Acosta Sánchez, Cecilia AndreaSánchez Ortiz, Stephania2026-10-062026-10-062026-10-03Sanchez Ortiz, S. (2026). Más allá del Scroll: análisis de la adaptación algorítmica al consumo de entretenimiento en Tik Tok e Instagram para el diseño de una estrategia multimedia de comunicación digital crítica. [Trabajo de Maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucionalhttp://hdl.handle.net/11634/74472La presente investigación analizó el comportamiento adaptativo de los algoritmos de recomendación de TikTok e Instagram frente a modificaciones deliberadas en el consumo de contenidos de entretenimiento de trece adultos millennials de Bogotá, con el propósito de fundamentar una estrategia multimedia de comunicación digital crítica orientada a la alfabetización algorítmica. El estudio partió del reconocimiento de que los sistemas de recomendación personalizan la información a partir de las interacciones de los usuarios, influyendo en la configuración de intereses, percepciones y hábitos de consumo dentro de un contexto caracterizado por el capitalismo de la vigilancia, la economía de la atención y la creciente mediación algorítmica de la información. La investigación se desarrolló mediante un enfoque de métodos mixtos con predominio cualitativo y un carácter exploratorio y aplicado. Como estrategia metodológica se implementó un ejercicio de ingeniería inversa a través del Laboratorio de Acción Estratégica Digital (LAED), en el que los trece participantes realizaron cuatro actividades de intervención sobre sus patrones habituales de consumo digital. Durante el proceso se integraron registros conversacionales, bitácoras analíticas híbridas, entrevistas narrativas de cierre en formato podcast, extracción de datos mediante scraping y dashboards individuales para documentar y analizar la evolución de las recomendaciones generadas por las plataformas. Los resultados evidenciaron que los algoritmos de TikTok e Instagram no se adaptan de forma inmediata ni uniforme, sino mediante una lógica de dos fases, primero refuerzan el consumo habitual del usuario; segundo, ajustan las recomendaciones en función de las nuevas señales de interacción sostenidas en el tiempo. Sin embargo, estos ajustes no sustituyen por completo el contenido ya codificado por el algoritmo como interés previo, sino que tiende a coexistir con él. Asimismo, se identificaron diferencias entre ambas plataformas en la velocidad de respuesta, las categorías de contenido priorizadas, las narrativas predominantes y la circulación de publicidad personalizada, junto con variaciones asociadas al perfil digital de cada participante del LAED, lo que evidencia que la capacidad de adaptación algorítmica depende de la alineación entre el contenido asignado y la identidad digital previamente construida por el usuario. Como resultado aplicado de la investigación se diseñó la plataforma multimedia Más allá del scroll, concebida como una estrategia de comunicación digital crítica para la alfabetización algorítmica. La plataforma integra recursos educomunicativos, contenidos interactivos, visualizaciones de datos, materiales audiovisuales y herramientas participativas orientadas a fortalecer la comprensión crítica sobre el funcionamiento de los sistemas de recomendación y promover decisiones más conscientes en el consumo y la producción de contenidos digitales. En este sentido, la investigación aporta una metodología replicable para el análisis de algoritmos desde las ciencias de la comunicación y una propuesta multimedia que favorece la apropiación social del conocimiento generado por el Laboratorio de Acción Estratégica Digital.This research analyzed the adaptive behavior of TikTok and Instagram recommendation algorithms in response to deliberate modifications in the entertainment content consumption of thirteen millennial adults in Bogotá, with the purpose of grounding a critical digital communication strategy oriented toward algorithmic literacy. The study started from the recognition that recommendation systems personalize information based on user interactions, influencing the configuration of interests, perceptions, and consumption habits within a context marked by surveillance capitalism, the attention economy, and the growing algorithmic mediation of information. The research was conducted through a mixed-methods approach with a qualitative predominance and an exploratory, applied character. As a methodological strategy, a reverse-engineering exercise was implemented through the Digital Strategic Action Laboratory (LAED), in which the thirteen participants carried out four intervention activities on their habitual digital consumption patterns. Throughout the process, conversational records, hybrid analytical logs, closing narrative interviews in podcast format, data extraction through scraping, and individual dashboards were integrated to document and analyze the evolution of the recommendations generated by the platforms. The results showed that TikTok's and Instagram's algorithms do not adapt immediately or uniformly, but rather follow a two-phase logic: first, they reinforce the user's habitual consumption; second, they adjust recommendations based on new interaction signals sustained over time. However, these adjustments do not fully replace content already encoded by the algorithm as a prior interest but tend to coexist with it. Likewise, differences were identified between both platforms in response speed, prioritized content categories, predominant narratives, and the circulation of personalized advertising, along with variations associated with each LAED participant's digital profile, which shows that the algorithm's adaptive capacity depends on the alignment between the assigned content and the digital identity previously built by the user. As an applied outcome of the research, the multimedia platform Más allá del scroll (Beyond the Scroll) was designed, conceived as a critical digital communication strategy for algorithmic literacy. The platform integrates educommunicative resources, interactive content, data visualizations, audiovisual materials, and participatory tools aimed at strengthening critical understanding of how recommendation systems work and promoting more conscious decisions in the consumption and production of digital content. In this sense, the research contributes a replicable methodology for the analysis of algorithms from the field of communication sciences, as well as a multimedia proposal that fosters the social appropriation of the knowledge generated by the Digital Strategic Action Laboratory.application/pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/master thesisAlgorithmic literacyCritical digital communicationDigital narrativesEconomy of attentionEducommunicationFilter bubblesInstagramRecommendation algorithmsSurveillance capitalismTikTokComunicación, Culturas Digitales y Visualización de DatosComunicación digitalRedes socialesConsumo de contenidos digitalesAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Alfabetización algorítmicaAlgoritmos de recomendaciónBurbujas informativasCapitalismo de la vigilanciaComunicación digital críticaEconomía de la atenciónEducomunicaciónNarrativas digitalesInstagramTikTokreponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co