Emma Fraxanet Morales és investigadora del Barcelona Supercomputing Center (BSC), on estudia la polarització, el comportament dels usuaris i les dinàmiques d’interacció a les plataformes digitals a través de la ciència de dades, la intel·ligència artificial i la ciència de xarxes. Física de formació, ha orientat la seva trajectòria cap a les ciències socials computacionals, un camp que aplica eines matemàtiques i computacionals per entendre fenòmens socials complexos.

La seva recerca ha estat reconeguda amb el Premi DonaTIC 2026 en la categoria de Revelació, un guardó que arriba després de defensar la tesi doctoral i en un moment en què comença a impulsar nous projectes. Fraxanet considera que el reconeixement és tant una valoració de la feina feta durant el doctorat com una empenta per definir la seva pròpia línia de recerca.

En aquesta entrevista amb Metadata, la investigadora reflexiona sobre com les xarxes socials poden amplificar els discursos extrems, el paper dels algoritmes en la polarització i els canvis que pot comportar la intel·ligència artificial generativa en la manera com consumim informació. També reivindica la necessitat de dissenyar plataformes amb objectius més enllà de la rendibilitat i de construir referents femenins que mostrin trajectòries professionals diverses i reals.

El Premi DonaTIC reconeix la teva trajectòria en la categoria de Revelació. Què representa aquest guardó per a tu i com vas rebre la notícia?

Va ser una sorpresa. Havia vist les guanyadores d’anys anteriors i em semblava que tenien trajectòries més consolidades. Jo encara sento que tinc molt per assolir i per aprendre. Però entenc que la categoria de Revelació té precisament aquesta intenció, perquè està adreçada a dones que tenen una trajectòria més curta en el sector.

Estic molt contenta perquè el premi arriba en un moment en què he tancat de manera natural l’etapa del doctorat, que vaig defensar ara fa gairebé un any. Des de llavors he estat acabant de tancar projectes i aquest estiu he començat a plantejar-ne de nous. Per això, el reconeixement arriba de manera molt orgànica en el punt en què em trobo: representa una valoració de la feina feta durant el doctorat i, alhora, una empenta per als projectes que vull impulsar a partir d’ara.

Quin paper tenen els referents femenins a l’hora d’atreure més dones cap a la ciència i la tecnologia? Quines persones t’han inspirat?

En tenen moltíssim. És tan senzill com poder-te veure reflectida en algú i entendre que ets capaç de treballar en una disciplina i, sobretot, que tens alguna cosa a aportar-hi.

Però crec que no n’hi ha prou amb mostrar noms i cares. A mi m’ha ajudat molt més entendre que hi ha diferents maneres de treballar i que dins d’un mateix àmbit hi encaixen rols i habilitats molt diversos. Cal exposar les nenes, les noies i altres minories del sector tecnològic a perfils diferents. No només hem d’explicar què ha fet una persona, sinó també quina trajectòria ha seguit, quins dubtes i obstacles ha trobat, quins sacrificis ha fet i com ha reconduït les coses que no li funcionaven. Si no ho fem així, ens arrisquem a mostrar referents que semblen perfectes i inassolibles.

“Els Premis DonaTIC són importants perquè fan visibles les dones que treballen en tecnologia i contribueixen a crear referents diversos i propers per a les noves generacions.” 

En el meu cas, des del principi he tingut referents molt a prop: la meva mare i la meva germana. La meva mare és biòloga i ha estat professora d’institut tota la vida. D’ella he après que tenir coneixement no és suficient: també cal paciència i esforç per comunicar-lo i transmetre’l, tant en la docència com a l’hora de construir col·laboracions.

La meva germana és doctora en Física i em porta quatre anys. En moments delicats, com quan has de triar una carrera o quan ets a mitja titulació i dubtes de si ets prou bona, parlar amb ella em va ajudar molt. Em va permetre entendre que tenir dubtes és normal i que és millor acceptar obertament que no ho sabem tot. Això ajuda a treure's de sobre el pes de la síndrome de la impostora i a continuar endavant.

