Investigadores de la Universidad del Desarrollo (Chile), la University of Massachusetts Amherst y Northwestern University, publicaron en Nature Human Behaviour un trabajo que analiza cómo el lenguaje orientado a lo “moral” afecta la participación en plataformas en línea. El equipo estudió textos vinculados a 13 temáticas y comunidades de debate, buscando determinar si expresiones sobre lo correcto, lo incorrecto, la justicia, el daño, las virtudes o las obligaciones sociales impulsan de manera constante las republicaciones y las respuestas.
El proyecto estuvo liderado por Cristian Candia, quien definió dos métricas para el discurso moral: la carga y la densidad. La carga mide hasta qué punto una publicación contiene ideas asociadas a valores, mientras que la densidad se refiere a la concentración de ese vocabulario dentro del texto. Según el artículo difundido por Phys.org, estas dos dimensiones permiten caracterizar el grado de moralización de cada mensaje.
En palabras de Candia, “ya había indicios de que el lenguaje moral se vincula con mayor interacción en línea, pero queríamos saber si esa relación tiene límites; ¿expresar una preocupación moral basta para atraer a la audiencia?”
El estudio incluyó publicaciones individuales en Twitter y Reddit, además de discusiones agrupadas por tema y día en 8chan. Para medir la carga y la densidad morales, utilizaron un modelo preentrenado que transforma palabras en vectores numéricos, capturando similitudes semánticas y contextos. Con esa base, estimaron estas dos métricas para cada mensaje y las confrontaron con la cantidad de retuits y respuestas, controlando atributos como enlaces y contenido multimedia.
Asimismo, los investigadores contrastaron estos resultados con diccionarios tradicionales de términos vinculados a lo correcto e incorrecto para verificar que las conclusiones fueran robustas frente a distintos métodos de clasificación de expresiones morales.
Entre las conclusiones clave, en las tres plataformas analizadas una mayor carga moral se asoció de forma consistente con una mayor participación de la audiencia. Por otro lado, cuando la densidad del lenguaje moral fue más alta, la interacción disminuyó a niveles comparables de relevancia moral. El punto óptimo de respuestas se alcanzaba cuando la densidad llegaba a 0,30 en la escala desarrollada.
El modelo integró ambas relaciones, densidad e interacción, para anticipar un rango intermedio de expresión moral vinculado con el mayor compromiso del público. Ese rango no fue idéntico entre plataformas, variando según el entorno analizado.
