Análisis del estudio Privacy Paradox in Social Media: A System Dynamics Analysis, de Arzoglou, Kortesniemi, Ruutu y Elo
Arturo Demian García Nepomuceno, A01731485
Abigail Arenas del Bosque, A01746807
Isaac Tienda Castro, A00831572
Ana Paula Meillon Pantoja, A01177516
Ximena Flores González, A01746468
4 de marzo de 2024
Introducción al Estudio y Metodología de Dinámica de Sistemas
Contexto del estudio
El término “paradoja de la privacidad” se refiere a la aparente incoherencia entre la preocupación de las personas por su privacidad y su comportamiento real en relación con la misma. Aunque hasta ahora se han dado varias explicaciones posibles de este fenómeno, éstas suponen que (1) todas las personas comparten las mismas preocupaciones sobre la privacidad y (2) que una snapshot en un momento dado es suficiente para explicar el fenómeno.
Para superar estas limitaciones, este artículo presenta un modelo de simulación de dinámica de sistemas que tiene en cuenta la diversidad de preocupaciones por la privacidad durante el proceso de adopción de las redes sociales e identifica los tipos de situaciones en las que surge la paradoja de la privacidad. Los resultados muestran que (1) la minoría menos preocupada puede inducir a la mayoría más preocupada a adoptar las redes sociales y (2) incluso la minoría más preocupada puede verse obstaculizada por la mayoría menos preocupada para descartar las redes sociales. Tanto (1) como (2) son tipos de situaciones que reflejan la paradoja de la privacidad.
Pregunta de investigación
La pregunta de investigación que guía este artículo es: ¿En qué tipos de situaciones puede una norma social superar las preocupaciones sobre la privacidad, resultando así en la adopción de las redes sociales, y cómo ayuda esto a comprender la paradoja de la privacidad?
Metodología de Sistemas Dinámicos
A System Dynamics Model of the Privacy Paradox
- La dinámica de sistemas es una metodología que utiliza bucles de realimentación, acumulaciones y retardos temporales para comprender el comportamiento de sistemas complejos a lo largo del tiempo.
Ventajas de ejecución
- Uno de los principales puntos fuertes de la dinámica de sistemas es que permite incluir elementos sociales y técnicos en el mismo modelo y, por tanto, estudiar sistemas sociotécnicos complejos, como las redes sociales.
La problemática: Para ilustrar la paradoja de la privacidad en el contexto de las redes sociales, este artículo utiliza cuatro modos de referencia que son más relevantes para la adopción de plataformas:
Hay un crecimiento en la adopción de plataformas que finalmente se estabiliza (es decir, un crecimiento en forma de S) (por ejemplo, una plataforma de redes sociales puede ser adoptada de manera constante por usuarios muy preocupados, quienes están influenciados por usuarios menos preocupados).
El crecimiento en forma de S en la adopción de la plataforma es seguido por una disminución menor, que finalmente se estabiliza (por ejemplo, una plataforma de redes sociales puede mantener una gran fracción de usuarios muy preocupados, a quienes los usuarios menos preocupados les impiden descartar).
Un período inicial de crecimiento en la adopción de plataformas es seguido por una disminución, pero la adopción de plataformas posteriormente supera esta disminución y continúa creciendo hasta que finalmente se estabiliza (por ejemplo, una plataforma de redes sociales puede experimentar sólo una pérdida transitoria de usuarios muy preocupados, quienes la descartan pero finalmente son influenciados por usuarios menos preocupados para volver a adoptarla).
Un período inicial de crecimiento en la adopción de la plataforma es seguido por un colapso (es decir sobrepaso y colapso) (por ejemplo, una plataforma de redes sociales puede ser descartada por usuarios muy preocupados, que también influyen en los usuarios menos preocupados).
Los modos de referencia (1) a (3) ilustran situaciones en las que las preocupaciones por la privacidad son inconsistentes con la adopción de la plataforma, lo que refleja la paradoja de la privacidad, mientras que en (4) las preocupaciones por la privacidad son consistentes con el descarte de la plataforma, por lo que no reflejan la paradoja de la privacidad.
Objetivo
- El propósito del modelo es explicar los tipos de situaciones en las que una norma social puede superar las preocupaciones sobre la privacidad utilizando estos cuatro modos de comportamiento dinámico.
Consideraciones
Como estos comportamientos dinámicos pueden ocurrir en diferentes entornos, el modelo se construyó como una representación genérica de las redes sociales sin centrarse en ninguna plataforma específica.
