Por Luis Menéndez.
La palabra “polarización” fue escogida en 2023 como palabra del año por la Real Academia Española. Diversos estudios vienen alertando de que la división social está alcanzando niveles sin precedentes tanto en Estados Unidos como en Europa. Por ejemplo, el Edelman Trust Barometer situaba a España entre los cinco países más polarizados del mundo en 2023.
Estudios como los de Martin y Yurukoglu o Boxell, Gentzkow y Shapiro apuntan al consumo de medios de comunicación tradicionales como uno de los principales factores detrás de esta tendencia. Ante esta preocupación, los esfuerzos para monitorizar y regular el contenido político que se ofrece han crecido notablemente, especialmente en periodos electorales. A pesar de todo, seguimos sabiendo poco sobre el efecto de las campañas en los medios y sobre cómo la gente consume información.
En mi trabajo de investigación abordo esta cuestión. Estudio el impacto de las campañas electorales en el mercado de la información en España y el efecto de la regulación vigente, cuyo objetivo es garantizar el pluralismo informativo. En mis resultados, encuentro que las audiencias polarizan su demanda de información política tras el inicio de la campaña electoral. En este contexto, aplicar medidas como la regla de tiempo proporcional entre partidos puede acabar generando un escenario aún más polarizado.
A pesar de la popularidad de las redes sociales, la televisión sigue desempeñando un papel central para el acceso a la información política. Así lo muestra el siguiente gráfico, elaborado a partir de datos del Eurobarómetro 2022, que recoge la media de las respuestas a la pregunta “¿Cuál es su medio preferido para adquirir información política?” para todos los países de la Unión Europea. La televisión es el medio preferido en todos los grupos de edad, por encima incluso de las redes sociales.
Para estudiar el mercado de noticias, he desarrollado un algoritmo que monitoriza diariamente los informativos de las principales cadenas nacionales—La Sexta, TVE, Telecinco y Antena 3. En el periodo de estudio de este trabajo—entre diciembre de 2022 y julio de 2023—proceso más de 500 horas de vídeo, y analizo sus transcripciones mediante técnicas de Machine Learning y Large Language Models (LLMs), lo que me permite construir un nuevo índice de sesgo político.
La Figura 2 muestra el resultado de este índice para los principales canales, agrupando los partidos en un bloque de izquierdas (PSOE y SUMAR) y otro de derechas (PP y VOX). Valores positivos indican un tono favorable hacia cada partido y viceversa. La Sexta aparece como el canal más afín a la izquierda, seguida de TVE, Telecinco y Antena 3, que se sitúa como el canal más cercano a la derecha. Para consultar más detalles sobre la clasificación y resultados, invito al lector a consultar nuestro proyecto Spanish Media Monitor, donde recopilamos y actualizamos estos datos y ofrecemos herramientas interactivas para comparar la cobertura política de los canales, seguir la evolución del sesgo en el tiempo y ver qué eventos generan más acuerdo o desacuerdo entre cadenas.
Respecto al otro lado del mercado, la demanda, utilizo datos de consumo televisivo procedentes de audímetros. Junto con la información sobre el sesgo político de las noticias, me permite calcular cuántos espectadores están expuestos a cada tipo de contenido.
Demanda de Noticias
Una de las principales contribuciones de mi trabajo reside en identificar por separado la oferta y la demanda, cosa que hasta ahora se veía dificultada por la falta de variación exógena en ambos lados del mercado. Los canales ajustan su sesgo teniendo en cuenta las preferencias de sus audiencias y, al mismo tiempo, las audiencias eligen su canal favorito en función de ese contenido. Por lo tanto, el contenido es endógeno.
Para identificar la demanda, utilizo shocks de oferta. En concreto, aprovecho el hecho de que los canales de televisión (y los medios tradicionales en general) contratan con agencias de noticias para obtener información sobre todos los eventos del día y en base a esto deciden su cobertura. Para capturar este proceso, recopilo más de 32.000 noticias de Agencia EFE y las clasifico según el tono y el partido al que se refieren, aplicando la misma metodología. Así construyo el panorama diario de la información política disponible, lo que me permite estimar cómo los canales ajustan su cobertura ante cambios exógenos en la actualidad política. La Figura 3 nos muestra cómo cambia el tiempo de cobertura en cada canal (eje y) cuando hay mayor abundancia de noticias positivas o negativas de un partido en particular (eje x).
