{"ok":true,"nota":{"id":"56ad8bff781fc4fa","slug":"como-se-va-acelerando-la-radicalizacion-en-internet-segun-el-uso-de-la-56ad8b","titulo":"Cómo se va acelerando la radicalización en internet según el uso de las redes y los algoritmos","resumen":"Los autores propusieron un modelo matemático para medir cómo cambia, con el tiempo, la intensidad de los contenidos extremistas que consume una persona en redes. Describen la trayectoria como una curva con escaladas no lineales, alimentada por el feedback entre el comportamiento del usuario y las recomendaciones automáticas.","fuente":"zenodo","fuenteNombre":"Zenodo · Investigación abierta","color":"#1682d4","autor":"Ionut Virgil Serban, Bogdan Patrut, Valer Nimineț","url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.19734512","imagen":"/hoy/portada/56ad8bff781fc4fa","tema":"tecnologia","subtemas":["algoritmos de recomendación","radicalización en línea","redes sociales","modelado matemático","desinformación"],"entidades":["Zenodo","Brain"],"formato":"dato","entretenimiento":false,"pubTs":"2026-10-24T11:49:47.000Z","indexTs":"2026-10-26T23:22:05.518Z","hash":"297aefc3f805afecfbe5f78959be34884a63716f0aca1a9e061298713e0f45f2","tsa":null,"stats":{"views":0,"likes":0,"clicks":0,"dwell":0},"tipo":"motor","registro":"hallazgo","porQueImporta":"Un usuario que empieza mirando contenido común puede terminar, sin darse cuenta, en discursos polarizados porque cada clic le sugiere el siguiente un poco más extremo. Según el modelo, lo que pesa no es solo lo que se mira sino qué tan rápido se acelera el recorrido. Para cualquier familia argentina, eso vuelve más difícil notar a tiempo cuándo un chico o un tío se está deslizando hacia el fanatismo. La pantalla no espera a que uno se dé cuenta.","quienFirma":"Brain (repositorio DOI 10.70594/brain/17.1)","confianza":"preprint","consulta":{"pregunta":"¿Creés que las redes deberían limitar las recomendaciones extremas?"}},"sello":{"hash":"297aefc3f805afecfbe5f78959be34884a63716f0aca1a9e061298713e0f45f2","sello":"72f9b13794c5c3fc0db0634f0eb15350d45d8a6d0077b0d4f3bcb5e2ac2655bd","beacon":{"drand":{"cadena":"8990e7a9aaed2ffed73dbd7092123d6f289930540d7651336225dc172e51b2ce","ronda":6587532,"aleatorio":"aeaff16228dd28f54713a29c189e07dc0b81d34d2ad05d9fcc959d9e80cf00c3","tiempo":"2026-10-26T23:23:00.000Z"},"nist":{"cadena":2,"pulso":2000959,"salida":"38EFC3652F96D1340187DD7D5B32A840F878CD33000D34F2E88A92400DF1FC86B990B57549F5A1FBF1EAABF05D417E628C2ED1C646A08A636235AA53F1954B2D","tiempo":"2026-10-26T23:22:00.000Z"},"noAntes":"2026-10-26T23:23:00.000Z"},"verificacion":{"drand":true,"nist":true},"tsa":null,"original":{"titulo":"Figure 4. Extremity Exposure Trajectories. - https://doi.org/10.70594/brain/17.1/41","descripcion":"<p>Radicalisation trajectories rarely evolve in a linear manner. Instead, they tend to display nonlinear escalation patterns shaped by feedback loops between user behaviour and algorithmic recommendation systems. Let E(t) represent the ideological intensity of content exposure over time. Low values of E(t) correspond to exposure to mainstream or neutral content, while higher values indicate increasing interaction with polarised or extremist narratives.</p> <p>The Extremity Drift Index measures the rate at which exposure intensity changes over time:<br>𝐸𝐷𝐼(𝑡) = 𝑑𝐸(𝑡)/𝑑𝑡<br>Acceleration of Extremity Drift represents the rate at which the drift itself intensifies (the \"acceleration\" towards the ideological fringe) can be expressed as (4):<br>𝐸𝐷𝐼𝑎𝑐𝑐(𝑡) = 𝑑2 𝐸(𝑡)/𝑑𝑡2<br>Interpretation of Risk<br>● 𝐸𝐷𝐼𝑎𝑐𝑐(𝑡) = 0 represents linear exposure: the user is consuming extr","pubDate":"2026-10-24T11:49:47Z","url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.19734512"},"indexado":"2026-10-26T23:22:05.518Z"}}