També he tingut altres referents: les poques professores que vaig tenir durant la carrera de Física, investigadores del meu àmbit que segueixo i amb qui coincideixo en congressos, i col·laboradores amb qui he treballat. Hi ha una certa sensació de lleugeresa quan et mires als ulls amb altres dones en espais on som poques i notes que hi ha un acompanyament.

Voldria destacar també les companyes que vaig conèixer a Young IT Girls, on vaig participar entre el 2021 i el 2023. Va ser durant la pandèmia i malauradament vaig poder conèixer poques persones en persona. Recordo especialment l’eficiència i l’amabilitat amb què estava organitzat tot. Crec que mai no havia vist un grup de persones tan eficient i just. Tot i que només en vaig formar part uns anys, me’n vaig endur un aprenentatge molt important sobre com coordinar-me en grups de col·laboració i una manera d’entendre l’ètica del treball.

També has destacat la importància dels equips i les persones que t’han acompanyat. Com t’han ajudat els mentors i col·laboradors a construir la teva trajectòria?

Crec que cap trajectòria és lineal. Hi ha èpoques en què ets més productiva i tens més motivació, i d’altres en què estàs en un moment baix i és fàcil dubtar de per què ets on ets.

Durant els estudis i els meus primers anys en recerca he tingut la sort que les persones del meu entorn sabessin reconèixer en quin d’aquests moments em trobava i m’oferissin el que necessitava. En les etapes més baixes, això vol dir sentir que algú aposta per tu, que et recorda què saps fer bé i que té paciència perquè puguis trobar el camí de tornada. Però també és important que, quan estàs en un moment molt bo, algú et posi els peus a terra i et recordi que el temps i l’energia són limitats. Un bon consell sobre quins camins no has de seguir, sobretot al principi de la carrera, et pot estalviar molts esforços. En el meu cas, els directors de tesi, Vicenç Gómez i David Garcia, i col·laboradors habituals com Max Pellert han tingut aquest paper.

D’altra banda, m’agrada molt organitzar activitats i ocupar-me de la part més social de la recerca. Durant el doctorat vaig organitzar trobades internes del departament i, juntament amb altres estudiants internacionals, unes jornades a la Garrotxa, el Winter Workshop on Complex Systems 2024. Sense aquestes activitats, la feina d’investigadora se’m faria una mica massa solitària.

“El problema més gran que veig a les xarxes socials són els incentius amb què s’han dissenyat: prioritzen retenir l’atenció dels usuaris i maximitzar la interacció, per davant de promoure una conversa pública saludable.”

Agraeixo que els meus supervisors em donessin llibertat per dedicar temps a aquestes "missions secundàries", tot i que no es tradueixen directament en publicacions o citacions. M’han acabat aportant oportunitats molt enriquidores. A la UPF també va ser important el suport d’Aurelio Ruiz, una persona sempre disposada a ajudar i a organitzar qualsevol cosa. Les comunitats s’enriqueixen molt gràcies a persones així.

Actualment treballo al Laboratori de Ciències Socials i Humanitats Computacionals del BSC, on he trobat un equip molt interdisciplinari. Per a mi és una experiència nova que m’ha obert els ulls a diferents maneres de fer recerca. És un equip dinàmic, que no té por de pensar amb una mica més d’ambició —potser hi influeix tenir un superordinador al costat—, però que alhora manté un component humà molt important. Crec que és una combinació ideal per establir-me i definir la meva pròpia línia de recerca.

Vas estudiar Física i t’has especialitzat en ciències socials computacionals. Com vas passar d’estudiar sistemes físics a investigar el comportament humà a les xarxes?

Potser no sembla un recorregut gaire directe, però hi ha força persones que han seguit un camí semblant. En el meu cas, durant la carrera de Física vaig aprendre a estudiar diferents contextos com a sistemes formats per unitats que interaccionen entre elles, i a simplificar aquests sistemes a partir de normes bàsiques. També vaig aprendre què és un sistema complex: un sistema en què les parts estan interconnectades i, quan interactuen, poden generar propietats que no són evidents si estudies cada element per separat.