El horizonte temporal del modelo es del orden de varios años, de modo que toda la fase de adopción de la plataforma se incluye en los resultados de la simulación.
Descripción del Modelo de Dinámica de Sistemas Utilizado
Hipótesis del modelo
La hipótesis dinámica que guía el desarrollo del modelo es que una estructura de retroalimentación ampliada del modelo de difusión de innovaciones de Bass, que describe la adopción de nuevos productos o servicios (a lo largo del tiempo), puede producir los cuatro modos de comportamiento dinámico.
Variables
El modelo incluye una plataforma de redes sociales de usuarios actuales y potenciales que se modela de forma endógena. Es decir, cada variable de plataforma se ve afectada por una o más variables de plataforma.
Por el contrario, dado que las preocupaciones por la privacidad pueden describirse como un concepto meramente negativo y no vinculado a ningún contexto específico, se modelan de manera exógena. Es decir, las preocupaciones sobre la privacidad afectan a la plataforma, pero no se ven afectadas por ella.
La plataforma de redes sociales se modela extendiendo el modelo Bass de difusión de innovación, que considera la tasa de adopción (Adoption rate) a través de esfuerzos exógenos, como la publicidad (Adoption from advertising), y la adopción a través del boca a boca (Adoption from word of mouth). Además, el modelo utiliza varias ecuaciones de Ruutu, esto sobre los usuarios potenciales (Potential users).
Cuando se lanza la plataforma, el número inicial de usuarios es cero, por lo que la única fuente de adopción son influencias externas, como la publicidad (Adoption from advertising) - (B1: “Saturación del mercado/Market Saturation”). Cuando los primeros usuarios (Users) ingresan a la plataforma, la tasa de adopción aumenta a través del boca a boca (Adoption from word of mouth) - (R1: “WoM”).
A medida que crece el número de usuarios (Users), aumenta el valor de la plataforma (Platform Value) y la norma relacionada con la adopción de la plataforma (Adoption Fraction) se vuelve más fuerte y, en consecuencia, más difícil de desviarse. Como resultado, más usuarios potenciales (Potential users) se conforman y adoptan la plataforma (R2: “Norma social/ Social Norm”).
Los efectos de la publicidad (Adoption from advertising) y el boca a boca (Adoption from word of mouth) son mayores al inicio del proceso de difusión de la plataforma y disminuyen constantemente a medida que se agota el stock de usuarios potenciales (Potential users) - (B1, B2: “Saturación del mercado/Market Saturation”).
Finalmente, los usuarios actuales (Users) pueden decidir descartar la plataforma y volver a ingresar al grupo de usuarios potenciales (Potential Users), (ya que se les puede persuadir a adoptarla nuevamente en el futuro). En este caso, la tasa de descarte (Discard rate) depende del número de usuarios actuales (Users) y de la disminución, causada por preocupaciones de privacidad (Privacy concerns), en el valor de la plataforma (Platform Value) - (B3: “Descartar/Discard”).
El comportamiento de los usuarios actuales y potenciales se modela utilizando reglas de racionalidad limitada, que dependen de la información disponible para los usuarios en un momento dado. En otras palabras, no se supone que los usuarios actuales y potenciales tengan una previsión perfecta de cómo progresará la adopción de la plataforma, y toman sus decisiones con respecto a la adopción y el descarte de la plataforma en función de su percepción del valor de la plataforma para ellos.
A continuación, se presenta el diagrama de causalidades bajo el que esta simulación llevó a cabo todos los cálculos de los posibles escenarios bajo los que la paradoja de la privacidad podría tener lugar:
Desarrollo del modelo
Los stocks, mostradas como rectángulos, representan acumulaciones de materia o información, Flows, mostrados como tuberías y válvulas, regulan la tasa de cambio de los stocks.
Los auxiliaries, mostrados como variables intermedias entre stocks y flows, aclaran la secuencia de eventos que hacen que los flows cambien los stocks.
Las variables al final de los vínculos causales son independientes, lo que indica una causa, mientras que las variables al principio de los vínculos causales son dependientes, lo que indica un efecto.
Todos los vínculos causales indican que un cambio en la variable independiente hace que la variable dependiente cambie en la misma dirección, excepto aquellos etiquetados con un signo menos (-) que indican un cambio en la dirección opuesta.
