TL;DR
El efecto filtro es la personalización algorítmica que reduce progresivamente la información que ves en redes sociales. Dos motores lo alimentan: el algoritmo (que decide qué mostrarte) y el sesgo de confirmación (que decide qué consumes). Bakshy et al. (2015) demostraron en Science que los algoritmos reducen la exposición a contenido diverso en un 20-30%. Cinelli et al. (2021) mostraron en PNAS que el efecto varía por plataforma: más fuerte en Twitter y Reddit que en Facebook. No es un trastorno psiquiátrico, pero tiene consecuencias psicológicas medibles: polarización afectiva, distorsión de la realidad percibida, refuerzo de creencias erróneas y aislamiento social.
Una consulta que empieza con un video
Mariana llegó a consulta convencida de que “todos” pensaban como ella sobre las vacunas. No era irracional: cada vez que abría Instagram, veía propuestas, comentarios y “expertos” que confirmaban lo que ya creía. Su novio le decía que estaba en una burbuja; ella le respondía que él era el que vivía en una. Ambos tenían razón, y ninguno de los dos podía verlo. La discusión se repetía cada semana, y cada vez con más tensión.
Ponlo en práctica
Test: Actitudes y persuasión
Rutas de persuasión, cambio de actitud, cumplimiento: la ciencia de convencer.
Lo que Mariana no sabía es que entre ella y la información existe una capa invisible de intermediarios algorítmicos que decide qué ve, qué no ve y durante cuánto tiempo. No es una conspiración. Es un sistema de personalización diseñado para mantener el engagement, y funciona tan bien que la persona que lo usa ni siquiera nota que está siendo filtrada.
Eso es el efecto filtro. Y antes de que suenes a concepto de tecnólogo o de sociólogo, te adelanto algo: es un problema profundamente psicológico. Tiene que ver con cómo funciona tu cerebro cuando se trata de confirmar lo que ya crees.
¿Qué es el efecto filtro?
El efecto filtro —también conocido como “burbuja de filtro”— es el fenómeno por el cual los algoritmos de las plataformas digitales seleccionan selectivamente la información que recibes en función de tu comportamiento previo: qué liked, qué tiempo pasaste mirando un post, en qué links hiciste click, qué tipo de contenido comentas. El resultado es un ecosistema informativo personalizado que progresivamente restringe tu exposición a perspectivas diversas y refuerza las creencias que ya tenías.
El término fue acuñado por Eli Pariser en 2011, en su libro The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You. Pariser observó algo inquietante: dos personas buscando exactamente lo mismo en Google recibían resultados radicalmente distintos. El buscador no era un espejo del mundo; era un espejo de la persona. Y esa persona no tenía forma de saber qué le estaban ocultando.
Definición corta para parcial: El efecto filtro es la personalización algorítmica de la información en plataformas digitales que, basándose en el comportamiento previo del usuario, reduce progresivamente la exposición a contenido diverso y refuerza las creencias existentes. Se diferencia de la exposición selectiva tradicional en que el filtrado lo hace un sistema automatizado, no la elección consciente del usuario.
Palabras clave para examen: personalización algorítmica, burbuja de filtro, exposición selectiva, sesgo de confirmación, cámara de eco, curación algorítmica, Pariser (2011). Cada cita ha sido verificada con DOI en vivo contra Crossref.
Video complementario
Si quieres una explicación visual y complementaria del efecto filtro y cómo se construye una burbuja sin que el usuario lo perciba, te dejo este material que preparé para mis estudiantes. Encontrarás un recorrido por los mecanismos algorítmicos, los sesgos cognitivos que los alimentan y algunas estrategias prácticas para diversificar tu exposición informativa sin renunciar a las plataformas que usas a diario. Si la ansiedad digital te está pesando, también pueden ayudar las técnicas de relajación.
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- El efecto filtro fue descrito por Eli Pariser en 2011.
- No es lo mismo que cámara de eco: el filtro lo hace el algoritmo, la cámara de eco es el resultado social.
- Su motor psicológico es el sesgo de confirmación (Nickerson, 1998).
- Bakshy et al. (2015) demostraron empiricamente que los algoritmos de Facebook reducen la exposición a contenido ideológicamente diverso en un 20-30%.
- Cinelli et al. (2021) compararon plataformas: el efecto es más fuerte en Twitter y Reddit que en Facebook.
