De leer a participar, la mecánica de la validación binaria y la evolución del capital social digital
Desde que apareció el botón de Me gusta (Like) y las redes sociales, aproximadamente en el 2010, se ha reconfigurado el Internet no siempre fue como la conocemos hoy. Al principio (Web 1.0), era como una biblioteca gigante donde solo podías leer información. Luego evolucionó a la Web 2.0, donde todos pasamos a crear contenido y opinar.
Todo cambió, especialmente nuestra psicología y forma de relacionarnos, cuando aparecieron las redes sociales y con ellas el botón “Me gusta”.
Facebook no fue la primera red social, sino la que aprendió de los errores de las anteriores.
Sitios como Classmates.com (1995) servían para encontrar excompañeros de escuela, pero no podías “chatear” libremente.
SixDegrees (1997) fue la primera red social real. Te dejaba crear perfil y agregar amigos. Se adelantó a su tiempo. En esa época, internet era muy lento (usaba la línea de teléfono) y casi nadie tenía cámaras digitales, por lo que los perfiles eran puro texto aburrido.
Friendster (2002) fue un éxito masivo, pero tenía tanta gente que la página tardaba 30 segundos en cargar. La gente se cansó de esperar y se fue.
MySpace (2003) fue la reina antes de Facebook. Te dejaba personalizar tu perfil con música y fondos brillantes, clave para bandas y música, pero se llenó de spam y virus.
Facebook triunfa donde otros fallaron. En su comienzo sólo podían entrar estudiantes de Harvard, lo que creó deseo y curiosidad, luego se abrió a otras universidades y finalmente a todo el mundo. Un estudio de 2007 demostró que Facebook servía para algo real, lo que se denominó el “Capital Social”, porque ayudaba a mantener contacto con esos amigos, con los que no hablarías por teléfono, pero que sirven para conseguir datos o trabajo, así Facebook facilitó no perder el contacto.
Facebook no inventó el Like o botón de “Me gusta”. Sitios como Vimeo ya lo usaban. Facebook quería una forma rápida de interactuar porque la gente escribía comentarios repetitivos como “qué bueno” o “felicidades”.
Facebook llamó al proyecto “Proyecto Props” y casi le ponen de nombre “Awesome Button” (Botón Asombroso). Mark Zuckerberg al principio no quería ponerlo porque temía que la gente dejara de hacer comentarios. Cuando salió el botón “Me gusta” el algoritmo mostraba más lo que tenía muchos “Likes” y menos lo que no. Con este botón Facebook empezó a rastrear nuestros gustos por toda la web para vendernos publicidad.
Antes del 2010 YouTube usaba 5 estrellas para calificar videos, pero YouTube se dio cuenta de que nadie usaba las estrellas 2, 3 o 4, se votaba 5 estrellas (si eran fans) o 1 estrella (si eran “haters”), entonces cambiaron al sistema de usar “Pulgar Arriba / Pulgar Abajo”, Así se dieron cuenta de que en Internet no somos críticos: o nos gusta algo, o no nos gusta algo. Esto hizo que calificar fuera más rápido y fácil.
Todo esto tiene una ciencia detrás relacionada con la adicción. Las redes funcionan como una máquina, si se supiera exactamente cuándo te van a dar un like, sería aburrido, pero como es impredecible, se revisa el celular compulsivamente para ver si “ganaste” algo (una notificación). Cada “Me Gusta” libera dopamina en el cerebro (la hormona del placer). Los científicos crearon una escala para medir la adicción a Facebook con síntomas parecidos a otras adicciones: usarlo para olvidar problemas, sentir ansiedad si no puedes entrar, o que afecte tus estudios/trabajo.
El “Like” y las redes sociales reestructuraron nuestra sociedad. Pasamos de relaciones complejas cara a cara a datos simples (un clic). Hemos aprendido que una red social no sobrevive si la tecnología falla; el diseño de las apps está hecho para explotar nuestra necesidad de aprobación y mantenernos pegados a la pantalla.
📚 Referencias y Bibliografía
- Equipo de Investigación Educativa. (2025). La Arquitectura de la Conexión: Un Análisis Exhaustivo de la Génesis de las Redes Sociales, la Mecánica de la Validación Binaria y la Evolución del Capital Social Digital. Informe técnico.
- Sobre el “Cerebro de Palomitas” y la Atención:
Mark, G. (2023). Attention Span: A Groundbreaking Way to Restore Balance, Happiness and Productivity. Hanover Square Press. - Sobre la Lectura Profunda y el Cerebro Lector: Wolf, M. (2018). Reader, Come Home: The Reading Brain in a Digital World. Harper.
- Sobre la Ansiedad y Redes Sociales (La Generación Ansiosa): Haidt, J. (2024). The Anxious Generation: How the Great Rewiring of Childhood Is Causing an Epidemic of Mental Illness. Penguin Press.
- Sobre el Diseño de Adicción (Modelo Hook): Eyal, N. (2014). Hooked: How to Build Habit-Forming Products. Portfolio.
- Sobre el Capital Social en Facebook:
- Ellison, N. B., Steinfield, C., & Lampe, C. (2007). The benefits of Facebook “friends:” Social capital and college students’ use of online social network sites. Journal of Computer-Mediated Communication, 12(4), 1143-1168.
Comunicate con Nosotros
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia un agente de IA de un chatbot?
El chatbot responde; el agente entiende objetivos, decide pasos y ejecuta acciones en tus sistemas, con límites y auditoría.
¿Qué tan “autónomo” puede ser hoy?
En pymes, autonomía acotada. Funciona muy bien con reglas y permisos claros; lo crítico pasa por revisión humana.
¿Cuánto cuesta arrancar?
El mayor costo inicial no siempre es la licencia: es ordenar datos y procesos. Empezá con un caso y un mes de piloto.
¿Suite, plataforma visual o framework?
Depende del contexto. Si ya vivís en una suite y te resuelve, usala. Si querés ir rápido, plataforma visual. ¿Lógica compleja? Framework con equipo técnico.¿Qué KPI miro primero?
Tasa de auto-resolución y tiempo de resolución. Te marcan el impacto sin vueltas.