Un tercer caso contemporáneo amplía los límites de esta revisión a un entorno de persuasión diferente a los otros aquí tratados. En vez de un mensaje puntual de una fuente clara, las redes sociales exponen a los usuarios, sobre todo a los adolescentes, a una exposición constante y seleccionada por algoritmos a las autopresentaciones cuidadosamente preparadas de sus pares. También los exponen a señales numéricas de popularidad y, a veces, a muestras de conductas de riesgo que se vuelven virales. La base psicológica es la teoría de la comparación social de Leon Festinger. Esta teoría dice que las personas evalúan sus propias capacidades y su posición social al compararse con otras personas, sobre todo con las que se parecen a ellas, y especialmente con personas que están en una posición mejor (Festinger, 1954). Más tarde, Jerry Suls y Ladd Wheeler ampliaron esta idea a una teoría más general sobre cómo las personas eligen con quién compararse y cómo los resultados de esa comparación afectan sus emociones (Suls & Wheeler, 2000). Cuando se aplica a plataformas centradas en la imagen, muchos estudios experimentales y correlacionales muestran que ver las autopresentaciones idealizadas de desconocidos genera aumentos medibles en emociones negativas, envidia e insatisfacción con el propio cuerpo. Un grupo influyente de experimentos hechos por Jasmine Fardouly y Lenny Vartanian encontró que sesiones breves de navegación por Instagram reducían el estado de ánimo y la satisfacción corporal en comparación con condiciones de control, sobre todo en mujeres que ya tenían tendencia a compararse con otras (Fardouly & Vartanian, 2016). Un metaanálisis de 2023 sobre estudios experimentales confirmó un efecto real, aunque pequeño, de la exposición a la comparación social ascendente sobre la autoevaluación y las emociones negativas en la literatura total (Meier & Schäfer, 2023, Häfer, 2023).

Esta literatura experimental adquirió notoriedad pública cuando el reportaje de 2021 de The Wall Street Journal, los “Facebook Files”, reveló que la propia investigación interna de Meta había encontrado que Instagram empeoraba los problemas de imagen corporal en aproximadamente una de cada tres adolescentes que ya se sentían mal con su cuerpo, y que las propias adolescentes, a través de varios estudios internos, atribuían espontáneamente aumentos de ansiedad y depresión a la plataforma (Wall Street Journal, 2021). Meta refutó públicamente el enfoque de la cobertura, señalando que su propia investigación interna también encontró que muchas adolescentes reportaban que la plataforma les ayudaba a sobrellevar momentos difíciles, y advirtió contra inferir un daño causal a partir de hallazgos que, según la empresa, eran más mixtos de lo que se representó (Meta, 2021) —una instancia temprana del debate sobre causalidad disputada que hoy domina esta literatura. Los datos de encuestas a nivel poblacional ofrecen cierto respaldo circunstancial a una preocupación más amplia: la Encuesta de Comportamiento de Riesgo Juvenil de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos encontró que los indicadores de tristeza, desesperanza e ideación suicida adolescentes aumentaron sustancialmente durante la década de 2013 a 2023, un período que coincide estrechamente con la adopción masiva de teléfonos inteligentes y redes sociales basadas en imágenes entre los adolescentes (Sin embargo, la pregunta de si el uso de las redes sociales causa esta tendencia en la población sigue siendo un tema de debate científico real y no hay un hallazgo confirmado. Esta revisión lo trata así, en lugar de tomar una postura. El psicólogo social Jonathan Haidt, en The Anxious Generation, sostiene que, a partir de patrones de correlación internacionales, experimentos naturales sobre prohibiciones de teléfonos en escuelas y una teoría más amplia sobre el desarrollo infantil interrumpido por la falta de juego, la adopción masiva de teléfonos inteligentes y redes sociales después de 2010 es una causa principal del aumento en depresión, ansiedad y autolesión en adolescentes (Haidt, 2024). Este argumento ha recibido críticas constantes de investigadores como Amy Orben y Candice Odgers. Ellos dicen que los estudios correlacionales y experimentales muestran solo efectos pequeños e irregulares, similares a los de comer papas o usar lentes; que la mayoría de los estudios no pueden definir la dirección de causa y efecto; y que los datos se pueden interpretar como que las redes sociales son un síntoma, un observador pasivo o un factor menor, más que una causa principal (como resume la revisión de 2024 de Nature sobre el debate) (Orben & Odgers, según reporta Nature, 2024). El psicólogo Christopher Ferguson ha dicho, por separado, que los metaanálisis recientes que buscan apoyo causal para la hipótesis de la reducción del uso tienen errores metodológicos serios. Haidt y sus colaboradores han respondido con respuestas detalladas en defensa de su interpretación causal de la misma evidencia (Ferguson, 2024; Haidt et al., 2024, publicado por el grupo de investigación de The Anxious Generation). La discusión sigue abierta y el enfoque de esta revisión es coherente con su actitud de precaución, que ya se menciona en otras partes (Secciones 14 y 19), sobre los resultados psicológicos de gran impacto que no han resistido un examen de replicación constante en su versión más fuerte. Sin entrar en el debate sobre las causas ni tomar postura sobre las tendencias generales de salud mental, hay un mecanismo diferente y más estructural que está mejor comprobado. Las plataformas de redes sociales buscan comercialmente aumentar el compromiso y el tiempo que los usuarios pasan en ellas. Cada vez más estudios muestran que los algoritmos de clasificación por relevancia destacan de forma sistemática el contenido que provoca emociones fuertes, es novedoso y genera comparaciones con muchas opciones. Esto sucede porque ese tipo de contenido consigue de forma constante más clics, más veces compartido y más visitas de regreso que los contenidos más tranquilos. Un estudio a gran escala de 2025 en PNAS Nexus documenta directamente este aumento de contenido de alta activación y divisivo (Brady et al., 2025, en PNAS Nexus). El testimonio ante el Comité de Comercio del Senado de Estados Unidos y la investigación posterior sobre el diseño de “tecnología persuasiva” han mostrado cómo las señales contadas de aprobación social (“me gusta”, número de visualizaciones, cantidad de seguidores) funcionan como una versión industrializada y siempre disponible del principio de prueba social que se explica en la Sección 5. Además, los esquemas de recompensa variables e impredecibles en el diseño del desplazamiento infinito y las notificaciones se basan en los mismos principios de refuerzo intermitente que han sido documentados desde hace tiempo en la tradición conductista para mantener hábitos de revisión compulsiva (Comité de Comercio del Senado de Estados Unidos, 2019). Estas características de diseño son diferentes al mecanismo de comparación social explicado antes. Sin embargo, probablemente lo empeoran. No solo existe contenido de comparación, sino que los incentivos económicos de la plataforma hacen que se muestre más ese tipo de contenido. Un mecanismo adicional y más claro se relaciona con el fenómeno viral de los “retos” (challenges). En estos casos, un video muestra a una persona realizando un acto arriesgado o peligroso. Otros usuarios, a menudo más jóvenes, lo imitan a gran escala. Segun la teoría del aprendizaje social de Albert Bandura los seres humanos, y los niños en especial, aprendemos conductas al observar e imitar modelos, sobre todo modelos que se les parecen, que reciben una recompensa o aprobación social por la conducta, y que no muestran consecuencias negativas visibles (Bandura, 1977). Una literatura paralela sobre el contagio suicida por David Phillips nos informa que las tasas de suicidio aumentan de forma medible en los días posteriores a noticias de suicidios en medios. A este patrón se le llama “efecto Werther” en referencia a la novela de Goethe. Se estableció que las representaciones mediáticas masivas de conductas autolesivas pueden aumentar la conducta imitativa entre espectadores demográficamente similares y ya vulnerables (Phillips, 1974). Las revisiones sistemáticas que observan si este patrón de contagio también ocurre en redes sociales han encontrado evidencia de apoyo, aunque con resultados metodológicos variados. Estas revisiones indican que dinámicas imitativas similares funcionan en entornos digitales, por lo general a mayor velocidad y escala que las documentadas en los estudios de la era de la radiodifusión. Una revisión sistemática de 2024 en Spanish Journal of Psychiatry and Mental Health resume esta literatura (Pérez et al., 2024). En el caso del contenido viral de “retos”, este marco sugiere que los sistemas de recomendación algorítmica, que están diseñados precisamente para mostrar contenido similar al que un usuario ya ha visto o con el que ha interactuado, pueden funcionar como un mecanismo de entrega muy eficiente para este tipo de demostración conductual modelada por pares y asociada a una recompensa. La investigación sobre aprendizaje observacional y contagio señala que este tipo de conducta es la más propensa a ser imitada. Además, se dirige en mayor medida a los usuarios adolescentes, cuya formación de identidad social los hace precisamente más susceptibles al modelado de pares (Sección 4). (Sección 4).

