Cómo los usuarios están alterando el algoritmo para proteger a Jane Doe de Cornell

Cuando el algoritmo se convierte en una herramienta de protección

Internet tiene una habilidad inquietante para encontrar personas que no quieren ser encontradas. Pero ¿qué pasa cuando miles de usuarios deciden utilizar esa misma capacidad para proteger a alguien?

Eso es lo que está ocurriendo alrededor del caso conocido como los “Siete de Cornell”, donde una movilización digital está intentando cambiar las reglas de una práctica demasiado habitual en redes sociales: buscar, identificar y exponer públicamente a personas involucradas en casos sensibles.

Tras la difusión de la noticia en redes sociales, a raíz de su publicación en el periódico estudiantil de Cornell, se desencadenó la dinámica habitual del debate en línea. Muchos usuarios recurrieron a las plataformas digitales para expresar su preocupación por el caso. Otros comenzaron a utilizarlas para intentar descubrir la identidad de la persona identificada públicamente bajo el seudónimo de Jane Doe. Pero los esfuerzos por revelar su identidad terminaron alimentando un movimiento inesperado.

En plataformas como TikTok, Threads y X, usuarios comenzaron a convertir lo que parecía una cacería digital en una acción colectiva de solidaridad. La estrategia es tan sencilla como ingeniosa: si internet está intentando encontrar a Jane Doe, entonces miles de personas se convertirán en Jane Doe. Mediante una forma de manipulación del algoritmo, usuarios de distintas plataformas comenzaron a inundar sus perfiles con videos y publicaciones en los que afirman ser la persona que otros intentan identificar.

Los videos y publicaciones suelen incluir frases como “Bien heccho!, la encontraste” o “Soy yo, soy Jane Doe”, en un intento por conseguir que los sistemas de recomendación y búsqueda muestren ese contenido en lugar de publicaciones que busquen revelar la verdadera identidad de la estudiante. El objetivo no es demostrar quién es Jane Doe. Es conseguir que encontrarla resulte cada vez más difícil.

#IAmJaneDoe: cuando miles de identidades pueden proteger a una sola

Los esfuerzos comenzaron a reunirse bajo el hashtag #IAmJaneDoe, con usuarios que publican, comparten e interactúan entre sí para amplificar el movimiento.

La etiqueta recuerda inevitablemente a #MeToo, el movimiento que convirtió las redes sociales en un espacio para denunciar la violencia sexual y compartir experiencias que durante años permanecieron silenciadas. Pero existe una diferencia importante.

Mientras #MeToo permitió que millones de personas utilizaran una misma etiqueta para contar sus propias historias, #IAmJaneDoe busca que miles de identidades digitales ocupen el espacio de una sola.nNo pretende revelar información. Pretende hacerla más difícil de encontrar.

Y ahí está lo interesante: el mismo algoritmo que puede amplificar una exposición no deseada también puede convertirse en una herramienta para intentar impedirla. Sin embargo, los movimientos basados en hashtags no son nuevos y sus resultados han sido desiguales. La línea entre el activismo performativo y una contribución genuina puede ser cada vez más difícil de distinguir.

Cuando el activismo digital ayuda… y cuando termina perjudicando

Recordemos los cuadrados negros del llamado Blackout Tuesday, o “Martes de Apagón”, que inundaron Instagram en 2020.

La iniciativa pretendía mostrar solidaridad con el movimiento Black Lives Matter, pero recibió críticas porque numerosas publicaciones utilizaron hashtags que también servían para compartir información sobre protestas, recursos y seguridad. El resultado fue una contradicción: una acción diseñada para apoyar una causa terminó dificultando, en algunos casos, la circulación de información relevante para quienes participaban en ella. La visibilidad, por sí sola, no siempre equivale a impacto.

Y aunque las redes sociales pueden reunir comunidades alrededor de una causa en cuestión de horas, su capacidad para producir cambios depende de algo más que acumular publicaciones, reproducciones o interacciones. Sin embargo, existen otros casos en los que las acciones colectivas han intentado proteger a las víctimas más allá de simplemente visibilizar una injusticia. Uno de los ejemplos más poderosos ocurrió en México.

México ya utilizó los algoritmos para proteger la memoria de Ingrid Escamilla

En febrero de 2020, el feminicidio de Ingrid Escamilla conmocionó a México. La joven fue asesinada en Ciudad de México y posteriormente circularon imágenes explícitas de su cuerpo, filtradas y difundidas de manera que provocó una nueva forma de violencia contra ella y su familia.

La indignación no se limitó al crimen. También alcanzó a quienes habían convertido las imágenes de la víctima en contenido viral. Entonces ocurrió algo distinto. Usuarios de Twitter, hoy X, e Instagram comenzaron a publicar fotografías de flores, paisajes y cielos azules acompañadas del nombre de Ingrid Escamilla. La intención era desplazar las imágenes violentas de los resultados de búsqueda y sustituirlas por otras que respetaran su memoria.

En lugar de reproducir el contenido que vulneraba su dignidad, miles de personas intentaron modificar aquello que aparecía cuando alguien escribía su nombre. No podían borrar lo ocurrido. Pero sí podían intentar cambiar lo que internet mostraba sobre ella. El caso también abrió una conversación más amplia sobre la violencia digital contra las mujeres, la responsabilidad de los medios y el papel de las plataformas en la difusión de contenidos que revictimizan.

La estrategia que ahora aparece alrededor de Jane Doe comparte una lógica similar: utilizar la participación colectiva para disputar la visibilidad de determinada información. Aunque ninguna de estas iniciativas garantiza que desaparezcan los contenidos perjudiciales, ambas muestran que los usuarios no siempre tienen que aceptar pasivamente lo que las plataformas deciden amplificar.

¿Se puede utilizar el algoritmo contra sí mismo?

Los algoritmos de recomendación están diseñados para organizar y distribuir contenido a partir de múltiples señales, entre ellas las interacciones y los intereses de los usuarios. En el caso de TikTok, la propia plataforma explica que su sistema Para ti considera factores como los videos que una persona ve, comparte o comenta.

Eso significa que las personas no controlan directamente qué aparece en los resultados o las recomendaciones, pero sí pueden influir en las señales que alimentan esos sistemas. Y es precisamente esa posibilidad la que están intentando aprovechar quienes participan en #IAmJaneDoe.

A medida que el caso continúa desarrollándose en los medios de comunicación y en el ámbito legal, los usuarios ven una oportunidad para utilizar las mismas dinámicas que alimentan nuestras páginas “Para ti” como una forma de acción colectiva. “Es realmente hermoso ver a mujeres en internet diciendo: ‘Soy Jane Doe. De hecho, soy yo'”, escribió una usuaria en X. Otra persona resumió el espíritu del movimiento con una frase todavía más contundente:

“Todas somos Jane Doe hasta que ninguna de nosotras lo sea”. Durante años, buena parte de la conversación sobre los algoritmos se ha centrado en cómo capturan nuestra atención, amplifican contenido y determinan qué vemos. Pero movimientos como este plantean otra pregunta: ¿qué sucede cuando los usuarios dejan de intentar vencer al algoritmo para conseguir visibilidad y comienzan a utilizarlo para proteger a alguien? Porque, en una internet donde prácticamente todo compite por ser encontrado, quizá una de las formas más inesperadas de solidaridad sea conseguir que alguien permanezca invisible.