Brasil, México y el gran elector que nadie audita (algoritmos a favor de la derechas)
Brasil, México y el gran elector que nadie audita (algoritmos a favor de la derechas)
Las denuncias contra Meta en la elección brasileña se suman a un patrón regional: operadores de la derecha que explotan algoritmos inclinados a su favor, sin que nadie pueda auditarlos. México, que vota en 2027, debería tomar nota, y la izquierda, cambiar de estrategia.
Durante buena parte del siglo XX, la política se aprendía en la fábrica, en la parroquia, en el sindicato y en la sobremesa familiar. Allí se tejía lo que Gramsci llamó sentido común, ese sedimento de certezas desde el cual las mayorías interpretan el mundo y deciden su voto. Ese aprendizaje hoy ocurre frente a una pantalla de seis pulgadas, en un feed que decide qué vemos y en qué orden.
México vive esa transformación con especial intensidad. Según el Digital News Report 2026 del Reuters Institute, el 66 % de los mexicanos se informa cada semana en redes sociales, mientras la televisión cayó al 34 %, y un 39 % lo hace a través de creadores e influencers. Gramsci llamaba aparatos privados de hegemonía a las instituciones donde se fabrica el consenso. Los algoritmos de recomendación en redes sociales, y cada vez más los asistentes de inteligencia artificial, cumplen hoy esa función, con dos diferencias respecto del espacio público del siglo XX. Pertenecen a un puñado de corporaciones con sede en Estados Unidos, y su negocio consiste en vender nuestra atención a los anunciantes. Lo que pasa en Brasil en estos días muestra qué significa eso en plena elección, y México, que vota en 2027, debería tomarlo como advertencia.
Brasil, a días de votar
El 23 de septiembre, a once días de la primera vuelta, Meta desactivó sin dar razones la cuenta de anuncios de la campaña de Lula; después admitió ante el Tribunal Superior Electoral (TSE) que fue un error de sus mecanismos antifraude. Entre el 9 y el 10 de octubre, la campaña no pudo pagar el impulso de sus publicaciones en Instagram. Según un informe de comunicación del Partido de los Trabajadores, la página de Flávio Bolsonaro registraba al inicio de la segunda vuelta casi tres veces más interacción que la de Lula, con 17 % menos seguidores.
El 14 de octubre, el diario Folha de Saô Paulo le pidió a Meta AI, el asistente integrado en WhatsApp, un cartel con la frase "Lula 13", y la herramienta se negó sin explicación. Pidió luego uno verde y amarillo con "Flávio 22", el número del senador Flávio Bolsonaro, y lo obtuvo incluso con consignas de campaña. Meta dijo que había prohibido temporalmente generar imágenes de candidatos, pero no explicó por qué el filtro permitió la creación de imágenes con un candidato y con el otro no.
Mientras tanto, los diputados bolsonaristas parecían no tener techo. El influencer Nikolas Ferreira acaba de convertirse en el diputado más votado de la historia de Brasil, con más de 3,1 millones de votos. Según la nueva petición de la campaña de Lula al TSE, uno de sus videos sumó 56,1 millones de visualizaciones en Instagram y apenas 396.400 en TikTok, y la agencia de periodismo de investigación Agência Pública encontró que sus últimos diez videos promediaron más de cuatro veces las visualizaciones de los de Donald Trump, que tiene el doble de seguidores.
Nadia Beller, abogada boliviana y expareja de Fernando Cerimedo (hoy preso en Bolivia, investigado por planear un atentado contra ella), contó a Claudia Martínez, en el programa Ventana al Mundo de Canal 14 de México, que en agosto él le mandó desde Estados Unidos una foto con uno de los Bolsonaro. También le presumió tener "muy buenas relaciones con META" y poder "hacer bajar o devolver cualquier página". Según Beller, Cerimedo planeaba además participar en las elecciones mexicanas, porque a su grupo le interesaba sacar a la presidenta del cargo.
La cancha inclinada
En un experimento de largo plazo publicado en la revista PNAS, investigadores de la red social Twitter (ahora X) estudiaron a casi dos millones de cuentas y encontraron que en seis de siete países el algoritmo amplificaba más a la derecha tradicional (Huszár et al., 2022). Antes de las elecciones alemanas de 2025, la organización Global Witness abrió cuentas nuevas y el contenido político que les recomendaron fue de derecha en el 74 % de los casos en TikTok, el 72 % en X y el 59 % en Instagram. Sea por diseño o por lo que ese diseño premia, la cancha está inclinada.