Finalmente, la retroalimentación es el proceso por el cual una causa inicial se propaga gradualmente a través de una cadena de vínculos causales para finalmente volver a afectarse a sí misma, formando así un bucle que puede reforzar (R) (es decir, amplificar el cambio) o equilibrar (B) (es decir, contrarrestar el cambio). y oponerse al cambio). En este caso, las variables que constituyen circuitos de retroalimentación son al mismo tiempo causas y efectos.
Análisis de Resultados
Para esta problemática se realizaron 4 escenarios distintos:
- Para el primer escenario se supone que el grado de preocupación por la privacidad es el mismo para pragmáticos y fundamentalistas, es decir se asume que los dos grupos de usuarios comparten las mismas preferencias de privacidad. Además, se considera un grado cero de preocupaciones sobre la privacidad para los no preocupados, suponiendo que este grupo de usuarios no ve la necesidad de privacidad. El resultado fue que cuanto más lenta sea la erosión de las preocupaciones sobre la privacidad, más tiempo tardará la norma social en superar las preocupaciones sobre la privacidad y, por lo tanto, mayor será el retraso en la adopción de la plataforma. Ambas ejecuciones del primer escenario dan un ejemplo de la llamada regla de la minoría, donde el grupo de usuarios más pequeño, los despreocupados, influye en los grupos de usuarios más grandes, los pragmáticos y fundamentalistas. Como resultado, aunque las preocupaciones de pragmáticos y fundamentalistas sobre la privacidad no se eliminan, los dos grupos de usuarios eventualmente adoptan la plataforma, lo que resulta en la paradoja de la privacidad.
- Para el segundo escenario se supone que el grado de preocupación por la privacidad de los fundamentalistas es el doble en comparación con el de los pragmáticos, es decir, se asume que las preferencias de privacidad de los fundamentalistas son algo más fuertes. Además, el grado de preocupación por la privacidad de los despreocupados es una quinta parte en comparación con los pragmáticos, suponiendo que los despreocupados tienen una necesidad de privacidad significativamente menor que los pragmáticos y los fundamentalistas. Finalmente, las preocupaciones de los fundamentalistas sobre la privacidad no disminuyen, suponiendo que es menos probable que este grupo de usuarios se sienta fatigado por la privacidad con el tiempo. El resultado mostró que cuanto más rápida sea la erosión de las preocupaciones sobre la privacidad, más corto será el retraso en la adopción de la plataforma. Por el contrario, cuanto más lenta sea la erosión de las preocupaciones por la privacidad, mayor será el retraso en la adopción de la plataforma y, por lo tanto, más probable será que la adopción de la plataforma colapse. Ambas ejecuciones del segundo escenario ilustran una vez más la regla de la minoría, ya que el grupo de usuarios más pequeño de despreocupados inicialmente influye en el grupo de usuarios más grande de pragmáticos, antes de que ambos finalmente influyan en el grupo de usuarios de fundamentalistas. Como resultado, la paradoja de la privacidad para los pragmáticos es similar al escenario anterior. Además, aunque las preocupaciones de los fundamentalistas sobre la privacidad siguen siendo constantes, este grupo de usuarios eventualmente también adopta la plataforma, exhibiendo así una paradoja de privacidad más grave.
- En este tercer escenario el grado de preocupación por la privacidad es el mismo para pragmáticos y fundamentalista, suponiendo que los dos grupos de usuarios comparten las mismas preferencias de privacidad. Mientras que, el grado de preocupación por la privacidad de los despreocupados es la mitad en comparación con los dos primeros grupos de usuarios, suponiendo que los despreocupados tienen algo menos de necesidad de privacidad que los pragmáticos y los fundamentalistas. Finalmente, las preocupaciones por la privacidad se erosionan más lentamente para los tres grupos de usuarios, bajo el supuesto de que los usuarios están menos dispuestos a renunciar a su privacidad. Como resultado, la adopción de plataformas se vuelve más dependiente de la solidez de las normas sociales y menos de la erosión de las preocupaciones por la privacidad. En la primera ejecución del tercer escenario, no surge ninguna paradoja de la privacidad, ya que las preocupaciones sobre la privacidad son consistentes con la adopción de la plataforma por los tres grupos de usuarios. Es decir, la adopción de la plataforma aumenta cuando no existen preocupaciones sobre la privacidad, disminuye cuando comienzan las preocupaciones sobre la privacidad y colapsa mientras no se eliminan las preocupaciones sobre la privacidad. En la segunda etapa, las preocupaciones de los pragmáticos y fundamentalistas sobre la privacidad tienen un efecto casi nulo en la adopción de plataformas por parte de estos dos grupos de usuarios, lo que da lugar a la paradoja de la privacidad. Además, los usuarios despreocupados también comienzan a mostrar cierta paradoja de la privacidad, ya que este grupo de usuarios está algo más preocupado en comparación con los dos experimentos de simulación anteriores.
