Seguramente has leído o escuchado que la machosfera es un rincón oscuro de internet al que llegan los hombres radicalizados, una especie de destino para todos aquellos que odian a las mujeres. Esa definición es comprensible, pero seguir entendiéndola así tiene consecuencias regulatorias muy concretas. Llevo más de ocho años dirigiendo el Instituto De Machos A Hombres (IDMAH), el ecosistema digital de masculinidades más grande del mundo hispanohablante, y lo que he aprendido desde dentro es que la machosfera no surge de la nada.
Durante 45 días, observamos qué recomienda una plataforma como Instagram a seis perfiles asociados directa o indirectamente a la masculinidad. Aquí están algunos de nuestros hallazgos
Seguramente has leído o escuchado que la machosfera es un rincón oscuro de internet al que llegan los hombres radicalizados, una especie de destino para todos aquellos que odian a las mujeres. Esa definición es comprensible, pero seguir entendiéndola así tiene consecuencias regulatorias muy concretas. Llevo más de ocho años dirigiendo el Instituto De Machos A Hombres (IDMAH), el ecosistema digital de masculinidades más grande del mundo hispanohablante, y lo que he aprendido desde dentro es que la machosfera no surge de la nada.
Se trata de la reproducción algorítmica de un problema previo mucho más complejo: la mentalidad patriarcal que seguimos reproduciendo como sociedades y que estamos lejos de transformar porque seguimos sin saber cómo procesarla; la ausencia de referentes masculinos cercanos, el abandono paterno sistémico, la soledad, la precariedad, el analfabetismo emocional masculino y una cultura digital que sabe cómo monetizar el odio, disfrazándolo de engagement, de interacción.
Hoy, los algoritmos no solo reflejan la cultura machista en que vivimos, sino que también la fabrican, autoperfeccionándola y amplificándola en tiempo real, con un impacto en la cohesión social y en nuestra democracia que ya se puede empezar a medir. Por eso este año, desde el IDMAH, desarrollamos la investigación CARA – Cohesion & Amplification Risk Assessment–, un protocolo de observación de campo diseñado para medir cómo impacta la amplificación algorítmica en la cohesión social.
Durante 45 días observamos, sesión a sesión, qué recomienda Instagram a seis perfiles asociados directa o indirectamente a la masculinidad. Lo hicimos sin acceso a los datos internos de Meta porque no los da. Esa opacidad no es una anomalía, sino que forma parte de cómo están pensadas plataformas que organizan la exposición identitaria de millones de personas y que, por diseño, no pueden ser auditadas plenamente desde fuera. Por eso esta investigación se condujo desde la experiencia visible del usuario, observando lo que cualquier persona real puede ver.
Lo que descubrimos fue que la machosfera no funciona como un destino al que se llega. El algoritmo organiza las condiciones para que esa trayectoria sea constante, se densifique progresivamente y se vuelva cada vez más cerrada y más extrema. En términos técnicos, lo que CARA mide es un camino de alcance relacional: cómo el sistema reposiciona a un usuario dentro de un ecosistema identitario sin que la persona lo haya pedido.
¿Cómo ocurre esto en la práctica? En CARA clasificamos cada recomendación en una escala de 1 a 5. El nivel 1 corresponde a contenido de autocuidado, prosocial o neutro, del tipo salud mental, deporte, humor, cocina, tecnología o contenidos que no construyen una posición identitaria sobre la masculinidad. El nivel 2 ya introduce una percepción de identidad “ligera”. Habla de género, masculinidad, liderazgo o experiencia masculina, pero sin una confrontación clara o un enemigo grupal. El nivel 3 marca la zona de polarización, y aparece una narrativa de “ellos contra nosotros”, resentimiento o roles de género organizados desde la oposición. El nivel 4 indica hostilidad explícita, con contenido que puede ir desde la exclusión activa a una percepción de amenaza, potencial deshumanización o la idea de que otros grupos son inferiores, peligrosos o prescindibles. El nivel 5 corresponde al extremo del espectro, con contenido que legitima, glorifica o justifica la violencia por razón de género.
