Hu, Yuerong, Jana Diesner, Ted Underwood, Zoe LeBlanc, Glen Layne-Worthey, y John Stephen Downie. “Who Decides What Is Read on Goodreads? Uncovering Sponsorship and Its Implications for Scholarly Research.” Big Data & Society, vol. 12, no. 3 (julio–septiembre 2025): 1–17. https://doi.org/10.1177/20539517251359229.

Se analiza críticamente el papel de las reseñas incentivadas en Goodreads y su impacto tanto en la comprensión académica del comportamiento lector como en la dinámica cultural y económica de la crítica literaria en línea. Los autores parten de la premisa de que las reseñas en redes sociales de libros no son simples reflejos espontáneos de lectores amateurs, sino artefactos sociotécnicos moldeados por intereses comerciales, algoritmos opacos y estructuras de poder dentro de la industria editorial y las plataformas digitales.

A partir de un corpus histórico de más de 7,8 millones de reseñas (2006–2017), el estudio identifica 331.211 reseñas explícitamente incentivadas mediante un enfoque de diccionario de palabras clave relacionadas con patrocinios. Este método revela que, aunque representan un porcentaje reducido (alrededor del 4,23 % del total), su presencia ha crecido exponencialmente desde 2007, con picos notables en géneros altamente rentables como romance, misterio/thriller y fantasía. El análisis vincula el incremento a la adquisición de Goodreads por Amazon en 2013, lo que habría intensificado la comercialización de la visibilidad de los libros.

Los resultados muestran una concentración extrema: el 80 % de las reseñas incentivadas provienen de solo el 13,66 % de los usuarios que publican este tipo de contenido, y se concentran en libros de un 27 % de autores y un 10 % de editoriales. Asimismo, las redes de patrocinadores revelan que empresas como NetGalley, Amazon y Goodreads ocupan posiciones centrales, colaborando frecuentemente en co-patrocinios. NetGalley, por sí sola, está presente en un tercio de las reseñas incentivadas identificadas.

El trabajo discute cómo esta concentración reproduce desigualdades preexistentes del mundo editorial tradicional, limitando la diversidad de géneros y la representación de autores independientes. Además, se alerta sobre el uso de reseñas como herramienta de marketing —incluso cuando no son positivas— para aumentar visibilidad y ventas, y sobre la dificultad de distinguir entre reseñas auténticas, pagadas o generadas por IA. Los autores subrayan la necesidad de un análisis crítico de los datos culturales de plataformas sociales, dado el acceso restringido y las limitaciones metodológicas impuestas por algoritmos propietarios.

En sus conclusiones, el estudio señala que las reseñas incentivadas no deben tratarse como meros registros de opinión pública, sino como productos de un ecosistema que combina intereses corporativos, dinámicas algorítmicas y estrategias de autopromoción. Recomienda que investigadores, desarrolladores de IA y lectores aborden estos datos con cautela, considerando su contexto sociotécnico, para evitar interpretaciones distorsionadas y perpetuación de sesgos estructurales.