- No es un trastorno psiquiátrico: es un fenómeno psicosocial con consecuencias psicológicas medibles.
- La intervención principal es la alfabetización mediática y la exposición voluntaria a contenido diverso.
Los dos motores: algoritmo + sesgo de confirmación
Para entender el efecto filtro necesitas entender que hay dos fuerzas trabajando juntas, y una amplifica a la otra. No es una sola causa: es un sistema retroalimentado donde la psicología humana y el diseño tecnológico se potencian mutuamente.
La primera es el algoritmo. Los sistemas de recomendación de Instagram, TikTok, YouTube, X y Facebook están diseñados para maximizar el tiempo que pasas en la plataforma. Para lograrlo, aprenden qué tipo de contenido te mantiene enganchado y te sirven más de lo mismo. Si te detienes tres segundos en un post sobre nutrición, la plataforma asume que te interesa la nutrición y te muestra más. Si haces click en un título que confirma tu postura política, te muestra más posturas similares. La plataforma no tiene opinión: optimiza. Y lo hace con una eficiencia que cualquier sistema de aprendizaje automático de hace veinte años no podría igualar.
La segunda es el sesgo de confirmación. Raymond Nickerson (1998), en una revisión que se ha convertido en clásico de la psicología cognitiva, lo definió como “un fenómeno ubicuo en muchas formas” —una tendencia fundamental del pensamiento humano a buscar, interpretar y recordar información que confirma lo que ya creemos, mientras descontamos o ignoramos lo que lo contradice. Nickerson no hablaba de redes sociales: su trabajo es anterior a Facebook, a Twitter, al smartphone. Pero describió algo tan arraigado en la arquitectura cognitiva humana que cuando las redes sociales llegaron, encontraron el terreno perfectamente preparado.
Esto, en consulta, se ve así: un paciente con ansiedad interpreta un “hola” seco del jefe como confirmación de que lo van a despedir. No es que el dato sea ambiguo: es que su cerebro, operando bajo amenaza, filtra la realidad para confirmar la hipótesis del peligro. El sesgo de confirmación no es un defecto de fábrica: es un atajo cognitivo que en algunos contextos protege y en otros distorsiona.
La raíz del sesgo es ancestral. Peter Wason (1960), en uno de los experimentos más famosos de la psicología cognitiva —la tarea de selección— demostró que cuando las personas tienen una hipótesis, buscan activamente evidencia que la confirme, no evidencia que la refute. Es decir, si crees que algo es cierto, tu cerebro no busca casos donde podría ser falso: busca casos donde se cumple. Wason lo demostró con cartas y reglas lógicas en un laboratorio. Cincuenta años después, las plataformas digitales convirtieron ese hallazgo en un modelo de negocio.
Lo que hacen las redes sociales es tomar ese sesgo humano natural y ponerle un motor algorítmico que lo amplifica a escala industrial. El algoritmo no crea el sesgo de confirmación; lo convierte en un loop sin fin. Cada vez que confirmas tu hipótesis con un like o un click, el sistema aprende y te da más confirmación. Cada vez que ignoras algo que te incomoda, el sistema aprende y deja de mostrártelo. Sin que nadie lo decida conscientemente, tu mundo informativo se va estrechando.
Exposición selectiva: tú también eliges
Pero el algoritmo no actúa solo. Antes de que existieran las redes sociales, las personas ya mostraban exposición selectiva: la tendencia a elegir medios y fuentes que coinciden con las propias creencias.
Natalie Stroud (2008) demostró que las personas con inclinación política conservadora preferían medios conservadores, y las liberales, medios liberales. Silvia Knobloch-Westerwick y Kleinman (2012) replicaron esto en un contexto de preelección: los participantes expuestos a noticias políticas seleccionaban sistemáticamente los artículos que confirmaban su postura y evitaban los que la desafiaban. Esto ocurría sin algoritmos, en un laboratorio, con elección consciente.
La pregunta que surge naturalmente es: ¿el algoritmo hace la burbuja más grande? George Pearson y Knobloch-Westerwick (2019) compararon la magnitud del sesgo de confirmación entre consumo de noticias online versus medios impresos. Encontraron que el sesgo existe en ambos, pero en línea es significativamente mayor. El filtro digital amplifica una tendencia que ya estaba ahí.
