Sí, las 'apps' de citas discriminan a los usuarios mayores

Se ha hablado mucho de cómo los sistemas de inteligencia artificial (IA) refuerzan los estereotipos y la discriminación, principalmente por los sesgos de género, raza u origen de los datos que usan y que se refuerzan con sistemas de aprendizaje automático. Un caso notorio fue motivo de debate en Amazon; el gigante tecnológico decidió dejar de usar su sistema de inteligencia artificial para la selección de personal pues descartaba a las mujeres, solo porque la mayoría de los informáticos hasta el momento habían sido hombres, lo cual ha influido en la forma en la que se usa la inteligencia artificial para la selección de personal en todo el mundo. Pero, ¿qué podemos decir del edadismo de la IA?

El estudio del edadismo en los sistemas inteligentes no ha ganado tanto interés todavía. Estudios previos muestran claramente cómo las apps de citas que usan sistemas de IA refuerzan estereotipos racistas, sexistas, gordofóbicos y de género dicotómico. Sin embargo hay poca reflexión sobre cómo estas apps refuerzan los estereotipos de edad y contribuyen al edadismo digital, aunque el debate empieza a aparecer en blogs especializados debido al fenómeno Tinder.

Aunque Tinder ya no es lo que fue durante la pandemia, la era de las citas en línea está en plena madurez y no parece que haya terminado aún. Las apps de citas son cada vez más relevantes y encontrar pareja en línea es ya la forma más común de hacerlo. Tres de cada diez estadounidenses dicen haber usado apps de citas. Y la forma en la que están diseñadas las apps de citas influye en un aspecto tan relevante en la vida de las personas.

Todos conocemos personas que decían que nunca estarían con una persona con tales o cuales características y que, al final, encontraron una persona que es justamente lo contrario de lo que estaban buscando. Porque… ¡Hay que darle la oportunidad a la casualidad! Pero esto no va así en Tinder. Más que facilitar relaciones desde una perspectiva de mente abierta, las apps de citas imponen filtros que refuerzan las ideas preconcebidas y estereotipadas.

Los sesgos de los sistemas de inteligencia artificial operacionalizan los estereotipos imperantes en la sociedad, lo que se conoce como el efecto mariposa de la IA. Estos se suelen referir a sesgos explícitos introducidos en el diseño de la interfaz, y sesgos implícitos relacionados con los algoritmos o de las bases de datos. Todos estos tipos de sesgos están presentes en el diseño de las aplicaciones de citas.

Sesgos de interfaz de usuario

Tinder ha sido sistemáticamente acusado de ofrecer suscripciones a precios diferentes, en función de la edad de los usuarios. Adicionalmente, solo los usuarios premium pueden anonimizar su edad en la plataforma mientras que la mayoría de las aplicaciones de citas exigen al usuario que ponga su edad, y le piden que escoja un rango de edad para la persona que busca mostrando la relevancia que tiene la edad para sugerir candidatos o candidatas en la plataforma.

Filtros de edad en la aplicación de citas en línea Bumble

Fuente: Bumble

Finalmente, una foto se vuelve el eje en torno al cual las personas se acercan al perfil. Las personas pueden filtrar, bloquear o ignorar a otras personas, basándose principalmente en la edad declarada y las representaciones físicas de la edad, y todos los estereotipos de edad que se les pueden asociar.

Sesgo de algoritmos y bases datos

Más allá de la interfaz de usuario, los algoritmos de emparejamiento que se basan en sistemas de inteligencia artificial son la parte central del modelo de negocio de las apps de citas. Dado que su interés es que haya emparejamientos, su sistema da preferencia a las opciones que considera más posibles. Un estudio encontró que los algoritmos utilizados por las plataformas de citas en línea tienen un sesgo de popularidad, lo que significa que recomiendan a los usuarios más populares y atractivos frente a los menos populares y atractivos. Dado que la juventud se suele considerar un atractivo, es esperable que estos algoritmos favorezcan a los usuarios más jóvenes. Sin embargo, según un estudio desarrollado en Estados Unidos, el pico de deseabilidad de las mujeres es a los 18 años mientras que el de los hombres es a los 50, mostrando el peso de los prejuicios de edad y género en las experiencias de citas online.

Finalmente, la operacionalización del edadismo en las apps de citas influye en la forma en la que se relacionan las personas. Los buscadores, blogs y redes sociales ya dan cuenta de los estereotipos de edad que se forman en torno a las aplicaciones de citas. Tener más de 30 años es ser mayor en las aplicaciones de citas; si buscas «age» y «dating apps» en Google, en los primeros resultados «I’m too old to try dating apps?» También hay páginas que enseñan a los usuarios mayores de 30 cómo tener éxito en las apps de citas.

Búsquedas relacionadas en Google con el edadismo en las aplicaciones de citas en línea

Fuente: Google

Aunque los usuarios suelen resistirse a las restricciones de las interfaces, de los algoritmos y de las bases de datos, y encuentran formas para hacerlo a menudo falseando sus contenidos, el edadismo digital está integrado estructuralmente en las aplicaciones. Las restricciones de la interfaz y las decisiones sobre el uso de los datos de usuario influyen en cómo las identidades de edad son construidas y experimentadas por los usuarios. Discriminan explícita e implícitamente a las personas según la edad, refuerzan y normalizan el edadismo e imponen la colonización algorítmica del amor, que restringe a los usuarios la posibilidad de explorar las relaciones amorosas con una mentalidad abierta que permita romper normas sociales predefinidas e innecesarias.