Este mecanismo ya no es solo materia de reconstrucción académica: varias familias de Estados Unidos y el Reino Unido han presentado demandas por muerte injusta contra TikTok, Meta, Snap y Google, alegando que los algoritmos de recomendación de estas plataformas dirigieron activamente a menores hacia contenido de “retos” peligrosos, incluidos algunos basados en la asfixia, que contribuyó a la muerte de sus hijos (Social Media Victims Law Center, 2025; UPI, 2025). Estas alegaciones están en litigio y no son un hecho juzgado: las plataformas generalmente han negado que sus algoritmos fueran una causa legal de las muertes, han argumentado que la inmunidad legal federal por contenido de terceros protege buena parte de la conducta en cuestión, y disputan que sus decisiones de diseño se caractericen como deliberadamente dañinas en lugar de como una consecuencia generalmente aplicable de la clasificación de contenido basada en el compromiso. Si los tribunales terminan por considerar que la curaduría algorítmica de este tipo es legalmente distinguible del alojamiento pasivo de contenido generado por los usuarios —como algunos fallos recientes de apelación han sugerido que es al menos plausible—, sigue siendo una cuestión sin resolver y estrechamente vigilada en el litigio multidistrital en curso ante los tribunales federales de Estados Unidos.

En conjunto, este anexo sugiere que las redes sociales curadas algorítmicamente constituyen una instancia inusualmente concentrada de varios mecanismos examinados a lo largo de esta revisión —la comparación social, la prueba social industrializada, el refuerzo variable y el contagio basado en el aprendizaje observacional— que operan de manera continua, a escala global, y desproporcionadamente sobre usuarios adolescentes cuya formación de identidad en curso la literatura del desarrollo identifica como un período de mayor susceptibilidad a la influencia de los pares (Sección 4). Si este patrón se entiende mejor como una arquitectura de persuasión novedosa y deliberadamente explotadora, como alegan los demandantes y algunos críticos, o si es un subproducto no intencional de sus modelos de negocio, optimizados para el asegurar atención continua ininterrumpida,  pero aplicados a una escala sin precedentes, como sostienen las propias plataformas, sigue siendo objeto de controversia en la literatura científica sobre causalidad. Es un ejemplo más, junto con el efecto boomerang y varias controversias de replicación neurocientífica discutidas en otras partes de esta revisión (Secciones 14, 17 y 19), de no necesariamente un hallazgo de gran repercusión de los métodos de persuasión, cuyas afirmaciones de causalidad posiblemente son mayores que sus resultados y que la evidencia subyacente.