Diseñó el algoritmo que Facebook utiliza para decidir qué contenidos ganan prioridad en su lista de «Últimas noticias».
A sus 26 años, con la inocente pose de un amante de las fotos «purikura» japonesas, Greg Marra se ha convertido en un «Ciudadano Kane» moderno, un ingeniero de Facebook capaz de decidir qué leen a diario 1.000 millones de personas en todo el mundo.
Marra es el «nerd» (talento informático) responsable de diseñar el algoritmo que Facebook utiliza para decidir qué contenidos ganan prioridad en la lista de «Últimas noticias» (News Feed) de una red social que tiene como miembros a un quinto de la población mundial.
El automatismo del que Marra es responsable lo ha convertido -en palabras de Emily Bell, directora del Tow Centre de periodismo digital de la Universidad de Columbia- en «el ejecutivo de medios de comunicación más poderoso del mundo».
La descripción de Bell no se queda corta teniendo en cuenta que en Estados Unidos un 30 % de todo el consumo de noticias pasa a través de Facebook, según el Centro Pew.
Se trata de un porcentaje que, en el caso de España es del 50 % y en el Brasil urbano del 67 %, de acuerdo con un informe de 2014 del Instituto Reuters de la Universidad de Oxford.
De los 950 millones de visionado de vídeo que BuzzFeed -medio digital centrado en contenidos virales- obtiene mensualmente, solo un 5 % provienen de su sitio web matriz, y el resto, con especial protagonismo de Facebook, provienen de plataformas sociales.
Cuando a finales de 2013, Facebook cambió la formulación de su algoritmo para mostrar un contenido noticioso más serio, varios medios virales como Buzzfeed sufrieron fuerte caídas en tráfico.
«No todo el mundo sabe que detrás de lo que lee en Facebook, o lo que le muestra Google, hay un algoritmo que decide. Por eso, es necesario que la gente sepa que hay un sesgo», explica Karrie Karahalios, profesora de ciencias de computación de la Universidad de Illinois.
Marra, un experto en robótica que a veces se presenta en las oficinas de Facebook vestido de Super Mario
Marra, un experto en robótica que a veces se presenta en las oficinas de Facebook vestido de Super Mario y ha dicho no preocuparse por el lado editorial de su trabajo, se autodefine como una persona a la que le apasiona «crear cosas que toman vida por sí mismas».
El currículum de Marra no se ha centrado en el periodismo o el estudio de los medios de comunicación de masas, pero su poder es tal, que si cambiara la configuración del secreto algoritmo de Facebook, algo con lo que la empresa ha experimentado, podría afectar el comportamiento en la vida real de personas.
Según la publicación «Mother Jones», en las elecciones presidenciales estadounidenses de 2012 Facebook modificó el «News Feed» de 2 millones de usuarios, lo que se tradujo en mayor participación electoral, mientras que en otros experimentos han intentado comprobar si es posible desatar «contagio emocional» del optimismo con contenidos positivos.
Marra despertó la atención de Silicon Valley (epicentro de empresas tecnológicas en San Francisco, EE.UU.) en 2008, recién entrado en la veintena, al crear una red de robots capaz de convencer de manera autónoma a usuarios de Twitter de que eran personas de carne y hueso, interactuar con ellos y persuadirles de que fueran sus seguidores.
Su talento y su perfil son el exponente más claro de una tendencia que se está convirtiendo en la norma: compañías tecnológicas decidiendo el consumo de noticias y robots que hacen las veces de editores, una profesión cada vez más devaluada.
«El modo en que funciona el algoritmo de Facebook no es totalmente transparente», explica Karahalios, quien reconoce que la estructura del sistema de cribado de la red social fundada en 2004 solo se conoce a grandes rasgos.
En su opinión, esto es especialmente delicado por la cada vez mayor voluntad de la empresa de convertirse en una plataforma publicitaria.
Esta experta en computación considera que, más que el algoritmo, que -según empleados de la empresa de Menlo Park- analiza miles de variables, el poder de Facebook reside en la masiva cantidad de datos que puede procesar y someter a técnicas de «machine learning», la lógica de programación detrás de la inteligencia artificial.
Del mismo modo que ya no sorprende a nadie que, tras una búsqueda en Google o Facebook, internet nos devuelva anuncios publicitarios afines, puede que tampoco sorprenda que un día el programa creado por un joven informático sepa qué queremos o deberíamos leer. EFE
