Mateo Gentzkow

Matthew Gentzkow (nacido el 27 de abril de 1975) es un economista estadounidense y profesor de economía en la Universidad de Stanford . ^{[ 2 ]} Anteriormente, fue profesor Richard O. Ryan de Economía y miembro de la Facultad de la Familia Neubauer en la Escuela de Negocios Booth de la Universidad de Chicago . ^{[ 3 ]} Fue galardonado con la Medalla John Bates Clark en 2014. ^{[ 4 ]} Fue elegido miembro de la Academia Nacional de Ciencias en 2022. ^{[ 5 ]}

Gentzkow obtuvo su licenciatura en economía en 1997, su maestría en economía en 2002 y su doctorado en economía en 2004, todos de la Universidad de Harvard . ^{[ 3 ] [ 6 ]} Su investigación se centra en los campos de la organización industrial y la economía política .

Gentzkow estudia la transmisión de información, tanto en teoría como en la práctica. Su trabajo ha permitido identificar por qué se produce la persuasión, las causas del sesgo mediático y el efecto de los medios de comunicación en los resultados reales.

Uno de sus artículos más influyentes es el fundamental " Persuasión Bayesiana ", escrito en coautoría con Emir Kamenica en 2011. ^{[ 7 ] [ 8 ]} El problema que consideran es el de un emisor que envía una señal a un receptor, quien está obligado a informar verazmente los resultados de los experimentos. Tanto el emisor como el receptor parten de una información previa precisa, por lo que revelar información verdadera no puede cambiar su distribución posterior promedio. Sin embargo, el emisor tiene discreción sobre qué experimentos implementa. ¿Cómo y cuándo puede ese agente aumentar su utilidad? Kamenica y Gentzkow demuestran que, siempre que la respuesta del receptor sea no lineal en función de sus creencias y la distribución de las distribuciones posteriores sea convexa, el emisor puede diseñar una señal que cambie la acción del receptor en su beneficio. ^{[ 9 ]}

Para dar un ejemplo concreto, consideremos a un fiscal que desea convencer a un juez de la culpabilidad de un acusado. Al fiscal no le importa la culpabilidad o la inocencia, sino simplemente maximizar el número de personas condenadas. Tanto el fiscal como el juez saben que la probabilidad real de que un acusado sea culpable es de 0,3, y también asumen que una investigación completa establecería perfectamente quién es culpable y quién no. El juez condenará siempre que su probabilidad posterior de culpabilidad supere 0,5. Si el fiscal no realiza ninguna investigación, no conseguirá ninguna condena; si realiza una investigación completa, el 30% de las personas serán condenadas. Sin embargo, es posible obtener mejores resultados. Supongamos que analiza la sangre en la escena del crimen para determinar su grupo sanguíneo, y resulta ser de tipo A. El 42% de la población de EE. UU. tiene sangre de tipo A, por lo que la probabilidad de culpabilidad supera 0,5, y el fiscal se detiene ahí. Para el resto, el fiscal investiga a fondo. Es posible que hasta el 60% de las personas del ejemplo sean condenadas, a pesar de que todos conozcan las probabilidades reales involucradas. ^{[ 10 ] [ 11 ]}

Esto ha tenido una influencia considerable en la teoría económica y ha creado el subcampo del diseño de la información . Explica por qué, por citar algunos ejemplos, todos pueden beneficiarse de que las escuelas solo proporcionen información general sobre las calificaciones, ^{[ 12 ]} la policía debería aleatorizar imperfectamente sus patrullajes, o por qué Google podría reducir la congestión compartiendo solo información imperfecta. ^{[ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]}

Gentzkow también ha estudiado el alcance y las fuentes del sesgo mediático en Estados Unidos, generalmente junto con Jesse Shapiro . En “Media Bias and Reputation”, describen los medios sesgados como resultado racional de la incertidumbre del consumidor. Inicialmente, las personas no saben qué fuentes de noticias son precisas o no, pero sí tienen creencias previas sobre cómo es el mundo. Cuando ven que una fuente de noticias coincide con ellas, cambian sus creencias sobre la fuente y la consideran más fiable. A diferencia de trabajos anteriores, su modelo predice que una mayor competencia debería reducir el sesgo. ^{[ 16 ]} Gentzkow, Shapiro y Sinkinson encuentran que, históricamente, la competencia aumentaría la diversidad ideológica de los periódicos disponibles. ^{[ 17 ]}