Para saber más:

BBC NEWS MUNDO (2018). «El algoritmo de Amazon al que no le gustan las mujeres». BBC News Mundo [en línea]. Disponible en: https://www.bbc.com/mundo/noticias-45823470

BRUCH, Elizabeth; NEWMAN, Mark (2018). «Aspirational pursuit of mates in online dating markets». SCIENCE ADVANCES [en línea]. Disponible en: https://www.science.org/doi/pdf/10.1126/sciadv.aap9815

CONNER, Christopher T. (2022). «How Sexual Racism and Other Discriminatory Behaviors are Rationalized in Online Dating Apps». Deviant Behavior, vol. 44, no. 1. DOI: https://doi.org/10.1080/01639625.2021.2019566

CRELLIN, Zac (2022). «Tinder denies age discrimination claims after charging Australians different subscription fees». THE NEW DAILY [en línea]. Disponible en: https://www.thenewdaily.com.au/life/tech/2022/02/14/tinder-price-age-discrimination

EREN CELDIR, Musa; CHO, Soo-Haeng; HWANG, Elina H. (2023). «Popularity Bias in Online Dating Platforms: Theory and Empirical Evidence». Manufacturing & Service Operations Management, vol. 26, no. 2. DOI: https://doi.org/10.1287/msom.2022.0132

FERRANTE, Carleigh (2022). «How To Use Dating Apps When You’re in Your 30s, According to Experts». THE EVERYGIRL [en línea]. Disponible en: https://theeverygirl.com/30s-dating-apps/

FERRARA, Emilio (2024). «The Butterfly Effect in artificial intelligence systems: Implications for AI bias and fairness». Machine Learning with Applications, vol. 15. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2024.100525

FERRER, Xavier; VAN NUENEN, Tom; SUCH, José M.; COTÉ, Mark; CRIADO, Natalia (2021). «Bias and Discrimination in AI: A Cross-Disciplinary Perspective». IEEE Technology and Society Magazine, vol. 40, no. 2. DOI: https://doi.org/10.1109/MTS.2021.3056293

GENERATIONS (2023). «Will You Love Me When I’m 64?». Generations. American Society of Aging [en línea]. Disponible en: https://generations.asaging.org/will-you-love-me-when-im-64

MACLEOD, Caitlin; MCARTHUR, Victoria (2018). «The construction of gender in dating apps: an interface analysis of Tinder and Bumble». Feminist Media Studies, vol.19, no. 6. DOI: https://doi.org/10.1080/14680777.2018.1494618

ROSALES, Andrea; SVENSSON, Jakob; FERNÁNDEZ-ARDÈVOL, Mireia (2023). «Digital ageism in data societies». En: Andrea Rosales, Mireia Fernández-Ardèvol, Jakob Svensson (eds.). Digital Ageism. How it Operates and Approaches to Tackling it. DOI: https://doi.org/10.4324/9781003323686-1

ROSENFELD, Michael J.; THOMAS, Reuben J.; HAUSEN, Sonia (2019). «Disintermediating Your Friends: How Online Dating in the United States Displaces Other Ways of Meeting». Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, vol. 116, no. 36, págs. 17753-17758 [en línea]. Disponible en: https://www.jstor.org/stable/26851209

SAP (s.f.). «What is workplace diversity?». Sap [en línea]. Disponible en: https://www.sap.com/insights/workplace-diversity-statistics.html

TINDER (s.f.). «Privacy settings». Tinder [en línea]. Disponible en: https://policies.tinder.com/web/safety-center/tools/privacy/in/en/

VOGELS, Emily; MCCLAIN, Colleen (2023). «Key findings about online dating in the U.S.». Pew Research Center [en línea]. Disponible en: https://www.pewresearch.org/short-reads/2023/02/02/key-findings-about-online-dating-in-the-u-s/

WANG, Hao (s.f.). «Algorithmic Colonization of Love: The Ethical Challenges of Dating App Algorithms in the Age of AI». Techné: Research in Philosophy and Technology [en línea]. Disponible en: https://philarchive.org/archive/WANACO-6

WILLIAMS, Apryl (2024). Not My Type. Automating Sexual Racism in Online Dating. Stanford University Press

WILSON, Rachel (2024). «Tinder downloads are falling but the dating app era isn’t over yet» CNN Business [en línea]. Disponible en: https://edition.cnn.com/2024/02/14/business/dating-apps-2024-hinge-tinder-dg/index.html

Citació recomanada

ROSALES, Andrea; LINARES-LANZMAN, Juan. «Sí, las ‘apps’ de citas discriminan a los usuarios mayores». COMeIN [en línea], abril 2024, no. 142. ISSN: 1696-3296. DOI: https://doi.org/10.7238/c.n142.2425

edadismo; inteligencia artificial; cultura digital; lifestyle; investigación;