Sobre ese terreno trabajaron los mercaderes de la amplificación. En Honduras, Cerimedo fue el estratega digital de Nasry Asfura en 2025 y Brad Parscale, exjefe de campaña de Trump, asesoró a su equipo. Cerimedo lo resumió así: "Brad puso toda la infraestructura con la que yo trabajo". Parte de esa infraestructura es Campaign Nucleus, una plataforma que, según la descripción de Parscale, usa inteligencia artificial para encontrar votantes persuadibles y amplificar a influencers "anti-woke". Asfura fue declarado ganador por menos de un punto, en un país cuya ley electoral no regula las redes sociales.
En Colombia, la Universidad del Rosario siguió a 68 influencers, en un panel equilibrado entre izquierda y derecha, y concluyó que los de derecha llegaban a más usuarios. A eso se sumó el músculo artificial. De las 2.300 cuentas anómalas que los medios La Silla Vacía y LatamChequea detectaron inflando a los punteros, 1.894 orbitaban en torno a Abelardo de la Espriella y 164 en torno a Iván Cepeda. De la Espriella fue declarado ganador de la segunda vuelta por menos de un punto.
En Perú, el desequilibrio estuvo en la pauta. Entre los mayores anunciantes políticos en Meta durante la primera vuelta no aparece ningún candidato de izquierda. En la segunda, la Misión de Observación de la UE constató que la publicidad de terceros favoreció sobre todo a Keiko Fujimori y sirvió para atacar a Roberto Sánchez, muchas veces sin etiquetarse como propaganda. Fujimori fue declarada ganadora por menos de cincuenta mil votos.
La objeción previsible es que la derecha comunica mejor y paga más, y puede ser cierto; sin embargo, sin medir la amplificación, nadie puede separar la preferencia del público de la decisión del algoritmo. Únicamente la plataforma conoce cómo opera su cocina, y no está obligada a abrirla.
La neutralidad como bandera, la captura como método
Fue la derecha la que puso el sesgo algorítmico en la agenda. En 2020, después de que Twitter verificara sus mensajes sobre el voto por correo, Trump firmó una orden ejecutiva contra la "censura selectiva" de las redes; en Brasil, Bolsonaro firmó en 2021 una medida provisoria con el mismo propósito, que el Senado le devolvió. La evidencia iba en sentido contrario. Un informe del Centro Stern para las Empresas y los Derechos Humanos de la Universidad de Nueva York no encontró pruebas fiables de esa censura (Barrett y Sims, 2021), y una investigación publicada en Nature mostró que los conservadores eran suspendidos con más frecuencia porque compartían muchas más noticias de baja calidad (Mosleh et al., 2024). Aun así, la derecha ganó el debate público, y después olvidó la neutralidad que había exigido. Según un estudio de la Universidad Tecnológica de Queensland y la Universidad Monash, desde que Elon Musk respaldó a Trump, en julio de 2024, las visualizaciones de su cuenta en X crecieron 138 %, muy por encima del resto (Graham y Andrejevic, 2024).
En esos años se configuró un bloque de poder entre Washington y Silicon Valley que dejó atrás el reclamo de neutralidad para quedarse con la propiedad y la administración del terreno de juego. Una fracción del capital, la de las plataformas, se alineó con el poder del Estado norteamericano, y esa alianza se proyecta sobre una periferia cuyo debate público se desarrolla sobre infraestructura ajena. Esto tiene una consecuencia para América Latina. Una parte del debate público de nuestros países se ordena con reglas escritas en California, y cuando un tribunal como el TSE de Brasil intenta corregirlas, se encuentra enfrente al gobierno de Estados Unidos.
México y el mapa equivocado
En la izquierda llegamos a este debate, pero con un enfoque errado. Pensamos las redes como un canal de difusión cuando ya eran medios de producción del sentido común, con dueño y con reglas propias, y por eso la discusión se concentró en los mensajes que circulaban por ellas. El problema se planteó como un asunto de contenidos, de noticias falsas y discursos de odio, y la respuesta fue removerlos, lo que fue caricaturizado por la derecha como censura. Ese enfoque persigue publicaciones una por una, después de que circularon, y obliga a un juez o a la empresa a decidir qué es verdad cuando el daño ya lo hizo la distribución. Hoy denunciamos sesgos algorítmicos, con evidencia circunstancial, porque las herramientas para medirlos y corregirlos, por diversas razones, no se construyeron a tiempo.