- Para el cuarto y último escenario, el grado de preocupación por la privacidad de los fundamentalistas es triple en comparación con los pragmáticos, suponiendo que las preferencias de privacidad de los fundamentalistas son significativamente más fuertes. Así mismo, el grado de preocupación por la privacidad de los despreocupados es la mitad en comparación con los pragmáticos, suponiendo que los despreocupados tienen algo menos de necesidad de privacidad que los pragmáticos y significativamente menos que los fundamentalistas. Finalmente, la erosión de las preocupaciones por la privacidad se aplica sólo a los pragmáticos y a los despreocupados, una vez más bajo el supuesto de que es menos probable que los fundamentalistas se sientan fatigados por la privacidad con el tiempo. Como resultado, en ambas ejecuciones del cuarto escenario, la paradoja de la privacidad para los pragmáticos y los despreocupados es similar a la del experimento de simulación anterior. Además, aunque las preocupaciones de los fundamentalistas sobre la privacidad siguen siendo constantes, una gran fracción de este grupo de usuarios acaba adoptando también la plataforma, lo que muestra una paradoja de la privacidad más grave.
Los resultados de este modelo pueden influir en la percepción de que finalmente la problemática (al menos en los 4 escenarios presentados) es inevitable, pues todos terminan concluyendo que la paradoja de la privacidad existe y termina siendo siempre el resultado final. Sin embargo, como se mencionará próximamente en las críticas de la investigación, por la generalidad del modelo hay muchos factores que no se toman en cuenta a la hora de realizar el modelo.
Recomendaciones Basadas en el Modelo
El modelo desarrollado demuestra cómo una norma social puede influir en individuos con diferentes preocupaciones de privacidad para adoptar o desechar plataformas de redes sociales, ilustrando situaciones donde emerge la paradoja de privacidad. Al considerar la diversidad de preocupaciones de privacidad durante la adopción de las redes sociales la investigación arroja luz sobre cómo diferentes grupos de usuarios interactúan e influyen entre sí en el contexto de la privacidad y adopción de las plataformas. Es importante notar que no se denotan recomendaciones como tal en el estudio, sino que se mencionan realidades que se observan acorde al comportamiento del modelo, lo cual puede reflejar similitudes con la realidad.
Basándose en los resultados obtenidos, se muestra que la minoría menos preocupada puede inducir a la mayoría más preocupada a adoptar las redes sociales. Esto sugiere que las actitudes de una minoría menos preocupada pueden influir significativamente en la adopción de plataformas por parte de una mayoría más preocupada, lo que refleja una situación paradójica en la que las preocupaciones de privacidad no siguen un patrón uniforme entre los usuarios. Asimismo, se observa que incluso la minoría más preocupada puede ser impedida por la mayoría menos preocupada de desechar las redes sociales. Esta dinámica revela cómo las actitudes de la mayoría menos preocupada pueden dificultar que la minoría más preocupada tome decisiones basadas en sus inquietudes de privacidad, generando otra situación paradójica del contexto de adopción de plataformas.
Una manera de observar el resultado de la influencia de la minoría menos preocupada sería que, por ejemplo, un grupo minoritario de empleados muestre una actitud menos preocupada por la privacidad al utilizar activamente redes sociales para compartir información laboral. esta minoría puede influir en la mayoría más preocupada, llevándoles a adoptarlas para no perderse oportunidades de colaboración y comunicación social (Olivero, 2022). Ahora, hablando del obstáculo de la mayoría menos preocupada, se podría usar como ejemplo cómo una mayoría menos preocupada por la privacidad en un grupo de personas puede obstaculizar una minoría más preocupada en desechar el uso de redes sociales, como se observó cuando la plataforma de WhatsApp cambió sus políticas en el 2021 (Hernández, 2021). Aquí, los usuarios menos preocupados presionaron sutilmente a sus compañeros más preocupados para que permanecieran en WhatsApp y no migraran a otra plataforma como Telegram, generando una dinámica donde las preocupaciones individuales se ven influenciadas por normas sociales (Hernández, 2021). Estos ejemplos ilustran cómo las dinámicas descritas en el estudio sobre la influencia de diferentes niveles de preocupaciones de privacidad entre grupos evidencian la diversidad de factores que influyen en las decisiones relacionadas con el uso de redes sociales.
