El algospeak es un fenómeno de autocensura en las redes sociales en el que los usuarios adoptan expresiones codificadas para evadir la moderación de contenido automatizada, real o imaginaria. Permite a los usuarios debatir temas considerados sensibles para los algoritmos de moderación, evitando sanciones como el bloqueo en la sombra, la degradación o la desmonetización del contenido. Al ser un tipo de lenguaje de internet, el algospeak sirve principalmente para eludir la censura, aunque también puede reforzar el sentido de pertenencia a un grupo, especialmente en comunidades marginadas. El algospeak ha sido identificado como una fuente de cambio lingüístico en la era moderna, con algunos términos que se han extendido al habla y la escritura cotidianas fuera de línea. El término se ha utilizado de forma más amplia para incluir cualquier cambio lingüístico impulsado por el uso digital.
Historia El término algospeak —una combinación de Algorithm y -speak — parece remontarse a 2021, aunque ideas relacionadas existen desde hace más tiempo. En 2018, la investigadora de internet Emily van der Nagel acuñó los términos "Voldemorting" y "screenshotting" , dos estrategias que los usuarios de redes sociales utilizan para evitar prestar atención a figuras objetables o atraer la atención algorítmica de audiencias no deseadas. "Voldemorting" recibe su nombre por el personaje de Harry Potter Lord Voldemort, también conocido como "Quien-tú-sabes" o "El-Que-no-debe-ser-nombrado" o "El innombrable", e implica ofuscar el referente de una publicación evitando mencionar directamente un nombre o un término. "Screenshotting" se refiere al acto de compartir capturas de pantalla en lugar de texto legible por máquina.
El término "algospeak" ganó mayor reconocimiento en 2022 después de que Taylor Lorenz lo incluyera en un artículo para The Washington Post. En 2025, Adam Aleksic publicó Algospeak, la primera monografía dedicada al fenómeno. En ella propone una definición ampliada que abarca cualquier cambio lingüístico impulsado principalmente por las limitaciones de las plataformas digitales.
Causas y motivaciones Muchas plataformas de redes sociales dependen de sistemas automatizados de moderación de contenido para hacer cumplir sus normas, sobre los cuales los usuarios a menudo no tienen control, y que pueden cambiar en cualquier momento. TikTok, en particular, utiliza inteligencia artificial para moderar el contenido de forma proactiva, además de responder a los informes de los usuarios y utilizar moderadores humanos. En el lenguaje coloquial, estos sistemas se denominan "algoritmos" o "bots". TikTok ha recibido críticas por su aplicación desigual de las normas en temas como las personas LGBTQ+ y la obesidad, lo que ha generado la percepción de que la moderación en las redes sociales es contradictoria e inconsistente.
Entre julio y septiembre de 2024, TikTok informó haber eliminado 150 millones de videos, de los cuales 120 millones fueron marcados por sistemas automatizados. La moderación automatizada puede pasar por alto contexto importante; por ejemplo, las comunidades benignas que ayudan a personas que luchan contra la autolesión, pensamientos suicidas o violencia sexual pasada pueden recibir inadvertidamente sanciones injustificadas. Los usuarios de TikTok han utilizado el algospeak para hablar y brindar apoyo a quienes se autolesionan. Una entrevista con diecinueve creadores de TikTok reveló que sentían que la moderación de TikTok carecía de comprensión contextual, parecía aleatoria, a menudo era inexacta y mostraba sesgo contra las comunidades marginadas.
El algospeak también se utiliza en comunidades que promueven comportamientos dañinos. Los grupos antivacunas de Facebook comenzaron a cambiarse el nombre a "fiesta de baile" o "cena de gala" para evitar ser marcados por desinformación. De igual modo, las comunidades que fomentan el trastorno alimentario anorexia nerviosa han estado empleando el algospeak. También se utilizan eufemismos como "pizza de queso" para referirse a la pornografía infantil.
En TikTok, las decisiones de moderación pueden tener consecuencias como el bloqueo de cuentas y la eliminación o retirada de vídeos de la página "Para ti". En respuesta, una portavoz de TikTok declaró a The New York Times que los temores de los usuarios son infundados, afirmando que muchos vídeos populares tratan temas relacionados con el sexo.
