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=== Demanda colectiva de transferencia de datos ===
En noviembre de 2019, se presentó una demanda colectiva en California que alegaba que TikTok transfirió información de identificación personal de personas estadounidenses a servidores ubicados en China propiedad de Tencent y [[Alibaba Group|Alibaba]].<ref>{{cite news |url=https://www.bbc.com/news/business-50640110 |title=TikTok sent user data to China, US lawsuit claims |date=3 de diciembre de 2019 |work=BBC News |access-date=5 de diciembre de 2019 |archive-url=https://web.archive.org/web/20191205021729/https://www.bbc.com/news/business-50640110|archive-date=5 de diciembre de 2019 }}</ref><ref>{{cite news |url=https://www.thedailybeast.com/california-class-action-lawsuit-accuses-tiktok-of-illegally-harvesting-data-and-sending-it-to-china |title=California Class-Action Lawsuit Accuses TikTok of Illegally Harvesting Data and Sending It to China |last=Montgomery |first=Blake |date=2 de diciembre de 2019 |work=[[The Daily Beast]] |access-date=4 de diciembre de 2019 |archive-url=https://web.archive.org/web/20191203142027/https://www.thedailybeast.com/california-class-action-lawsuit-accuses-tiktok-of-illegally-harvesting-data-and-sending-it-to-china |archive-date=3 de diciembre de 2019 }}</ref><ref>{{cite news |url=https://www.technologyreview.com/f/614859/tiktok-lawsuit-privacy-china-cfius-investigation-global-internet/ |title=TikTok's second lawsuit in a week brings a US ban a shade closer |last=Chen |first=Angela |date=5 de diciembre de 2019 |work=[[MIT Technology Review]] |access-date=5 de diciembre de 2019 |archive-date=22 de agosto de 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200822023725/https://www.technologyreview.com/2019/12/05/75079/tiktok-lawsuit-privacy-china-cfius-investigation-global-internet/ }}</ref> La demanda también acusó a ByteDance, la empresa matriz de TikTok, de tomar contenido de los usuarios sin su permiso. La demandante de la demanda, la estudiante universitaria Misty Hong, descargó la aplicación pero dijo que nunca creó una cuenta. Se dio cuenta unos meses después de que TikTok le había creado una cuenta usando su información (como biométrica) y había hecho un resumen de su información. La demanda también alega que se envió información al gigante tecnológico chino [[Baidu]].<ref>{{cite web |url=https://gdpr.report/news/2019/12/04/privacy-tiktok-found-secretly-transferring-user-data-to-china/ |title=#Privacy: TikTok found secretly transferring user data to China |first=Meera |last=Narendra |date=4 de diciembre de 2019 |access-date=25 de mayo de 2020 |archive-date=22 de agosto de 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200822023718/https://gdpr.report/news/2019/12/04/privacy-tiktok-found-secretly-transferring-user-data-to-china/ }}</ref> En julio de 2020, veinte demandas contra TikTok se fusionaron en una sola demanda colectiva en el Tribunal de Distrito de los Estados Unidos para el Distrito Norte de Illinois.<ref>{{cite news|last=Allyn|first=Bobby|date=4 de agosto de 2020|title=Class-Action Lawsuit Claims TikTok Steals Kids' Data And Sends It To China|work=NPR|url=https://www.npr.org/2020/08/04/898836158/class-action-lawsuit-claims-tiktok-steals-kids-data-and-sends-it-to-china|access-date=4 de agosto de 2020|archive-date=22 de agosto de 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20200822023655/https://www.npr.org/2020/08/04/898836158/class-action-lawsuit-claims-tiktok-steals-kids-data-and-sends-it-to-china}}</ref> En febrero de 2021, TikTok acordó pagar $92 millones para resolver la demanda colectiva.<ref>{{Cite news|last=Allyn|first=Bobby|date=25 de febrero de 2021|title=TikTok To Pay $92 Million To Settle Class-Action Suit Over 'Theft' Of Personal Data|work=[[NPR]]|url=https://www.npr.org/2021/02/25/971460327/tiktok-to-pay-92-million-to-settle-class-action-suit-over-theft-of-personal-data|access-date=26 de febrero de 2021}}</ref>
== Adicción a TikTok ==
Si bien hay pocos estudios científicos todavía sobre el fenómeno TikTok, pero neurólogos investigadores de la [[Universidad Zheijang]] (China) se aproximaron ya con un primer trabajo publicado en agosto del 2021 sobre cómo actúa esta red social en el cerebro de sus usuarios para lograr una elevada adicción entre sus usuarios.
En una encuesta entre 208 personas de edades entre 17 y 31 años, encontraron 153 usuarios de TikTok, que son en los que se basó el estudio. La mayoría de ellos (67%) usaba la red social menos de una hora al día; el 30%, entre una y dos horas al día. Una pequeña parte de ellos, (3%) utilizó la aplicación más de dos horas al día.
La conclusión de este estudio, que se basó en neuroimagen de las áreas cerebrales, es que el algoritmo de recomendación de TikTok “es capaz de descubrir contenidos que regulan la actividad de un conjunto de subregiones de la red neuronal por defecto y del área tegmental ventral –donde se libera dopamina– para reforzar el comportamiento de ver vídeos”.