Crítica y Reflexiones Finales
Las limitaciones de este experimento incluyen el supuesto de que todos los grupos de usuarios comparten las mismas preferencias o preocupaciones de privacidad, lo que puede no reflejar con precisión las diversas preocupaciones o despreocupaciones que giran en torno a la privacidad entre los individuos. Además, el modelo no toma en cuenta los cambios en las cuestiones de privacidad a lo largo del tiempo, ya que supone instantaneidad de preferencias de privacidad en un punto dado. Este enfoque estático puede simplificar en exceso la naturaleza dinámica de las preocupaciones de privacidad y su impacto en la adopción de redes sociales. Igualmente, el modelo se centra en una representación genérica de la adopción de redes sociales sin detalles específicos de plataformas, lo que podría pasar por alto factores específicos de cada plataforma que podrían influir en el comportamiento del usuario y las decisiones sobre la privacidad.
Asimismo, es importante desarrollar a fondo el perfil del usuario, ya que dependiendo de su edad, sexo y generación, será el comportamiento que estos tendrán al adoptar una red social o abandonarla. Esto no solo ayudaría a identificar el comportamiento de los diferentes usuarios en cuanto a su preocupación/despreocupación con la privacidad, sino que también podría identificarse cuáles son los rasgos compartidos entre usuarios que los hace formar parte de la categoría de usuarios que le dan importancia a su privacidad y aquellos a los que la valoran menos. En complemento, la distinción de usuarios por grupos (edad) y especificar el tipo de plataforma, hubiera podido enriquecer significativamente los hallazgos. Esto debido a que se encontrarían los criterios que los usuarios (contemplando la paradoja de la privacidad) utilizan para seleccionar una plataforma o no, además de poder identificar si hay una concentración de usuarios en alguna plataforma y, si estos usuarios comparten similitudes o si el comportamiento se expande a todas las categorías. A pesar de estas limitaciones, el modelo proporciona una visión valiosa sobre cómo una norma social puede influir en la adopción o abandono de plataformas de redes sociales, destacando las complejas interacciones entre diferentes grupos de usuarios con diversas preocupaciones de privacidad.
El Análisis de Dinámica de Sistemas resulta una herramienta conveniente para modelar problemáticas no experimentales -como las ciencias sociales- para simular y encontrar patrones de comportamiento entre los diferentes actores en torno a un problema, además de identificar variables estrechamente relacionadas al problema estudiado. Para el caso de la paradoja de la privacidad, pese a las limitaciones de por medio, analiza cómo es que las redes sociales pasan por diferentes etapas antes de decidir si permanecer o no contemplando su susceptibilidad a la privacidad. Si bien esto pudo ser abordado de diferentes maneras, la dinámica de sistemas aportó un valor adicional al identificar variables que posiblemente estén dadas por hecho en un planteamiento de privacidad en redes sociales. Por esto, se reconocen las aportaciones de la investigación, ya que contempla sistemáticamente la planeación del problema y fase por fase, nos muestra sus resultados y conclusiones después de analizar secuencialmente la problemática. Esta misma metodología, puede ser adaptada a diversos ámbitos y no se limita únicamente a analizar el problema principal, sino que se centra en las causalidades que generan al problema, así como sus implicaciones (positivas y negativas) dentro del modelo.
Bibliografía
Arzoglou, E., Kortesniemi, Y., Ruutu, S., & Elo, T. (2022). Privacy Paradox in Social Media: A System Dynamics Analysis. In D. Groen, C. de Mulatier, V. V. Krzhizhanovskaya, P. M. A. Sloot, M. Paszynski, & J. J. Dongarra (Eds.), Computational Science - ICCS 2022, 22nd International Conference, Proceedings (pp. 651-666). (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Vol. 13350 LNCS). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-08751-6_47
Hernández, G. (2021). WhatsApp: ¿Por qué algunos usuarios se están cambiando a Telegram?. AS. https://mexico.as.com/mexico/2021/01/09/actualidad/1610147954_340105.html
Olivero, M. (2022). Las paradojas de la privacidad en línea. Iuris Urjc. https://iurisurjc.com/2022/02/01/las-paradojas-de-la-privacidad-en-linea-por-morfis-estarkin-olivero-cepeda/