Hay una crítica que aparece siempre que se habla de recomendadores algorítmicos aplicados a la cultura: que los algoritmos nos dan siempre más de lo mismo, que refuerzan los gustos existentes y empobrecen la diversidad cultural.
La crítica tiene fundamento. Pero tiene trampa.
Lo que los algoritmos hacen mal (y es real)
Los sistemas de recomendación de Netflix, Spotify o Goodreads están diseñados con un objetivo principal: maximizar la retención del usuario. Para eso, tienden a sugerir contenidos similares a lo que ya ha funcionado. Eficiente, pero conservador.
El resultado es documentado: los artistas más escuchados reciben más recomendaciones, lo que los hace aún más escuchados. Eli Pariser lo llamó «burbuja de filtro». En cultura, esto tiene consecuencias reales: propuestas experimentales, locales o independientes pierden visibilidad, no por falta de calidad, sino por falta de historial de consumo.
Hasta aquí, la crítica es justa.
Lo que la crítica olvida
La curaduría humana tampoco está libre de sesgos. Durante décadas, la prescripción cultural ha estado en manos de críticos, programadores y comités editoriales que han hecho un trabajo imprescindible, pero también han operado con sesgos estéticos, ideológicos, geográficos y de género. El canon literario occidental ignoró durante siglos la escritura de mujeres. La programación de muchos festivales refleja las redes de quienes programan, no la diversidad del ecosistema.
Y hay otro factor que la crítica al algoritmo olvida: la aversión al riesgo del propio espectador. Una parte muy significativa de la repetición de consumo cultural no la genera el algoritmo. La genera la psicología humana. El miedo a equivocarse existía antes de las plataformas digitales y seguiría existiendo sin ellas.
El problema de la homogeneización cultural no nació con los algoritmos. Los algoritmos, en algunos casos, simplemente lo reflejan y amplifican.
La pregunta útil no es: «¿algoritmo o humano?»
La pregunta útil es: ¿con qué criterios se filtra la oferta cultural, sea quien sea quien filtre?
Un algoritmo diseñado para maximizar el engagement comercial tenderá hacia la homogeneización. Uno diseñado con criterios de diversidad y exploración puede hacer exactamente lo contrario: dar visibilidad a propuestas que nunca habrían llegado a ciertos públicos por los canales tradicionales. Lo mismo aplica a la curaduría humana: puede ser conservadora o arriesgada según los valores de los curadores.
El debate no es tecnología versus humanismo. El debate es qué valores queremos codificar en los sistemas que median entre la oferta cultural y los públicos.
El riesgo real: el no consumo
Hay algo que la crítica al algoritmo pierde de vista: el principal competidor del teatro o del concierto no es una mala recomendación. Es el sofá.
El mayor riesgo no es que el espectador elija la obra equivocada. Es que no elija ninguna. Un sistema de recomendación que reduce la carga de decisión y facilita el encuentro entre espectador y obra —aunque no sea perfecto— tiene un valor real. No porque sustituya al criterio cultural, sino porque reduce la fricción que impide que ese criterio se active.
El modelo que necesitamos
Necesitamos algoritmos distintos a los que dominan hoy el mercado digital: sistemas diseñados desde los valores del sector cultural, no importados del comercio electrónico. Que combinen la escalabilidad de la tecnología con el juicio contextual y la responsabilidad sobre la diversidad que aporta la curaduría humana. El recomendador de teknecultura ya trabaja en esa dirección.
El algoritmo no debería dictar el relato cultural. Pero puede ser una herramienta poderosa si está al servicio de los valores correctos: facilitar el acceso, reducir barreras y dar visibilidad a lo que de otro modo no llegaría a ciertos públicos.
La clave está en quién lo diseña, con qué criterios y con qué objetivos.
Este análisis forma parte del TFM La cultura en tiempos de scroll: hacia un nuevo modelo de recomendación algorítmica de contenidos culturales, Màster en Gestió Cultural, Universitat de Barcelona (2025).