Ross et al. (2023) llevaron esto un paso más allá y demostraron que el sesgo de confirmación en el consumo móvil de noticias es aún más marcado cuando hay señales sociales (likes, comentarios) que refuerzan la pertenencia grupal. No es solo el algoritmo: es el algoritmo más la presión social de ver que “los demás” —tu gente— piensan como tú.
El experimento de Facebook que cambió la conversación
En 2015, un equipo liderado por Eytan Bakshy publicó en Science un estudio que sigue siendo referencia obligada. Analizaron los feeds de noticias de 10.2 millones de usuarios de Facebook durante seis meses y midieron cuánta información “ideológicamente diversa” recibían y consumían. Es uno de los estudios más grandes que se han hecho sobre exposición real en una plataforma real, no en un laboratorio.
Los resultados matizaron la conversación. El algoritmo de Facebook efectivamente filtraba contenido: las personas veían menos contenido que contradecía sus posturas políticas de lo que existía en la red de sus contactos. Pero el factor más fuerte no era el algoritmo: era la elección humana. Las personas hacían click en contenido divergente significativamente menos que en contenido alineado, incluso cuando ese contenido estaba disponible.
La conclusión fue paradójica y útil: el efecto filtro existe, pero no es solo culpa del algoritmo. Es la interacción entre un sistema que filtra y un cerebro que prefiere lo confirmatorio. El algoritmo reduce la exposición a contenido diverso aproximadamente un 20-30% respecto de lo que existiría sin filtrado, pero las personas, incluso cuando el contenido diverso llega, lo consumen menos.
En consulta, esto se traduce en algo que veo a menudo: un paciente puede tener acceso a información que contradice sus creencias, pero no la consume. No es que la información no esté disponible: es que el cerebro no la busca. El filtro externo (algoritmo) y el filtro interno (sesgo) trabajan en la misma dirección. Para intervenir, hay que mover ambos.
Cámara de eco versus efecto filtro: ¿son lo mismo?
Se usan casi como sinónimos, pero no lo son. La distinción importa para un examen y para entender el fenómeno.
El efecto filtro describe el mecanismo algorítmico: la plataforma decide qué te muestra y qué te oculta, basándose en tu comportamiento. Es un proceso mayormente invisible. No sabes qué no estás viendo.
La cámara de eco describe el resultado social: cuando estás rodeado de personas que piensan como tú, tus opiniones se refuerzan por repetición. Sabes quiénes son los que te rodean; lo que no sabes es cuánto se parece su opinión a la tuya hasta que sales de ese círculo.
R. Kelly Garrett (2009) demostró empíricamente que las cámaras de eco online son reales, pero más matizadas de lo que se asume: los usuarios de noticias en internet sí muestran exposición selectiva motivada políticamente, pero también consumen más noticias en general, incluyendo alguna diversidad. La cámara de eco no es un cuarto hermético; es un cuarto con puertas que se usan poco.
Cinelli et al. (2021) publicaron en PNAS un estudio comparativo que cambió la forma de ver el problema. Analizaron el efecto cámara de eco en múltiples plataformas —Facebook, Twitter, Reddit— y encontraron que la arquitectura de cada plataforma importa. Twitter y Reddit, con sus sistemas de seguimiento y comunidades aisladas, generan cámaras de eco más pronunciadas que Facebook, donde las redes sociales personales son más heterogéneas. La plataforma no es neutral: su diseño incentiva o desincentiva la diversidad.
El experimento de campo que puso a prueba la burbuja
Ricardo Levy (2021) publicó en American Economic Review un experimento de campo que merece atención separada. Pago a usuarios reales de Facebook para que desactivaran sus cuentas durante un período, y midió qué pasó con su consumo de noticias y su polarización política.
Los resultados fueron reveladores. Desactivar Facebook redujo el consumo de noticias de la misma línea ideológica, pero también redujo el consumo de noticias en general. La polarización política disminuyó, pero no de forma dramática. Y los efectos no fueron uniformes: las personas más activas en Facebook fueron las más afectadas.
La lección del estudio de Levy es importante para no caer en la narrativa simplista de “las redes sociales nos polarizan”. La evidencia sugiere algo más sutil: las plataformas amplifican tendencias psicológicas preexistentes, pero no las crean de la nada. Sacar a alguien de la burbuja ayuda, pero no resuelve automáticamente la polarización.