En “¿Qué impulsa la inclinación mediática?”, exploran empíricamente cómo los consumidores influyen en el sesgo de los medios. Para estimarlo, primero deben construir un índice de inclinación con una cardinalidad significativa, lo cual logran utilizando las diferencias en la elección del lenguaje entre republicanos y demócratas en el Registro del Congreso de 2005. Tras medir el grado de inclinación de los distintos periódicos, pueden estimar la demanda de inclinación analizando la diferencia en la circulación entre barrios con mayor población republicana o demócrata. Luego, toman esta estimación de la demanda de inclinación y se preguntan cuánta inclinación elegirían los periódicos si su objetivo fuera maximizar sus ganancias. Dado que la cantidad real de inclinación coincide estrechamente con la cantidad que maximiza las ganancias, concluyen que los propietarios no influyen en la cantidad de sesgo mediático y que, de hecho, esta está determinada por la demanda del público. Dos periódicos con el mismo propietario no serán más similares entre sí que si pertenecieran a personas diferentes. ^{[ 18 ]}

En los últimos años, Gentzkow ha sido un referente en la comprensión de la polarización política, la desinformación y las redes sociales. A diferencia de lo que se suele creer, él (junto con Boxell y Shapiro) no encuentra que las redes sociales hayan contribuido significativamente a la polarización política. La polarización creció más entre los grupos menos expuestos a las redes sociales. ^{[ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]} La polarización creció más en Estados Unidos que en otros países, aunque no pueden explicar con certeza el motivo. ^{[ 22 ]}

Alcott y Gentzkow cuantifican la cantidad de "noticias falsas" que hubo en las elecciones de 2016, la inclinación partidista y cómo esto afectó la probabilidad de que se creyeran ciertas noticias. Las noticias falsas favorecieron a Donald Trump , pero tuvieron poca repercusión: proporcionan un efecto aproximado de una diferencia de quizás una centésima de punto porcentual en el porcentaje de votos. ^{[ 23 ] [ 24 ]}

Gentzkow también ha estudiado cuánto influyen las redes sociales en el bienestar, o en su falta de él. Las redes sociales son adictivas: la demanda de bienestar por parte de las personas determina la intensidad de dicha demanda. En «Los efectos de las redes sociales en el bienestar», él, Allcott, Braghieri y Eichmeyer llevaron a cabo un experimento en el que los participantes dejaron de usar Facebook durante cuatro semanas antes de las elecciones de mitad de mandato de 2018. Los participantes que dejaron de usar Facebook reportaron un gran aumento en su bienestar y una disminución persistente en el uso de Facebook posteriormente. ^{[ 25 ] [ 26 ]}

La naturaleza adictiva de las redes sociales tiende a sobreestimar el excedente del consumidor obtenido, aunque este sigue siendo sustancialmente positivo. En «Adicción digital», Allcott, Gentzkow y Song incentivan a los participantes del estudio a limitar su uso de las redes sociales. De acuerdo con su perspectiva, estas limitaciones tuvieron efectos persistentes y redujeron considerablemente el consumo de redes sociales. Las personas no consideraron plenamente la naturaleza adictiva del consumo de redes sociales al comenzar. Gentzkow y sus coautores estiman que el 31 % del uso de redes sociales se debe a un comportamiento adictivo. ^{[ 27 ] [ 28 ]}

• Gentzkow, Matthew; Shapiro, Jesse M. (2011). "Segregación ideológica en línea y fuera de línea" (PDF) . Quarterly Journal of Economics . 126 (4): 1799– 1839. doi : 10.1093/qje/qjr044 . hdl : 1811/52901 . S2CID 9303073 . 
• Gentzkow, Matthew; Shapiro, Jesse M .; Sinkinson, Michael (2011). "El efecto de la entrada y salida de periódicos en la política electoral" (PDF) . American Economic Review . 101 (7): 2980–3018 . doi : 10.1257/aer.101.7.2980 . S2CID 8735798 . 
• Gentzkow, Matthew; Shapiro, Jesse M. (2006). "Sesgo mediático y reputación". Journal of Political Economy . 114 (2): 280– 316. CiteSeerX 10.1.1.578.5971 . doi : 10.1086/499414 . S2CID 222429768 .  

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