En octubre del 2025, en el marco de las protestas No Kings —una serie de movilizaciones en más de 2,700 ciudades de Estados Unidos en contra de lo que los organizadores describían como tendencias autoritarias, abusos de poder y políticas migratorias represivas de la segunda administración de Donald Trump—, el presidente publicó en su red social Truth Social un video generado por inteligencia artificial en el que aparece piloteando un avión con la inscripción “Rey Trump” mientras sobrevuela a los manifestantes y les deja caer excremento.
El clip, compartido sin advertencia de que fuera generado por IA, rápidamente acumuló miles de interacciones y desató una ola de indignación, condena o hasta el apoyo de críticos y seguidores. Este tipo de prácticas de troleo no son nuevas en las estrategias de comunicación de Trump desde su primera campaña en el 2016. Sin embargo, es evidente que, durante los últimos años, el ragebaiting ha ido permeando en el ecosistema digital con mayor notoriedad, al grado que Oxford University Press lo postuló como la palabra del año en 2025.
Sin embargo, la popularización de este fenómeno no debería sorprender, dado que, en un entorno donde la visibilidad de una publicación depende de métricas de engagement como los likes, comentarios y shares, el enojo puede operar como un arma bastante efectiva para capitalizar la interacción social.
¿Qué es el ragebaiting?
A este tipo de publicación diseñada específicamente para provocar intencionalmente indignación, controversia o enojo, se le ha nombrado como ragebaiting (rage: enojo; bait: cebo o carnada). Un post de este tipo no busca necesariamente informar, sino persuadir, manipular o entretener utilizando videos, encabezados o memes que generan una respuesta emocional visceral que empuja al usuario a interactuar con la publicación de alguna manera, particularmente de manera negativa. En la práctica, el ragebaiting convierte la indignación en un recurso explotable que permite establecer o criticar alguna narrativa. Cuanto más intenso el enojo, es mayor la probabilidad de que los usuarios interactúen, y más viralidad obtiene el contenido en los algoritmos de recomendación.
Este fenómeno ha ganado popularidad debido al modo en el que la economía de la atención opera en las redes sociales. Frente a la saturación de contenidos en las redes sociales y la limitada atención del usuario, los algoritmos de las redes sociales le dan prioridad al contenido que genera más interacción, y el enojo es una de las emociones más eficaces para provocar esa interacción. A diferencia del clickbait, el cual también tiene el propósito de generar engagement, estudios en diferentes campos de la comunicación digital ya han mostrado que el contenido tóxico o negativo, especialmente cuando activa algún tipo de indignación moral, se comparte más veces y más rápido que el contenido meramente informativo, neutral o incluso positivo (Çelebi, 2026; Cover, 2025; Rathje et al., 2021; Brady et al., 2017).
A diferencia de lo que se pensaba en los inicios del Internet, cuando optimistamente se creía que la “supercarretera de la información” traería ágoras públicas digitales donde emergerían conversaciones mesuradas e informadas, muy al estilo del ideal de la racionalidad comunicativa habermasiana, lo que tenemos ahora son en realidad “fábricas de disenso” (Ayolov, 2025), es decir, herramientas que provocan polarización, desinformación y manipulación a propósito.
Fig 1. Diagrama conceptual del proceso del ragebaiting. Autor: RCraig09. Creative Commons: CC BY-SA 4.0.
El costo de la explotación del enojo
Si bien el ragebaiting es evidentemente rentable, su uso indiscriminado acarrea un costo que pagamos todos los usuarios de Internet, ya sea en la calidad de nuestras conversaciones, en nuestra confianza social y, en general, en la higiene cognitiva colectiva. Cuando la indignación se convierte en el principal motor de la participación, la conversación pública se vuelve más tóxica, más polarizada y menos capaz de abordar problemas complejos.
El ragebaiting fomenta en los usuarios de las redes sociales la adopción de posturas extremas, ni siquiera por un tipo de radicalización ideológica, sino solo como estrategia de visibilización. Los usuarios aprenden que las posiciones moderadas o matizadas no generan clics, por lo que se ven tentados a recurrir a afirmaciones controversiales o moralmente cargadas para seducir al otro que hace scroll por su perfil. Además, la exposición constante a contenido diseñado para indignar genera una fatiga emocional y cognitiva que incita que muchos usuarios opten por retirarse de la conversación pública, ya sea reduciendo su actividad o abandonando plataformas por completo.
El resultado final es una esfera digital con más engagement pero con menos diversidad de opiniones y dominada por quienes están dispuestos a participar en estas dinámicas de confrontación. Sin embargo, cuando los usuarios descubren que fueron manipulados, o cuando la controversia se desinfla por falta de sustento, la confianza en las fuentes, en los creadores y en la propia conversación se deteriora. Esto alimenta el escepticismo generalizado que caracteriza esta época de “post-verdad” y la creencia de que “todo es manipulación”, lo que a su vez reduce la disposición a participar de buena fe en las conversaciones públicas.
¿Cómo resistir?
Es necesario reconocer el ragebaiting como una táctica y no como expresión genuina de desacuerdo. Esto sería un primer paso para recuperar nuestros espacios digitales donde el diálogo razonado, los matices y la buena fe de quienes usamos las redes sociales para comunicarnos sean posibles.
En el caso de las plataformas, debemos exigir un rediseño algorítmico que premie el engagement por el engagement¸sino que se valoren aspectos como la calidad de la información o la diversidad de fuentes. Hacer más transparentes los criterios bajo los que estos algoritmos recomiendan ciertos posts es medular para tener un mayor control sobre lo que publicamos y consumimos en redes sociales.
Por otro lado, del lado de los creadores, evitar caer en las tácticas del troleo y el ragebaiting, ayudaría a crear un ecosistema de comunicación mucho más sano. Ofrecer matices, estar abierto al diálogo, responder con respeto y priorizar formatos que ofrezcan contexto y matices podría ayudar a generar discusiones más ricas.
Finalmente, para los usuarios, es importante pausar antes de reaccionar. Reflexionar si lo que estamos leyendo tiene algún sentido positivo o si solo está exigiendo que me indigne o enoje. Practicar también tácticas de manutención algorítmica: entrenar a nuestros algoritmos mediante la curaduría de nuestras fuentes, incluso silenciando o bloqueando perfiles problemáticos, a efecto de diseñar feeds más adecuados a nuestros intereses y al espacio digital que queremos construir.
Referencias
Ayolov, P. (2025). Rage-baiting and anger-clicking: The dissent factory of online media. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.5885063
Brady, W. J., Wills, J. A., Jost, J. T., Tucker, J. A., & Van Bavel, J. J. (2017). Emotion shapes the diffusion of moralized content in social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(28), 7313-7318. https://doi.org/10.1073/pnas.1618923114
Çelebi, E. (2026). Engagement performance of rage bait content: An analysis of fan accounts’ derby-week posts on X. OPUS Journal of Society Research, 23, 1-14. https://doi.org/10.26466/opusjsr.1953121
Cover, R. (2025). AI generation of rage bait: Implications for digital harms. New Media & Society, 1–18. https://doi.org/10.1177/14614448251400675
Rathje, S., Van Bavel, J. J., & van der Linden, S. (2021). Out-group animosity drives engagement on social media. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(26), Article e2024292118. https://doi.org/10.1073/pnas.2024292118
Reynolds, C., & John, N. A. (2026). ‘That’s not where the cart goes!’: ragebait as accountability entertainment. Information, Communication & Society, 1–19. https://doi.org/10.1080/1369118X.2026.2665797