¿Cómo reaccionan los canales ante estos cambios en la actualidad informativa? En primer lugar, las pendientes son mayoritariamente positivas: los canales no ignoran los eventos y, cuando hay más noticias sobre un partido, le dedican más tiempo. En segundo lugar, el ajuste es asimétrico: el tiempo extra es mayor cuando el contenido favorece al bloque afín al canal. Por ejemplo, cuando la proporción de historias positivas sobre la derecha aumenta en una desviación estándar, Antena 3 eleva su tiempo favorable a la derecha en 0,24 desviaciones estándar, mientras que los canales de orientación de izquierdas (TVE y La Sexta) apenas reaccionan. En cambio, las respuestas al aumento de contenido negativo sobre la derecha no son significativas: los canales ya dedican mucha cobertura a noticias negativas sobre ese bloque, así que hay poco margen para aumentar aún más ese tipo de contenido. Estas diferencias en cómo los canales pueden ajustar su cobertura en función de la composición del panorama informativo son las que me permiten identificar las preferencias de los espectadores por el contenido.
Integro estas medidas en un modelo estructural. En la demanda, estimo un modelo de elección discreta en el que los espectadores escogen su canal preferido en función del sesgo político que ofrecen en sus noticias. Las preferencias por el contenido político varían con la ideología del espectador (si son de derechas o izquierdas), lo que permite evaluar el grado de polarización en la demanda de información. Para estudiar el efecto de la campaña electoral, estimo el modelo en dos periodos: antes y durante la campaña de las elecciones generales de 2023.
Los resultados muestran que las preferencias de los espectadores cambian significativamente entre ambos periodos. Cuando comienza la campaña, la demanda de información se polariza aún más. La Figura 4 ilustra este resultado mostrando la elasticidad de la demanda para cada tipo de contenido en comunidades autónomas de izquierdas (panel izquierdo) y de derechas (panel derecho). Los espectadores demandan contenido positivo para su partido y penalizan el favorable al bloque contrario. Este último efecto, la aversión al grupo opuesto, es el que domina, en línea con el fenómeno de polarización afectiva, donde lo que prima es el rechazo al adversario más que el apoyo al propio grupo.
Oferta de Noticias
Una vez caracterizada la demanda, paso a modelizar la oferta. En la práctica, los canales revisan diariamente la audiencia y los eventos del día antes de decidir su cobertura. Para capturar esto, desarrollo un modelo donde los canales deciden el tiempo y tono dedicado a cada partido y compiten para maximizar la audiencia esperada. Los costes de producir sesgo dependen de la abundancia de noticias disponibles en el día, así como de factores no observables, como intereses privados.
Para identificar los costes, utilizo variación entre los informativos del mediodía y los de la noche. Como ambas ediciones están separadas sólo por unas pocas horas, las diferencias en el contenido de la noche se deben, sobre todo, a la llegada de noticias inesperadas durante la tarde. Esto me permite utilizar la variación intradía para controlar por los factores no observables e identificar los costes.
Los costes estimados revelan que los canales están bastante especializados en la producción de contenido político. Por ejemplo, si un canal de derechas hace la cobertura 1 punto porcentual más positiva hacia la izquierda, pierde en promedio 8 puntos porcentuales de cuota de audiencia. Para los canales de izquierdas, la pérdida es de sólo 3 puntos porcentuales. Para comparar magnitudes, estas pérdidas equivalen al 50% (en el caso de la derecha) o 20% (en el de la izquierda) de la caída de audiencia que se produce cuando un partido de Champions coincide con los informativos.
Regla de Tiempo Proporcional
Por último, utilizo el modelo estimado como laboratorio para evaluar la regla de proporcionalidad, que exige que el tiempo dedicado a cada partido sea proporcional a sus votos. Países como Francia o Italia aplican y supervisan esta norma; en España, solo la televisión pública declara seguirla.
El ejercicio contrafactual muestra que esta regla genera efectos no deseados. Para cumplir con la regla, los canales ajustan en dos márgenes: la cantidad total de contenido político y el tono con el que se presenta. Este último margen es clave, ya que la regulación solo controla el tiempo, no si la cobertura es positiva o negativa. Con una audiencia polarizada, el tono que resulta más rentable es el negativo hacia el partido opuesto. Esto provoca que el nuevo equilibrio tras aplicar la norma muestre una dispersión ideológica tres veces mayor.
En conclusión, dado que las principales medidas para la monitorización de medios ignoran el tono y la regulación se basa en ellas, pueden producirse efectos inesperados. ¿Y qué deberíamos hacer? Los resultados anteriores apuntan a que los canales responden a una audiencia ya polarizada. En este contexto, regular solo la oferta informativa puede generar distorsiones y, además, empujar a parte del público hacia otras plataformas como X o Facebook, que han demostrado ser focos de polarización y discurso de odio. Una vía complementaria consiste en actuar sobre la demanda: dar a los usuarios mejor información para revisar qué fuentes siguen y mejorar la calidad de las noticias que consumen. Dejo la pregunta abierta al debate.