En resumen, el algoritmo de recomendación de videos de TikTok es un perfeccionado estimulador de producción de dopamina, un neurotransmisor que se libera en el cerebro cuando espera alguna recompensa, que pueden ser muchas cosas, incluido un corto vídeo de 15 segundos.
En estos momentos hay varios estudios en marcha sobre este fenómeno adictivo. Incluso la propia compañía es consciente de que una parte de sus usuarios está demasiado enganchada y que hay que tratar de remediarlo.
Al respecto, TikTok explicó que realizó algunos cambios destinados a reducir la utilización intensiva de su aplicación que hacen algunos jóvenes. Entre las medidas, la red de videos cortos impide que los usuarios de entre 13 y 15 años reciban notificaciones después de las 9 de la noche.
== Algoritmo ==
Nada más abrir la red, te muestra varios vídeos de corta duración de forma que empieza a clasificar lo que te gusta y lo que no. De hecho, uno de sus puntos fuertes es que se adapta plenamente a cada usuario, de manera que todos viven una experiencia diferente y personalizada.
La plataforma también ha querido evitar el llamado ‘efecto burbuja’ porque esta ‘hiperpersonalización’ del contenido, puede generar el efecto contrario: que el usuario se aburra al visualizar siempre el mismo tipo de vídeos.
De esta manera, la red social continuará intercalando vídeos sugeridos con otros que sabe que le gustan al usuario, de forma que pueda luchar contra el aislamiento que puede producir (efecto burbuja). Por ello, la app ‘penaliza’ la duplicidad de contenidos para que puedas consumir vídeos variados e interesantes, vídeos que se consideren spam, o vídeos que hayas visto previamente.
Principalmente, el algoritmo tiene en cuenta las interacciones de los usuarios. Aquí podemos incluir:
-Contenido creado por el usuario
-Vídeos que le gustan al usuario
-Vídeos que comparte fuera o dentro de la plataforma
-Perfiles a los que sigue
-Comentarios que publica
TikTok también tiene en cuenta la información que incluimos en la descripción del vídeo como es el uso de hashtags o subtítulos. Además, añadir música o filtros puede ser de gran utilidad.
El algoritmo cuenta con indicadores fuertes, es decir, de mayor peso, para clasificar el vídeo como relevante, así como indicadores débiles, que también son interesantes, pero no tan determinantes para que un vídeo se considere relevante.
Un ejemplo de indicador fuerte sería que el usuario vea un vídeo de principio a fin y un indicador débil que el usuario y el creador de contenido vivan en el mismo país. Es decir, no importa tanto si desde España se visualiza un vídeo de otro país hispanohablante si este vídeo no se consume hasta el final.
El algoritmo altamente personalizable de Tiktok que nos muestra el contenido de ‘Para ti’, es mucho más adictivo que el de otras redes sociales. Solo con ver un vídeo, ya te adentras en una categoría. Además, el nivel de adicción y dopamina que genera la plataforma es superior al de otras apps como Facebook, Instagram o Twitter.
El objetivo del algoritmo es que pases la mayor cantidad de tiempo en la aplicación porque cuanto más tiempo la usas, más información recoge de ti y más adictivo se vuelve, debido a que acierta más sobre tus gustos. Mientras tanto, Tiktok, monetiza.
Resulta curioso el hecho de que su propio nombre ‘TikTok’, similar al sonido que hacen los relojes, ya nos advierte de que vamos a dedicar mucho tiempo a consumir contenido de su plataforma. ¡Te contamos por qué es tan adictivo!
Nada más registrarte, ya busca clasificarte. Cuando empiezas a usarla te muestra vídeos populares basados en tus datos de registro y en datos demográficos.
En función de estos vídeos, empieza a filtrar tus intereses. Por ejemplo, puede saber si eres deportista, si te gusta un estilo de vida healthy, si te gustan las recetas o si estás feliz o triste.
Detecta todos tus movimientos. Si compartes, si das like, si pausas el vídeo, así como el tiempo que pasas viendo cada vídeo.
En cuestión de 1 o 2 horas ya te conoce. A veces, en menos de 1 hora ya te asigna un perfil y te empieza a sugerir vídeos basados en tus intereses (con casi un 90% de acierto).
Un aspecto que no podemos olvidarnos mencionar es que, en función de tu situación personal, has de tener cuidado cuando usas la plataforma a causa del efecto ‘Rabbit Holes’.
Este efecto hace referencia a que una persona no puede escapar de su propio algoritmo, es decir, se va hundiendo más y más en una clasificación de contenido.
De hecho, el Wall Street Journal creó un bot programado para tener interés e invertir tiempo en consumir vídeos sobre salud mental o depresión en TikTok.
El resultado fue que TikTok comenzó a mostrarle cada vez más vídeos con temáticas depresivas o melancólicas al bot. La lógica es sencilla: puede agravar la situación de personas con problemas de diferente tipo. Por ejemplo, un usuario que con algún [[TCA]] puede acabar en una categoría específica de dietas estrictas y ser contraproducente.
== Véase también ==
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