Generative artificial intelligence personalization shapes sport fan identity through algorithmic understanding and shared experience

Resumen Técnico: Inteligencia Artificial Generativa, Personalización e Identidad del Aficionado al Deporte

Planteamiento del Problema
Si bien la inteligencia artificial generativa (GenAI) media cada vez más la forma en que las plataformas digitales se dirigen a los individuos, existe una comprensión limitada de cómo la personalización generada afecta las identidades sociales que dependen de la experiencia colectiva. El aficionado al deporte presenta un caso crítico para esta investigación, ya que requiere un equilibrio entre el contenido personalmente significativo y las narrativas, emociones y puntos de referencia compartidos. A diferencia del consumo basado en preferencias (por ejemplo, el comercio minorista o la música), donde la relevancia es la métrica principal, el aficionado al deporte implica una conexión psicológica sostenida por la pertenencia a un grupo y rituales colectivos. El problema central abordado es si la personalización generada por IA puede reconocer simultáneamente al aficionado individual y preservar la base social compartida del aficionado, o si corre el riesgo de fragmentar la comunidad mediante la "sobre-individualización".

Metodología
El estudio emplea un enfoque multimétodo que consta de cuatro componentes empíricos vinculados para probar un modelo conceptual de doble vía:

1. Estudio 1 (Exploración Cualitativa): Un análisis de contenido de 28 entrevistas basadas en texto con aficionados digitales al deporte. Esta fase aclaró los límites de los constructos, identificó temas de relevancia de identidad y conectividad social, e informó el diseño de los estímulos.
2. Estudio 2a (Preprueba de Estímulos): Un diseño factorial de 2 por 2 ($N=118$) que prueba la validez de los textos de estímulo que manipularon la personalización relevante para la identidad (presente/ausente) y la personalización socialmente conectiva (presente/ausente).
3. Estudio 2b (Experimento Aleatorizado): Un experimento en línea aleatorizado de 2 por 2 más amplio ($N=609$) que examina los efectos causales inmediatos de las características del contenido sobre la percepción de comprensión algorítmica, la percepción de la experiencia compartida de afición y los resultados de identidad.
4. Estudio 3 (Encuesta Longitudinal): Una encuesta de panel de tres olas de aficionados al deporte ($T3\ N=461$) que mide el uso de GenAI que ocurre naturalmente en el Tiempo 1, las percepciones del proceso en el Tiempo 2 y los resultados de identidad/compromiso en el Tiempo 3. Este diseño permitió el examen de asociaciones ordenadas temporalmente.

Los constructos teóricos incluyeron la personalización relevante para la identidad (que refleja la historia, los valores y las relaciones emocionales), la personalización socialmente conectiva (que vincula a los individuos con las narrativas y reacciones colectivas), la percepción de comprensión algorítmica (la creencia de que el sistema reconoce la identidad del aficionado) y la percepción de la experiencia compartida de afición (el sentido de conexión con la comunidad más amplia).

Resultos Clave
La evidencia empírica respalda un modelo de doble vía de la personalización de GenAI:

• Mecanismo de Doble Vía:
  • Vía Relevante para la Identidad: La personalización relevante para la identidad aumentó significativamente la percepción de comprensión algorítmica ($b=0.663, p<.001$ en el experimento; $b=0.369, p<.001$ en la encuesta). Esta vía confirma la relación específica del individuo con el objeto deportivo.
  • Vía Socialmente Conectiva: La personalización socialmente conectiva aumentó significativamente la percepción de la experiencia compartida de afición ($b=0.637, p<.001$ en el experimento; $b=0.285, p<.001$ en la encuesta). Esta vía refuerza la conexión del aficionado con el colectivo.
• Resultados de Identidad: Ambas características de personalización aumentaron los resultados de identidad inmediatos (respuesta de identidad e identificación momentánea con el equipo/deporte) en el experimento. En la encuesta longitudinal, tanto la percepción de comprensión algorítmica como la percepción de la experiencia compartida de afición se asociaron positivamente con la respuesta de identidad posterior.
• Continuidad del Compromiso: La percepción de la experiencia compartida de afición se asoció positivamente con la continuidad del compromiso posterior ($b=0.307, p<.001$).
• El Riesgo de la Sobre-Individualización:
  • La personalización relevante para la identidad se asoció con una mayor percepción de sobre-individualización en el experimento.
  • Crucialmente, en la encuesta longitudinal, el uso de GenAI sobre-individualizado se asoció negativamente con la percepción de la experiencia compartida de afición ($b=-0.187, p<.001$). Esto sugiere que, si bien la personalización puede reconocer al individuo, el estrechamiento excesivo de la experiencia lo aisla de las narrativas compartidas.
• Efectos de Interacción: El estudio no encontró efectos de interacción estadísticamente fiables entre la personalización relevante para la identidad y la socialmente conectiva, lo que sugiere que sus efectos sobre las percepciones del proceso son mayoritariamente aditivos en lugar de sinérgicos o sustitutivos.

Contribuciones Clave
El artículo realiza tres contribuciones teóricas principales:

1. GenAI como Interfaz de Identidad Social: Conceptualiza la personalización de GenAI no meramente como una tecnología de segmentación, sino como una interfaz de identidad social donde las organizaciones y las plataformas negocian el reconocimiento y la pertenencia.
2. Percepción de Comprensión Algorítmica: Identifica la "percepción de comprensión algorítmica" como una forma distinta de reconocimiento mediado por IA en entornos culturalmente significativos, diferenciándola de la confianza o la precisión genéricas. Postula que los aficionados evalúan si el sistema comprende su identidad, no solo sus clics.
3. La Necesidad de la Experiencia Compartida: Desafía la suposición de que la personalización mejora únicamente mediante el ajuste individual. Los hallazgos demuestran que, en contextos de identidad social, el valor de la personalización depende de equilibrar la relevancia individual con la visibilidad colectiva.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores sostienen que la personalización de la IA no solo apunta a las preferencias; reorganiza las condiciones a través de las cuales las personas se sienten reconocidas como individuos y conectadas con un mundo cultural compartido. El estudio argumenta que, para que la GenAI sea efectiva en comunidades basadas en la identidad como la afición al deporte, debe evitar la "paradoja de la personalización", donde la hiper-personalización conduce al aislamiento social.

El artículo concluye que el desafío central de diseño es reconocer a las personas sin privatizar las comunidades que hacen que el reconocimiento sea significativo. Los sistemas de GenAI son más valiosos cuando ayudan a los individuos a sentirse personalmente vistos mientras mantienen su conexión con los mundos compartidos que otorgan fuerza social a la identidad. Los autores señalan que estos hallazgos son específicos al contexto del aficionado al deporte digital chino y llaman a futuras investigaciones para examinar variaciones transculturales y resultados a largo plazo como la retención y la participación comunitaria.