Després, al màster en Sistemes Intel·ligents, vaig aprendre diferents eines computacionals i, sobretot, vaig descobrir la ciència de xarxes aplicada als sistemes socials. Va ser aquí on totes les peces van encaixar. Em vaig adonar que, en lloc de partícules, les unitats podien ser usuaris, i que les interaccions podien ser, per exemple, els "m’agrada" d’una plataforma com Facebook.

“Ens arrisquem a mostrar referents que semblen perfectes i inassolibles, especialment a les noies joves. Necessitem models diversos, propers i reals, que també facin visibles els dubtes, els errors i els aprenentatges.”

Fenòmens complexos com l’extremisme o la polarització també requereixen una mirada sobre el sistema en conjunt per poder-los entendre. Ara bé, és imprescindible col·laborar amb investigadors de disciplines que tenen més coneixement d’aquests fenòmens, com la ciència política o la sociologia. Si no ho fem, correm el risc de reinventar la roda o de simplificar massa les normes del sistema. Això pot donar lloc a publicacions molt elegants, però amb poques possibilitats de tenir un impacte real.

La teva recerca se centra en la polarització digital. Fins a quin punt les xarxes socials contribueixen a dividir la societat?

Després de quatre anys investigant aquest tema, la meva opinió ha passat per diferents fases. És cert que a les xarxes socials, tot i que sovint hi actuem de manera més anònima, tendim a mostrar algunes identitats de manera més explícita, com ara la ideologia política. Alhora, moltes narratives se simplifiquen perquè els continguts que triomfen són fàcils de consumir i apel·len a les emocions, especialment la ira, la indignació, la frustració o l’ansietat.

Tot i això, els humans ja tenim una tendència a formar part de grups. Les bombolles vinculades a la classe social, l’edat, els interessos o altres factors existien abans de les xarxes. Per tant, més que la divisió en si mateixa, em preocupen dues qüestions.

La primera és què passa quan les identitats es tornen molt marcades i les narratives es simplifiquen tant. Un article de Chris Bail i els seus col·laboradors, publicat el 2018 amb el títol Exposure to opposing views on social media can increase political polarization, demostra que, segons les condicions, exposar persones amb opinions oposades a les xarxes socials pot augmentar la polarització afectiva. És a dir, podem acabar creant un camp de batalla en què el discurs empitjora i no permet una conversa sana entre punts de vista diferents. Només queda el "nosaltres" contra "els altres".

“Podem acabar creant un camp de batalla en què el discurs empitjora i no permet una conversa sana entre punts de vista diferents.”

La segona qüestió és qui té més visibilitat o qui fa més soroll a les xarxes. Si les persones amb opinions més extremes són les que ocupen més espai, acabem donant molta veu a aquests posicionaments. Això pot arrossegar persones més moderades cap a discursos extrems, perquè tenen la impressió que aquella és l'opinió majoritària. És un fenomen que es veu especialment en discursos d'extrema dreta i en espais com la manosfera, que han sabut aprofitar molt bé les dinàmiques de les xarxes socials.

Com utilitzeu la intel·ligència artificial i la ciència de xarxes per estudiar les interaccions entre usuaris?

Les dades que fem servir per estudiar les interaccions a les plataformes digitals solen ser conjunts molt grans d’informació. Per si soles, aquestes dades no ens expliquen gaire cosa. Necessitem noves maneres de representar-les i eines que ens permetin identificar patrons rellevants. Aquí és on entren la ciència de xarxes i alguns mètodes d’intel·ligència artificial.

Per exemple, si volem estudiar una comunitat de persones que parlen sobre unes eleccions a Twitter, actualment X, podem representar-la com una xarxa en què els usuaris són nodes —punts dins l’espai— i les interaccions entre ells són enllaços. Si analitzem la forma d’aquesta xarxa, podem veure quins grups concentren més connexions, si hi ha dues o més comunitats ben definides o com es pot difondre la informació entre els usuaris.

Pel que fa a la intel·ligència artificial, un exemple és la classificació de textos. En lloc de tenir persones que hagin d’analitzar manualment cada comentari per determinar si conté informació política o si és agressiu o ofensiu, podem entrenar models perquè facin aquesta classificació de manera més automatitzada. Això sí, sempre cal comprovar-ne la precisió amb un conjunt de comentaris que hagin estat anotats per persones.