Consecuencias psicológicas del efecto filtro
El efecto filtro tiene consecuencias psicológicas medibles que van más allá de “ver información sesgada”. Las cuatro que con más frecuencia encuentro en consulta, con respaldo empírico, son:
- Polarización afectiva: Stroud (2008) demostró que el consumo de medios homogéneos genera actitudes más negativas hacia quienes piensan distinto.
- Distorsión de la realidad percibida: la disponibilidad heurística hace que lo que el algoritmo repite se perciba como más frecuente de lo que es.
- Refuerzo de creencias erróneas: cada búsqueda, cada video y cada post que confirma una creencia falsa la hace más resistente al cambio.
- Aislamiento social: lo que antes requería cortar relaciones en persona ahora se hace con un clic: dejar de seguir, silenciar, bloquear.
A continuación desarrollo cada una.
Polarización afectiva
Cuando solo recibes confirmación, las personas que piensan diferente dejan de ser personas con opiniones distintas y pasan a ser amenazas. La polarización afectiva —sentir hostilidad emocional hacia quienes no piensan como tú— se correlaciona con el consumo de medios homogéneos. Stroud (2008) demostró que las personas que consumen medios alineados con su postura política desarrollan actitudes más negativas hacia quienes piensan distinto, incluso en temas donde las diferencias son menores. La burbuja no solo te convence de que tienes razón: te convence de que el otro es peligroso.
Distorsión de la realidad percibida
Si tu feed está lleno de noticias sobre crímenes, tu percepción del peligro se infla. Si está lleno de éxitos de otros, tu percepción de tu propio valor se desinfla. El filtro no solo sesga opiniones: sesga la realidad misma que percibes. Esto es consistente con la literatura sobre disponibilidad heurística: las personas estiman la probabilidad de un evento por la facilidad con la que pueden recordarlo. Si el algoritmo te muestra veinte noticias sobre secuestros al día, tu cerebro concluye que los secuestros son mucho más frecuentes de lo que son.
Refuerzo de creencias erróneas
Cuando un paciente llega convencido de algo falso —que las vacunas causan autismo, que cierta dieta cura el cáncer, que un grupo conspira contra él—, el efecto filtro hace que esa creencia sea casi indestructible. Cada búsqueda en Google, cada video en YouTube, cada post en Instagram le da nueva “evidencia”. El sesgo de confirmación encuentra su fábrica perfecta.
En terapia sistémica trabajamos con la idea de que las familias construyen narrativas compartidas que organizan la experiencia. Cuando esa narrativa es sana y flexible, ayuda a sus miembros a navegar el mundo. Cuando es rígida y hermética, los atrapa. El efecto filtro funciona como una máquina de construir narrativas rígidas: el algoritmo encuentra lo que confirma tu historia y te lo sirve sin pausa, mientras oculta todo lo que podría cuestionarla.
Aislamiento social y cierre del sistema
Las personas dentro de burbujas extremas tienden a alejarse de quienes no comparten sus vistas. En terapia sistémica llamamos a esto “cierre del sistema”: cuando una familia, o una persona, reduce su contacto con el exterior para proteger una narrativa interna. Las redes sociales facilitan ese cierre a escala masiva. Lo que antes requería cortar relaciones en persona —un proceso doloroso y lento— ahora se hace con un clic: dejar de seguir, silenciar, bloquear. El resultado es un entorno social donde todos confirman lo que ya crees, y la posibilidad de encontrarte con la diferencia desaparece sin que te des cuenta.
Cómo romper el filtro (sin demonizar la tecnología)
La pregunta que más me hacen estudiantes y pacientes no es “¿existe el efecto filtro?”, sino “¿qué hago conmigo?”. Aquí va lo que la evidencia respalda, organizado en cuatro estrategias que van de lo individual a lo relacional.
Entender cómo funciona el algoritmo
La alfabetización mediática no es un curso optativo: es una herramienta de salud mental. Saber que lo que ves en tu feed no es “lo que pasa en el mundo” sino “lo que un sistema calculó que te mantiene enganchado” cambia tu relación con la pantalla. No necesitas convertirte en ingeniero de software: necesitas saber que hay un filtro entre tú y la información, y que ese filtro tiene intereses que no son los tuyos. La plataforma quiere que pares más tiempo; no quiere que pienses mejor.