En México, los intentos de regular las plataformas, además de toparse con el Congreso, tampoco han abordado el algoritmo. En 2025 bastó el artículo 109 de la Ley de Telecomunicaciones, que abría la puerta al bloqueo temporal de plataformas, para que la oposición hablara de una “ley censura” y el artículo se modificara para reducir su alcance. La reforma electoral que la Presidenta Claudia Sheinbaum envió en marzo de 2026 proponía prohibir los bots y regular la inteligencia artificial en las campañas, aunque la Cámara de Diputados la rechazó por desacuerdos sobre otros puntos. Mientras tanto, en 2024 el Instituto Nacional Electoral dependió de la colaboración voluntaria de Meta y TikTok contra la desinformación, y el partido gobernante tuvo que enviar cartas a las plataformas para pedir reuniones y denunciar bots. Hasta ahora, el Estado mexicano trata con las plataformas como quien pide un favor.
La Corte Suprema de Estados Unidos dio, sin quererlo, el argumento de fondo. Al revisar en el caso Moody v. NetChoice (2024), leyes de Texas y Florida que prohibían moderar por punto de vista, sostuvo que decidir qué se muestra y en qué orden es una actividad editorial. Si la curaduría es poder editorial y la ejercen unas pocas corporaciones sobre la conversación política de un continente, no hay razón democrática para que no pueda ser regulada. México ya había resuelto un problema parecido: desde la reforma electoral de 2007, nadie puede comprar tiempo en radio y televisión con fines electorales, porque el acceso a la infraestructura del debate público no debía depender del dinero ni de la voluntad de su dueño. Las plataformas son hoy esa infraestructura. ¿Por qué, entonces, quedan fuera de aquel principio?
Auditar los algoritmos
La salida es extender ese principio a los algoritmos. Las grandes plataformas con sistemas de recomendación deberían someterse a auditorías públicas sobre cómo distribuyen el contenido político. Esas auditorías tendrían que hacerse con garantías de independencia frente al gobierno de turno y con poder para exigir datos y observar el sistema mientras funciona, sin que ninguna autoridad decida qué se publica.
El Reino Unido ofrece el precedente más cercano. Su Ley de Seguridad en Línea, pensada para proteger a los usuarios más que el pluralismo político, permite al regulador exigir información sobre los algoritmos y observarlos en tiempo real, y es el regulador, no la plataforma, quien elige al experto que audita.
Brasil, en cambio, muestra los límites del enfoque de contenidos. Su normativa electoral le da al TSE las facultades más amplias de América Latina frente a las plataformas, pero fue diseñada para ordenar la remoción de publicaciones. Su regla sobre algoritmos solo impide recomendar perfiles de candidatos, y el tribunal apenas puede pedir explicaciones sobre su algoritmo a las plataformas.
Lo que sigue es una propuesta exploratoria. Hasta donde se sabe, ningún país audita hoy de forma sistemática cuánto amplifican sus plataformas a cada fuerza política, de modo que no hay una práctica probada sobre la cual hacer recomendaciones. Los cuatro lineamientos buscan abrir esa discusión, y cada uno responde a un problema ya documentado.
1. Medir la amplificación con un estándar común. En el marco de la auditoría debe calcularse periódicamente, por partido y por candidatura, cuánto amplifica su algoritmo a cada fuerza política frente a un grupo de control, y publicar el resultado. Sin una métrica así, toda denuncia de sesgo queda en la sospecha, como ocurre hoy en Brasil. Si un campo político resulta amplificado de manera sistemática y la empresa no puede explicarlo, debería corregirlo. La ley británica, por ejemplo, ya exige a las grandes plataformas moderar con criterios consistentes entre puntos de vista políticos; se trata de llevar ese principio a la implementación.
2. Impedir que se mueva el tablero y abrir los datos. Las plataformas deberían conservar el registro de cada cambio en sus sistemas durante los periodos auditados y dar acceso a sus datos a investigadores acreditados. Una medición pierde valor si la empresa puede alterar las condiciones mientras se la mide, como hizo Meta en 2020 durante un estudio académico sobre la elección estadounidense (Bagchi et al., 2024). El acceso de investigadores permite, además, verificar al propio auditor. Ambas medidas tienen antecedentes. La Comisión Europea ordenó a X conservar sus documentos sobre cambios en el algoritmo mientras investiga si favorece a la ultraderecha, y el TSE le exigió lo mismo a Meta. La ley europea de servicios digitales, por su parte, obliga desde octubre de 2025 a las grandes plataformas a entregar datos a investigadores acreditados.