Els algoritmes ens tanquen en bombolles informatives o també poden ajudar-nos a descobrir opinions diferents de les nostres?

Els algoritmes són eines optimitzades per assolir un objectiu concret. Per tant, en general, no són el problema per si mateixos. El problema és que els algoritmes de les grans plataformes digitals s’han dissenyat tenint present un interès principal: la rendibilitat.

En el cas de les xarxes socials, això es tradueix a mantenir els usuaris connectats durant més temps perquè vegin més anuncis. Les plataformes no són gratuïtes: les paguem amb el nostre temps i la nostra atenció. Això fa que alguns dels algoritmes que han tingut més èxit tendeixin a mostrar-nos continguts alineats amb les nostres creences o, fins i tot, continguts cada vegada més extrems.

“Les xarxes socials no són gratuïtes: les paguem amb el nostre temps i la nostra atenció.”

També hi ha casos en què els algoritmes ens mostren opinions molt oposades a les nostres. Però això pot generar una reacció de rebuig que també ens manté enganxats a la plataforma. Tampoc no és una situació que afavoreixi una conversa constructiva.

Per contrarestar aquests dissenys, des de la recerca i altres àmbits s’estan estudiant alternatives que promoguin espais digitals prosocials, és a dir, que generin beneficis per a la societat i per als usuaris. Hi ha iniciatives que treballen per identificar i provar empíricament quins algoritmes i dissenys de plataformes poden afavorir diàlegs més sans i constructius, com ara Prosocial Design.

Com pot afectar la intel·ligència artificial generativa la polarització i la confiança en la informació que circula per internet?

Encara no sabem ben bé què passarà, però és un bon moment perquè des de la recerca comencem a plantejar-nos aquestes preguntes, perquè segurament tindrà un efecte.

Ja estem veient que el paradigma de les xarxes socials està canviant. Cada vegada s’assemblen menys a una xarxa i més a una mena de televisió 2.0. Ja no es tracta tant de veure què fa la gent que coneixes, mantenir el contacte o debatre opinions, sinó de consumir contingut de manera més passiva, recomanat a partir de perfils molt personalitzats.

De moment, les plataformes encara mostren continguts creats per altres usuaris, tot i que cada vegada hi ha menys creadors ocasionals i més perfils professionalitzats, com els influencers. Però també hi trobem cada vegada més contingut generat amb intel·ligència artificial. Això canvia les regles del joc i probablement també transformarà la informació que rebem i els criteris que determinen quins continguts tenen més visibilitat. Som en un moment crític i hem de tenir presents aquests canvis quan naveguem per les xarxes.

“Cal crear canals de comunicació útils i eficaços, però també governats de manera més col·lectiva.”

D’altra banda, hi ha un nou actor important: els xats d’intel·ligència artificial generativa, com ChatGPT, Claude o Gemini. Molta gent és conscient que no es pot refiar completament del que diuen aquests models i que poden tenir un impacte negatiu. Tot i això, són tan potents que s’estan incorporant a moltes activitats quotidianes, tant professionals com personals, i fins i tot s’utilitzen per demanar consell mèdic.

Aquestes interaccions són molt més difícils d’estudiar perquè passen en entorns tancats i són altament personalitzades. Això dificulta que els investigadors puguem rastrejar quina informació circula dins d’aquests sistemes i com influeix en les persones. Haurem de trobar noves maneres d’abordar aquest repte.

Què aporta la supercomputació a l’estudi del comportament humà? Quins són els límits d’analitzar grans volums de dades socials?

Tornant als models d’intel·ligència artificial generativa, tenir accés a un supercomputador ens permet estudiar models semblants als que hi ha darrere de ChatGPT o Claude, en aquest cas models disponibles en obert. Els podem utilitzar tant per entendre com funcionen com per investigar maneres robustes d’incorporar-los com a eines d’anàlisi en el procés de recerca.

També hi ha anàlisis que només són possibles amb grans recursos computacionals. Tenir accés a un supercomputador t’anima a plantejar projectes més ambiciosos i a explorar preguntes que, altrament, no podries abordar.

