponen que las redes sociales adopten valores que protejan las actitudes prodemocráticas, un capital social comunitario más fuerte, el bienestar o una mayor movilidad social. Pero ellos mismos reconocen las dificultades de este enfoque ya que no son valores universales y, aún en el caso que lo fueran, sería complicado construirlos y medirlos para que afecten el feed.

Este problema es similar al que tienen hoy los valores de la IA. ¿Qué valores sociales se incluyen y cómo negociamos las diferencias culturales y étnicas en estos valores dentro de una sociedad y entre sociedades?¿Quién decide?

En realidad, tanto la IA como los algoritmos de redes sociales ya incorporan valores. Sólo que no siempre son los que queremos. La forma en que vemos esos valores es a través de la moderación de contenidos.

Las plataformas suelen prohibir el contenido dañino como la incitación a la violencia o el discurso de odio. Los efectos suelen ser la suspensión de la cuenta o del contenido, el filtrado y la reducción de visibilidad. Sin embargo, la moderación tiene un primer paso automático que deja pasar al contenido que se presenta como humorístico o ambiguo.

Bernstein et al (2023) se preguntan entonces: Desde el punto de vista de la política pública: ¿debería —o no— el gobierno intervenir en la regulación de los valores que están implícita o explícitamente codificados en las IA de redes sociales? ¿Se consideran estas decisiones como formas de expresión protegida por parte de las plataformas?

En Estados Unidos, la Primera Enmienda permite la libertad de expresión. En Argentina, es un derecho amparado por la Constitución. Pero el derecho de unos termina donde empieza el derecho de los otros.

Olave Arias (2026) resalta que las plataformas de información y comunicación enfrentan como principal desafío la constante transformación de sus modelos de negocio. Son inestables y no quieren regulaciones que los perjudiquen ante el avance de, por ejemplo, redes de China. 

Germano et al (2026) sugieren como solución un «impuesto al engagement»: cobrarles a las plataformas por cada interacción. Esto les encarecería premiar ese tipo de reproducción de contenido, reduciendo la polarización y la desinformación sin necesidad de prohibir likes ni regular directamente los algoritmos.

Los autores destacan que esta solución es atractiva precisamente porque no requiere que el Estado mida la desinformación en tiempo real (algo técnica y políticamente muy difícil), sino solo contabilizar métricas de engagement, que son observables y auditables.

Obviamente, esto apuntaría directamente al corazón del modelo de negocio.