3. Incluir a los asistentes de inteligencia artificial. Los chatbots deberían someterse a pruebas periódicas con perfiles de votantes de distinto signo ideológico. Según el mismo informe del Reuters Institute, el 10 % de las personas en los 48 países que estudia ya los usa cada semana para informarse, y el caso de los carteles de Lula y Flávio muestra que pueden estar sesgados. Dos estudios publicados en Nature y Science mostraron además que una conversación con un chatbot puede mover unos diez puntos la preferencia electoral (Lin et al., 2025; Hackenburg et al., 2025). Prohibir no basta sin verificar ni sancionar: el TSE brasileño impidió para esta elección que los chatbots recomendaran candidatos, y la agencia AFP encontró que ChatGPT, Gemini y Grok seguían dando rankings. En Europa, la ley de inteligencia artificial considerará de alto riesgo a los sistemas destinados a influir en elecciones, pero solo entrará en vigencia a partir de diciembre de 2027.
4. Ajustar la auditoría al calendario electoral y hacer que el incumplimiento cueste. Durante las campañas, la auditoría debería ser continua y sus resultados públicos antes de la votación, ya que los informes ex post son publicados cuando el daño ya está hecho. Las sanciones deberían calcularse sobre la facturación global, como ya lo hacen la ley europea de servicios digitales, con multas de hasta el 6 %, y la ley británica, de hasta el 10 % sobre su facturación global.
Nada de lo propuesto toca la libertad de expresión. Es la neutralidad que la derecha reclamaba en 2020, ahora con instrumentos para verificarla, y deja a quienes denunciaron censura durante años en la incómoda posición de oponerse a que se mida el sesgo.
México vota en 2027 y, según Nadia Beller, Cerimedo planeaba intervenir en esa elección. Por otro lado, en los audios del "HondurasGate", publicados en abril por Diario Red, Juan Orlando Hernández, el expresidente hondureño indultado por Trump, describe una célula instalada en Estados Unidos con un sitio de noticias como fachada, y anuncia que "se vienen unos expedientes contra México". Hoy México no posee herramientas para garantizar que el ágora de debate sea neutral. La disputa por el sentido común se libra también dentro de un algoritmo privado que decide a quién escuchamos y, cada vez más, qué nos responde. La izquierda mexicana haría mal en llegar a 2027 sin haberlo mirado por dentro.
Referencias
Bagchi, C., Menczer, F., Lundquist, J., Tarafdar, M., Paik, A. y Grabowicz, P. A. (2024). Social media algorithms can curb misinformation, but do they? Science. https://arxiv.org/abs/2409.18393
Barrett, P. M. y Sims, J. G. (2021). "False accusation: The unfounded claim that social media companies censor conservatives". NYU Stern Center for Business and Human Rights. https://bhr.stern.nyu.edu/publication/false-accusation-the-unfounded-claim-that-social-media-companies-censor-conservatives
Graham, T. y Andrejevic, M. (2024). "A computational analysis of potential algorithmic bias on platform X during the 2024 US election". Queensland University of Technology. https://eprints.qut.edu.au/253211/
Hackenburg, K., Tappin, B. M., Hewitt, L., Saunders, E., Black, S., Lin, H., Fist, C., Margetts, H., Rand, D. G. y Summerfield, C. (2025). "The levers of political persuasion with conversational artificial intelligence". Science, 390 (6777). https://doi.org/10.1126/science.aea3884
Huszár, F., Ktena, S. I., O'Brien, C., Belli, L., Schlaikjer, A. y Hardt, M. (2022). "Algorithmic amplification of politics on Twitter". Proceedings of the National Academy of Sciences, 119 (1), e2025334119. https://doi.org/10.1073/pnas.2025334119
Lin, H., Czarnek, G., Lewis, B., White, J. P., Berinsky, A. J., Costello, T., Pennycook, G. y Rand, D. G. (2025). "Persuading voters using human–artificial intelligence dialogues". Nature. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09771-9
Mosleh, M., Yang, Q., Zaman, T., Pennycook, G. y Rand, D. G. (2024). "Differences in misinformation sharing can lead to politically asymmetric sanctions". Nature, 634, 609-616. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07942-8
Extractado de: https://www.antagon.red/articulo/america-latina/brasil-mexico-gran-elector-que-nadie-audita/20261020180254001452.html
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