El concepto de “propaganda computacional” de Samuel Woolley y Philip Howard describe el uso de algoritmos, automatización y análisis de macrodatos en las plataformas de redes sociales para manipular la opinión pública a gran escala. Amplía las técnicas propagandísticas clásicas con herramientas de microsegmentación y amplificación artificial (Woolley & Howard, 2018). El trabajo comparativo posterior de Philip Howard y colegas muestra las diferentes formas organizativas que ha tomado la propaganda computacional en muchos países. Estas van desde tropas cibernéticas estatales hasta empresas privadas de desinformación por encargo (Howard, Lin, & Tuzov, 2023). Además, una revisión reciente de Hassan Mustafa, Markus Luczak-Roesch y David Johnstone sostiene que la propaganda computacional se entiende mejor como una “dinámica relacional” en evolución entre propagandistas, plataformas, gobiernos, organizaciones mediáticas y audiencias. Las estrategias de estos actores cambian en respuesta a sucesos específicos que las desencadenan (Mustafa, Luczak-Roesch, & Johnstone, 2025).
En el nivel de los regímenes autoritarios en particular, la revisión de Bryn Rosenfeld y Jeremy Wallace resulta notablemente cautelosa. Aunque la fuerte inversión de los gobiernos autoritarios en propaganda muestra que creen que es eficaz, la evidencia empírica rigurosa sobre si, cuándo y bajo qué condiciones la propaganda realmente cambia las actitudes y el comportamiento de los ciudadanos sigue siendo sorprendentemente limitada. Su eficacia depende probablemente del contenido del mensaje, de la relación entre el régimen y la audiencia, del contexto político y de las ideas previas de los ciudadanos (Rosenfeld & Wallace, 2024). Esta conclusión coincide mucho con los hallazgos sobre razonamiento motivado de la Sección 6.