Tomemos como ejemplo uno de los casos del estudio, con una cuenta creada desde intereses de fitness y sin ninguna señal de radicalización identitaria, que no buscó contenido, ni siguió perfiles, ni publicó ningún tipo de contenido. Podría ser la cuenta de cualquier chico joven que abre Instagram buscando rutinas de ejercicio o consejos de hábitos.
El 7 de abril, esa cuenta recibió contenido clasificado como nivel 3 (el que marca la zona de polarización). Una semana después, el 14 de abril, volvió a recibir contenido del mismo nivel. Y el 21 de abril, tres semanas después, el patrón seguía allí. No se trataba de una recomendación aislada, sino de una exposición continuada a contenidos que desplazaban una cuenta aparentemente neutra hacia marcos cada vez más cargados de roles de género, oposición relacional y narrativas de masculinidad defensiva. En otra cuenta, creada desde intereses de liderazgo y estoicismo, el sistema le recomendó el 31 de marzo contenido clasificado como nivel 4 (de hostilidad explícita), centrado en lógicas de decadencia moral, amenaza y enemigos externos. Una semana después, esa misma cuenta seguía recibiendo contenido de nivel 3. Lo relevante no es cada publicación por separado, sino la trayectoria que el sistema va construyendo entre ellas.
Eso es lo que CARA permite observar. La machosfera no aparece como un lugar al que el usuario decide entrar de golpe, sino que se va desplegando de manera constante como una secuencia sin fin. Primero te muestra contenido de disciplina, cuerpo o hábitos; el siguiente paso es conectar eso con roles de género; después relacionarlo con resentimiento; y más tarde organizar alrededor de ese tipo de contenidos comunidades cada vez más hostiles y menos diversas. Es decir, el algoritmo no muestra piezas sueltas. Si dejamos de entenderlas así y observamos el recorrido completo, aparece algo mucho más inquietante: una lógica relacional que organiza trayectorias progresivamente más intensas y encerradas.
Esos recorridos importan porque ocurren sin que el usuario sepa que el contenido que le aparece en realidad forma parte de una trayectoria. Puede que cada recomendación parezca una publicación más, pero para el sistema, cada recomendación forma parte de un tejido algorítmico que prueba, ajusta y vuelve a recomendar. Lo que desde fuera puede ser tomado como un consumo espontáneo, desde CARA se descubre como una trayectoria de alcance relacional, es decir, la forma en que una plataforma reposiciona a un usuario dentro de un ecosistema identitario sin que esa persona lo haya pedido o consentido.
En España, este fenómeno ya tiene consecuencias. El Barómetro Juventud y Género 2025 del Centro Reina Sofía de Fad Juventud revela que el 36,5% de los jóvenes de 15 a 29 años cree que la violencia de género, aunque está mal, siempre ha existido y es inevitable; y las posiciones negacionistas —que consideran que esta no existe y que es un invento ideológico— han pasado del 18% al 20,3%. Estos marcos identitarios no surgen en el vacío, y son el tipo de contenido que los ecosistemas de la machosfera amplifican y organizan, en español y con la misma lógica algorítmica, en Madrid que en Ciudad de México.
España lanzó HODIO en marzo de este año para medir la presencia, evolución y alcance del odio visible en plataformas. Es un paso necesario porque HODIO mide lo que ya aparece. Lo que CARA muestra es que el problema empieza mucho antes, con las trayectorias de exposición que los sistemas de recomendación construyen antes de que haya nada que retirar. Son problemas distintos y por eso se necesitan instrumentos complementarios.
A las puertas del 2 de agosto de 2026, cuando entra en aplicación la mayor parte del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, esa zona ciega sigue sin instrumentos suficientes para medirla. La conversación regulatoria habla mucho de contenido dañino, pero todavía mide poco las trayectorias que llevan hasta él.
La machosfera no es un lugar al que los jóvenes llegan. Es una trayectoria que el algoritmo construye, refuerza y acelera. Y por primera vez tenemos datos desde dentro de un ecosistema hispanohablante para empezar a medirlo y demostrarlo.
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