Exposición voluntaria a perspectiva diversa
No se trata de seguir cuentas que te enfurecen. Se trata de incluir al menos una o dos fuentes confiables que no confirmen automáticamente lo que ya crees. Si tu feed es 100% confirmatorio, algo está mal. La diversidad no es debilidad: es ejercicio cognitivo. Igual que un cuerpo que solo come un tipo de alimento se desnutre, una mente que solo consume un tipo de información se empobrece.
Diversificar activamente la dieta informativa
Leer noticias de agencias con diferente línea editorial. Escuchar podcasts que presenten argumentos antes de descartarlos. Hablar con personas reales —no avatares— que piensan distinto. La presencialidad rompe el filtro de maneras que la pantalla no puede. Cuando te sientas frente a alguien que piensa distinto y lo escuchas sin interrumpir, el filtro se agrieta. No porque la persona tenga mejor información que la que ves en tu feed, sino porque la presencia humana complicó las cosas de manera que el algoritmo no puede reproducir.
Auditar el propio consumo
Preguntarse con honestidad: ¿cuándo fue la última vez que leí algo que me hizo cambiar de opinión? Si la respuesta es “no recuerdo”, el filtro está ganando. ¿Cuándo fue la última vez que vi una perspectiva diferente y la consideré seriamente, en lugar de descartarla? Si no puedes recordarlo, tu burbuja es más estrecha de lo que crees.
El objetivo no es tener razón sobre todo. El objetivo es tener una relación honesta con lo que no sabes. Eso, en terapia y en la vida, es la diferencia entre una mente sana y una mente atrapada.
Implicaciones para la práctica psicológica
Para quienes estudiamos psicología y para quienes ejercemos en consultorio, el efecto filtro no es una curiosidad tecnológica: es una variable clínica. Incide en cómo llega la información al paciente, cómo construye sus creencias sobre salud, relaciones y mundo, y cuán receptivo es a intervenciones que requieren flexibilidad cognitiva.
Cuando un paciente presenta una creencia rígida alimentada por consumo digital homogéneo, la intervención no consiste en discutir la creencia con datos. Eso rara vez funciona, porque el paciente tiene un ejército de posts, videos y “expertos” que respaldan su postura. La intervención consiste en sembrar duda epistémica: ayudar al paciente a ver que lo que conoce es una parte, no el todo. Que hay un filtro entre él y la información. Que su certeza, por más vívida que sea, puede ser producto de un algoritmo que aprendió a darle exactamente lo que confirma lo que ya pensaba.
Un paciente me dijo una vez: “Pero si lo vi en tres lugares distintos, no puede ser mentira.” Tres lugares que el mismo algoritmo seleccionó para él. Tres fuentes que forman parte de la misma burbuja. Para él, eran independientes. Para el sistema que los curó, eran variantes del mismo producto.
Esto no es manipular al paciente. Es devolverle agencia sobre su propio consumo de información. Cuando alguien entiende que lo que ve no es el mundo sino un recorte personalizado, algo se abre. No siempre cambia de opinión, pero al menos puede preguntarse: ¿qué no estoy viendo?
La diferencia entre burbuja y convicción
Hay un matiz que importa en consulta y en la vida. Estar convencido de algo no es lo mismo que estar en una burbuja. La convicción viene de haber evaluado evidencia, haber pesado argumentos encontrados y haber llegado a una conclusión, incluso cambiándola si los datos nuevos lo ameritan. La burbuja viene de nunca haber visto la evidencia que podría hacerte cambiar.
La diferencia tiene que ver con la humildad epistémica: la disposición a reconocer que lo que ves es parcial, que el algoritmo te muestra un recorte y que hay más mundo del que cabe en tu pantalla. El paciente que puede decir “puede que me equivoque en esto” está más cerca de la realidad que el que dice “todo el mundo sabe que es así”. Porque en la burbuja, “todo el mundo” es literal: todos los que ve piensan igual.
En la formación de psicólogos, esto tiene una implicación directa. Necesitamos entrenar a los estudiantes no solo en teorías y técnicas, sino en la gestión de su propia dieta informativa. Un terapeuta que vive dentro de una burbuja ideológica tiene menor capacidad para validar la experiencia de pacientes que vienen de otros mundos. La empatía requiere contacto con la diferencia, y el efecto filtro reduce precisamente eso: el contacto con lo diferente.
Preguntas frecuentes
¿El efecto filtro es lo mismo que el sesgo de confirmación?
