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El Diccionario Oxford eligió “rage bait” como la “palabra del año”, después de confirmar que a lo largo de los 12 meses de 2025 el uso del término se había triplicado. Lo describe como el “contenido en línea diseñado deliberadamente para provocar ira o indignación siendo frustrante, provocativo u ofensivo”. El “rage bait” lo vemos todos los días en titulares de noticias, videos o publicaciones pensados para que reacciones, comentes y compartas sin pensarlo dos veces.
De acuerdo con Oxford Languages, la organización de expertos de la Universidad de Oxford que escribe las definiciones, se compone de las palabras “rage”, que traducido al español sería furia, y “bait”, traducido como cebo, carnada, señuelo o anzuelo. El término guarda un estrecho paralelismo con “clickbait” porque comparte el objetivo de fomentar la interacción en línea y tiene el potencial de provocar molestia, señala, aunque “rage bait” se centra específicamente en causar ira, discordia y polarización.
De hecho, un estudio académico parte de que “clickbait” no es una categoría uniforme y propone dividirlo en dos variantes según el mecanismo psicológico que explotan: el “rage bait” es clickbait impulsado por la emoción (busca generar enojo o indignación), mientras que el “information bait” es “clickbait” impulsado por la información (crea un vacío de curiosidad, por ejemplo, cuando oculta un dato clave del titular para incitar al clic). Los investigadores de este estudio, Jieun Shin, Chris DeFelice y Soojong Kim, de la Universidad de Florida y la Universidad de California, diferenciaron entre esos titulares que manipulan información y esos que buscan generar enojo en Facebook: analizaron 568 titulares publicados en la plataforma por 95 medios distintos, sobre temas de empleo y vacunas.
De los titulares analizados, un 18% resultó ser “rage bait” y un 14% “information bait”. Encontraron que los medios nativos digitales (71% de la muestra) y los medios conservadores eran los que más recurrían al “rage bait”, mientras que los medios tradicionales, aunque también usaban clickbait, se quedaban más del lado del “information bait”. Los titulares de “rage bait” generaron mucha más interacción en Facebook, mientras que los de “information bait” tuvieron un desempeño bajo, algo que sorprendió hasta a los propios autores del estudio.
La indignación como forma popular de generar atención y dinero en las redes sociales
Otro estudio de los investigadores Nicholas John, de la Universidad de Manchester, y CJ Reynolds, de la Universidad de Copenhague, analizó cómo algunos creadores convierten la ira en entretenimiento. Su investigación publicada en junio de 2026 se centró en las consecuencias de esta práctica en el debate público y en la manera en que las personas hablan de moralidad, responsabilidad y comportamiento en línea.
Hay 5 conclusiones clave de su investigación:
El “rage bait” es una estrategia cada vez más popular para generar atención online.
Algunos creadores de contenido están orquestando confrontaciones para provocar reacciones emocionales.
El público se siente atraído por los sentimientos de superioridad moral y catarsis.
La “rendición de cuentas” en línea a menudo se reduce a un espectáculo en lugar de un cambio real.
Esta tendencia refleja un cambio en la forma en que funciona la humillación pública en la cultura digital.
El “rage bait” también genera un incentivo económico, de acuerdo con una publicación de la Universidad de Stanford. Un artículo titulado: ¿Por qué no podemos dejar de hacer clic en contenido que provoca ira?, muestra cómo algunos creadores reciben parte de los ingresos publicitarios generados por sus videos en plataformas como TikTok, YouTube y Meta. Cuantas más visualizaciones e interacciones consiguen, mayores pueden ser sus ingresos. Por eso, una reacción negativa también puede resultar rentable si lleva a las personas a comentar, discutir o compartir una publicación.
Hacer llorar a un niño también enoja y da vistas
Incluso el “rage bait” aparece en contenidos familiares. El artículo “Mamá quería hacerte llorar”, publicado en la revista de derecho internacional de la Universidad de California en San Francisco (UC Law San Francisco), analiza algunos casos en los casos en los que madres y padres exponen a sus hijos en videos que generan rechazo y, al mismo tiempo, aumentan las visualizaciones y los ingresos. Uno de los ejemplos es el de una creadora que transmitió desde una unidad neonatal y desconectó un monitor para llamar a una enfermera; después afirmó que la controversia llevaría más visitas y dinero a su cuenta.
El artículo menciona a Hannah Hiatt, conocida en redes como “Nurse Hannah”. En varios videos, ella y su esposo aparecían comiendo frente a su hijo pequeño mientras el niño lloraba e intentaba alcanzar la comida. En uno, el padre apartaba sus manos y Hiatt le acercaba un sándwich de langosta a la carita para luego retirarlo cuando trataba de tomarlo. Hajjaji presenta estos casos para mostrar cómo la indignación puede convertirse en interacción, pero también cómo este contenido plantea riesgos para la privacidad, la autonomía y el bienestar de los niños expuestos en redes sociales.
Cuando la IA provoca el enojo sin que un humano lo escriba
La inteligencia artificial (IA) también puede generar “rage bait” sin que ningún humano escriba o apruebe cada contenido. Eso descubrió el profesor Rob Cover, director del Centro de Investigación de Etnografía Digital de la Universidad RMIT en Australia, en su artículo “AI generation of rage bait: Implications for digital harms”. Durante años analizó contenidos de Quora y en algún momento descubrió que ya no era una persona quien generaba los contenidos sino Quora Creator Tools, la herramienta automática de la plataforma.
Cover analizó dos muestras de tres horas (junio y septiembre de 2025). La IA publicó 3,188 preguntas en la primera muestra y 2,960 en la segunda (casi 17 por minuto), de las cuales clasificó 27 y 16, respectivamente, como posible "rage bait". Calculó que el sistema podría generar más de 1,200 preguntas de este tipo por semana, aunque aclara que es solo una estimación inicial. Cita como ejemplo dos preguntas que comparaban a Meghan Markle, cuyo esposo es el príncipe Harry, duque de Sussex, con otras mujeres de la realeza británica, apelando a belleza, raza, clase y pertenencia. Entre las dos preguntas se generaron 30 respuestas y más de 7,400 palabras, y dos tercios de esas respuestas incluyeron agresiones, desinformación y enfrentamientos entre usuarios. La herramienta también generó preguntas similares sobre el presidente de Estados Unidos, Donald Trump; Charlie Kirk, activista político conservador asesinado en 2025, y el príncipe Harry, redactadas para presentar a alguna figura como controvertida.
¿Por qué una IA haría esto? Cover propone tres razones: aprende de datos humanos que ya incluyen contenido polarizante, imita el estilo de las preguntas reales (por lo que no siempre es obvio que sea automático) y opera dentro de una economía de la atención donde las preguntas divisivas generan más interacción que las neutrales. Para Cover, el problema no es solo que una pregunta ofenda a alguien, sino que normaliza la hostilidad, aumenta la polarización, facilita la desinformación y erosiona la confianza en si el contenido es auténtico. Y deja una pregunta abierta: si el contenido dañino lo genera la propia plataforma, ¿quién responde por él?
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