Métodos El algospeak utiliza técnicas similares a las empleadas en el lenguaje de Esopo para ocultar el significado previsto a los filtros de contenido automatizados, mientras permanece comprensible para los lectores humanos. Otras adopciones similares de lenguaje ofuscado incluyen la jerga rimada cockney y el polari, que históricamente fueron utilizados por pandillas londinenses y hombres homosexuales británicos respectivamente. Sin embargo, a diferencia de otras formas de lenguaje ofuscado, el alcance global de las redes sociales ha permitido que el lenguaje se difunda más allá de los ámbitos locales.
Las técnicas utilizadas en el algospeak son extremadamente diversas. En ortografía, los usuarios pueden recurrir a la escritura leet, donde las letras se reemplazan con caracteres similares (por ejemplo, $3X0 para "sexo"). Ciertas palabras o nombres pueden ser censurados, o en el caso de medios auditivos, cortados o silenciados,El uso de pitidos de censura se implementa más frecuentemente durante el proceso de edición en la producción televisiva —principalmente para censurar lenguaje obsceno— que por parte de los propios creadores de vídeos en YouTube y TikTok. por ejemplo, s*icidio en lugar de suicidio. Otro método implica la "pseudo-sustitución", donde un elemento es censurado en una forma, mientras que está presente en otra forma al mismo tiempo, como se ve en los videos. Algunos pueden implicar la traducción intersemiótica, donde los signos no lingüísticos se interpretan lingüísticamente, además de una mayor ofuscación. Por ejemplo, el emoji de maíz "🌽" puede significar pornografía por medio de la conversión porn→corn (maíz en inglés) →🌽. Otros pueden basarse en la similitud o variación fonológica, como homofóbico→hidrofóbico y sexy→seggsy mediante sonorización intervocálica. En las redes sociales chinas, los usuarios a veces reemplazan términos sensibles con caracteres que difieren solo en el tono. Por ejemplo, 细颈瓶 (xì jǐng píng, literalmente "botella de cuello estrecho") se usa como sustituto del nombre del Secretario General del Partido Comunista Chino, Xí Jìnpíng.
En un estudio de entrevistas, la mayoría de los creadores entrevistados sospechaban que la moderación automatizada de TikTok también analizaba el audio, lo que los llevó a usar términos del algospeak en el habla. Algunos también etiquetan imágenes sensibles con subtítulos inocuos usando algospeak. El uso de gestos y emojis es común en el algospeak, lo que demuestra que no se limita a la comunicación escrita. Un ejemplo notable es el uso del emoji de sandía en las redes sociales como símbolo pro-palestino en lugar de la bandera palestina para evitar la censura de Facebook e Instagram. Los creadores negros pueden simplemente mostrar sus palmas de color claro a la cámara para representar a las personas blancas, y voltearlas para representar a las personas negras.
Impacto y detección Una encuesta de 2022 mostró que casi un tercio de los usuarios estadounidenses de redes sociales informaron haber utilizado "emojis o frases alternativas" para eludir la moderación de contenido.
El algospeak puede generar malentendidos. Un incidente de gran repercusión ocurrió cuando la actriz estadounidense Julia Fox hizo un comentario aparentemente insensible en una publicación de TikTok que mencionaba "máscara de pestañas", sin conocer su significado velado de abuso sexual. Fox se disculpó posteriormente por su comentario. En un estudio de entrevistas, los creadores compartieron que la naturaleza cambiante de la moderación de contenido los presiona a innovar constantemente en el uso del algospeak, lo que los hace sentir menos auténticos.
Un estudio de 2024 mostró que GPT-4, un modelo extenso de lenguaje, frecuentemente puede identificar y descifrar el algospeak, especialmente con ayuda de oraciones de ejemplo. Otro estudio mostró que los modelos de análisis de sentimiento suelen calificar más positivamente a los comentarios negativos que incorporan una sustitución simple de letras por números y el uso innecesario de los guiones.
Véase también
Silbato para perros (política) – lenguaje codificado en los mensajes políticos Censura en Internet Newspeak Algospeak (libro)
Notas
Referencias
Categoría:Ofuscación Categoría:Cultura de Internet Categoría:Censura en Internet