Ara bé, els límits més importants continuen sent els d’una recerca ben feta. En destacaria dos: la possibilitat que altres laboratoris puguin reproduir els resultats i el respecte a la privacitat de les persones de les quals utilitzem les dades. Disposar de molta capacitat de càlcul no elimina aquestes responsabilitats.

Vas formar part de Young IT Girls, una iniciativa per promoure les vocacions tecnològiques entre les joves. Què cal canviar perquè més nenes es plantegin una carrera científica?

A Young IT Girls hi havia moltes iniciatives. En el meu cas, vaig participar sobretot en #UnCafèAmb, un pòdcast en què entrevistàvem dones referents. Però crec que les activitats amb més potencial d’impacte són les visites a instituts i escoles per fer tallers, perquè permeten generar diàleg, respondre preguntes i demostrar que al darrere de la tecnologia hi ha persones reals.

Trobo que un taller sempre pot funcionar millor que una xerrada, sobretot en disciplines que poden intimidar, com la informàtica. Les nenes han de poder programar i aconseguir alguna cosa, per petita que sigui. Això els permet fer el primer pas i comprovar que no hi ha una barrera tan gran com pot semblar. És important que els tallers comencin pels conceptes bàsics, que no utilitzin tecnicismes sense explicar-los i que mostrin que programar és un procés en què t’equivoques constantment. No passa res: ho arregles i continues.

Durant el doctorat, tant fent docència en assignatures com Aprenentatge Automàtic com coordinant el curs d’estiu de ciència de dades del Campus Júnior de la UPF, adreçat a estudiants d’institut, he pogut observar que encara hi ha força inseguretat, fins i tot entre les noies que ja han triat aquests camins. Sovint aixequen menys la mà per respondre i volen tenir-ho tot perfecte abans d’atrevir-se a compartir-ho.

Crec que és responsabilitat nostra crear espais on se sentin segures per compartir coses que encara no estan acabades i expressar els seus dubtes. Guanyar aquesta confiança és fonamental per poder continuar avançant durant els estudis i, més endavant, en el món laboral o acadèmic.

Si poguessis canviar una sola cosa de les xarxes socials actuals perquè fossin més saludables per a la societat, què canviaries?

El problema més gran que veig a les xarxes socials són els incentius. Si fossin plataformes dissenyades amb l’objectiu de generar debat constructiu, connectar persones i facilitar la transmissió d’informació, no estaríem on som ara.

La idea de les xarxes socials com a places públiques digitals ha fet molt de mal, perquè en realitat mai no han estat públiques. És evident que darrere dels avenços tecnològics que han fet possibles aquestes plataformes hi havia persones amb intencions prosocials. Però, si la decisió final depèn de la rendibilitat, s’acaben prenent decisions que no necessàriament beneficien els usuaris ni la societat.

A més, aquestes empreses tecnològiques s’han aprofitat de molt codi i tecnologia de programari lliure i obert que no ha rebut el reconeixement que es mereixia. Recomano el llibre Las redes son nuestras, de Marta Franco, a qui vulgui conèixer més detalls sobre aquesta qüestió.

“La recerca sobre les xarxes socials necessita una mirada interdisciplinària: combinar la ciència de dades amb les ciències socials ens permet entendre millor com ens relacionem i com es formen les opinions a internet.” 

Al final, el que cal canviar és qui decideix les regles del joc. Les regulacions impulsades per les institucions públiques i els governs són difícils d’aplicar perquè aquestes empreses tenen molt poder i, de vegades, prefereixen pagar multes abans que canviar el seu funcionament. A això s’hi afegeix l’opacitat dels algoritmes i dels dissenys que hi ha al darrere.

Potser ha arribat el moment de promoure alternatives realment públiques. No pot ser que la gent continuï utilitzant Twitter perquè és el lloc on li resulta més fàcil seguir les comunicacions oficials dels cossos de seguretat, per exemple, tot i que ja hi hagi alternatives com els canals de WhatsApp o Telegram. Cal crear canals de comunicació útils i eficaços, però també governats de manera més col·lectiva.

És possible que en el disseny d’aquestes alternatives també cometem errors, perquè no és una tasca senzilla. Però, com a mínim, hi haurà la voluntat d’investigar què ha passat i de corregir-los.