Entropía

La entropía es la medida de la incertidumbre. 

Si consideramos una fuente compuesta por un conjunto determinado de símbolos, cuanto más inesperado (es decir, de baja probabilidad) sea un mensaje proveniente de esa fuente, más información transporta. Si pensamos en lo contrario, la entropía pura, es decir, la aleatoriedad total o la ausencia absoluta de orden, en realidad no transmite ninguna información.

Si el contenido de un mensaje es altamente predecible (por ejemplo, una fuente que siempre envía el mensaje "A"), este mensaje no le dice nada nuevo al receptor, es decir, no contiene información. Cada mensaje recibido ya es conocido. Aquí la entropía es baja.

Por otro lado, si el contenido del mensaje está lleno de símbolos poco frecuentes o inesperados, esto significa nueva información para usted. Este mensaje tiene un alto valor informativo porque es inesperado. Sin embargo, mientras esto sea solo un evento aislado, la entropía general del sistema no aumenta. Esto es solo un aumento momentáneo de información, no un aumento de entropía.

No obstante, si el mensaje es una secuencia de símbolos completamente aleatoria y sin reglas (por ejemplo, montones de letras sin sentido), esto tampoco transporta información útil, porque no hay una estructura o patrón significativo dentro de esa aleatoriedad. En este caso, la entropía está en su nivel máximo, pero no hay información significativa. Pero una entropía excesivamente alta, es decir, un flujo de mensajes completamente aleatorio y carente de sentido (por ejemplo, “xy!@#q”), tampoco produce información, sino ruido (noise). Es decir, para producir "información" se necesita una sorpresa significativa.

Si pensamos en términos de ciencias sociales, en un entorno mediático donde se aplica una censura total, existe una baja entropía. Es decir, las noticias son demasiado predecibles. Hay poca información. Un entorno de redes sociales donde todos producen contenido aleatorio contiene una entropía muy alta. Se vuelve difícil extraer significado de los mensajes recibidos. Esta situación no conduce a la información, sino al caos. Para un flujo de información óptimo, un nivel medio de entropía es bueno. En otras palabras, un poco de orden y un poco de sorpresa.

Por ejemplo, el concepto de "burbuja de filtro" (filter bubble) que encontramos en las plataformas de redes sociales describe el campo de visión estrecho que se forma cuando los algoritmos filtran el contenido según los intereses de los usuarios. Aquí, la entropía es reducida artificialmente por la plataforma.

En estas plataformas existe la lógica de mostrarte lo que ves. De este modo, el algoritmo hace que el contenido sea predecible y repetitivo. Esto ofrece al usuario una experiencia segura y familiar, pero al mismo tiempo reduce la entropía, por lo que el valor de la información obtenida del sistema también disminuye. Aquí surge una paradoja: cuando los usuarios se aburren, abandonan la aplicación. Es decir, el algoritmo necesita añadir un poco de sorpresa.

Aquí es donde entra en juego la “gestión de la entropía”. Especialmente TikTok y, en parte, YouTube Shorts, ajustan sus algoritmos según este principio: “Muestra al usuario el 70% del contenido que le gusta, pero dale también un 30% de contenido aleatorio e impredecible”.

Esto despierta en el usuario la sensación de descubrimiento (es decir, de recibir nueva información). De esta manera, el algoritmo aumenta la entropía de forma controlada. Sin embargo, este aumento no se hace al azar, sino con contenidos sorpresa previamente probados. Es decir, no ocurre como un caos total, sino en forma de sorpresas gestionadas, y se intenta mantener alto el nivel de atención. Esta situación evoca la diferencia entre “ruido” e “información” de C. Shannon en la teoría de la comunicación. Si hay sorpresa, hay información, pero si la sorpresa se desconecta de su significado (contexto), esto se convierte en “ruido”.

Por otro lado, la entropía no solo afecta la experiencia individual, sino también las formas en que la sociedad accede a la información. Cuando existe una entropía excesivamente baja, es decir, si siempre ve y escucha lo mismo en los medios, como ocurre en entornos mediáticos censurados, esto provoca que los individuos reciban solo contenido unidireccional y predecible. Esto crea una “aridez intelectual” en la sociedad. Cuando existe una entropía excesivamente alta, por ejemplo, la abundancia de desinformación en las redes sociales conduce a resultados como que los individuos ya no puedan confiar en ninguna información.

Aquí, lo que se busca para un entorno mediático ideal es una entropía de nivel medio. Es decir, una estructura que ofrezca suficiente diferencia para sacar al usuario de su zona de confort intelectual sin llegar a confundirlo demasiado.