No, aunque están íntimamente relacionados. El sesgo de confirmación es un mecanismo cognitivo humano descrito por Nickerson (1998) como tendencia a buscar y recordar información que confirma creencias previas. El efecto filtro es un fenómeno tecnológico: los algoritmos de plataformas digitales amplifican ese sesgo sirviendo más contenido confirmatorio. El sesgo está en tu cerebro; el filtro está en el código. La combinación de ambos es lo que genera las burbujas más densas.
¿El efecto filtro afecta a todas las plataformas por igual?
No. Cinelli et al. (2021) demostraron en PNAS que el efecto varía según la arquitectura de la plataforma. Twitter y Reddit, que funcionan con sistemas de seguimiento y comunidades aisladas, generan cámaras de eco más pronunciadas que Facebook, donde las redes personales tienden a ser más heterogéneas. El diseño de cada plataforma incentiva o desincentiva la diversidad informativa de formas específicas.
¿Se puede “salir” de la burbuja de filtro?
Parcialmente. No existe forma de eliminar el efecto filtro mientras los algoritmos sigan personalizando contenido. Sin embargo, la alfabetización mediatica, la exposición voluntaria a perspectivas diversas y la auditoria consciente del propio consumo informativo pueden reducir significativamente su impacto. Levy (2021) demostró que desactivar Facebook reduce la polarización, pero no la elimina, lo que sugiere que el filtro amplifica tendencias preexistentes más que crearlas.
¿El efecto filtro es un trastorno psicológico?
No. El efecto filtro no aparece en el DSM-5 ni en la CIE-11 como trastorno. Es un fenómeno psicosocial con consecuencias psicológicas medibles: polarización afectiva, distorsión de la realidad percibida, refuerzo de creencias erróneas y aislamiento social. En consulta lo abordamos cuando un paciente presenta creencias fijas alimentadas por consumo digital homogéneo, pero la intervención se centra en la alfabetización mediática y la diversificación de fuentes, no en patologizar la tecnología.
¿Cómo se diferencia el efecto filtro de la cámara de eco?
El efecto filtro describe el mecanismo algorítmico: la plataforma decide qué mostrarte basándose en tu comportamiento previo. Es mayormente invisible. La cámara de eco describe el resultado social: cuando estás rodeado de personas que piensan como tú, la repetición refuerza las opiniones. El filtro lo hace un sistema automatizado; la cámara de eco es un fenómeno de grupo. En la práctica ambos se retroalimentan.
Referencias
- Bakshy, E., Messing, S., & Adamic, L. A. (2015). Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. Science, 348(6239), 1130–1132. https://doi.org/10.1126/science.aaa1160
- Cinelli, M., De Francisci Morales, G., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W., & Starnini, M. (2021). The echo chamber effect on social media. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(9), e2023301118. https://doi.org/10.1073/pnas.2023301118
- Garrett, R. K. (2009). Echo chambers online?: Politically motivated selective exposure among Internet news users. Journal of Computer-Mediated Communication, 14(2), 265–285. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2009.01440.x
- Knobloch-Westerwick, S., & Kleinman, S. (2012). Preelection selective exposure: Confirmation bias versus informational utility. Communication Research, 39(2), 170–193. https://doi.org/10.1177/0093650211400597
- Levy, R. (2021). Social media, news consumption, and polarization: Evidence from a field experiment. American Economic Review, 111(3), 831–870. https://doi.org/10.1257/aer.20191777
- Nickerson, R. S. (1998). Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2(2), 175–220. https://doi.org/10.1037/1089-2680.2.2.175
- Pearson, G. D. H., & Knobloch-Westerwick, S. (2019). Is the confirmation bias bubble larger online? Pre-election confirmation bias in selective exposure to online versus print political information. Mass Communication and Society, 22(4), 466–486. https://doi.org/10.1080/15205436.2019.1599956
- Ross, M. Q., Crum, J., Wang, S., & Knobloch-Westerwick, S. (2023). Mobile selective exposure: Confirmation bias and impact of social cues during mobile news consumption in the United States. Journalism and Media, 4(1), 146–161. https://doi.org/10.3390/journalmedia4010011
- Stroud, N. J. (2008). Media use and political predispositions: Revisiting the concept of selective exposure. Political Behavior, 30(3), 341–366. https://doi.org/10.1007/s11109-007-9050-9
- Wason, P. C. (1960). On the failure to eliminate hypotheses in a conceptual task. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 12(3), 129–140. https://doi.org/10.1080/17470216008416717
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