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Pesquisas recentes indicam que os algoritmos empregados por redes sociais como Facebook, X e TikTok podem estar exacerbando a polarização política e os conflitos sociais. Um estudo realizado pela Universidade de Copenhague sugere que pequenas alterações na organização das postagens nos feeds poderiam promover um maior entendimento e consenso entre os usuários. Os resultados da pesquisa, que foram divulgados nos Anais da Conferência CHI de 2026 sobre Fatores Humanos em Sistemas de Computação, mostram que modificações simples nos algoritmos que gerenciam a classificação do conteúdo podem impactar tanto a polarização em grupos quanto a precisão nas percepções da realidade.
O professor assistente Jason William Burton, vinculado ao Departamento de Psicologia e ao Centro de Ciência de Dados Sociais, é o autor principal deste estudo. Segundo ele, as plataformas afirmam que seus algoritmos visam apenas facilitar aos usuários a busca por conteúdos de interesse. Contudo, a pesquisa aponta que o funcionamento desses algoritmos pode ter impactos negativos sobre as crenças dos usuários acerca do mundo. Em contrapartida, o estudo indica que é viável desenvolver algoritmos que favoreçam uma maior compreensão mútua entre os usuários.
Os algoritmos predominantes nas redes sociais geralmente priorizam o conteúdo com base no engajamento, medido por métricas como curtidas e compartilhamentos. Embora essa estratégia possa atrair os usuários com conteúdos interessantes, ela também pode gerar efeitos indesejáveis. A equipe liderada por Burton constatou que um algoritmo baseado em engajamento personalizado, similar ao utilizado por plataformas como Facebook e X, levou os participantes a formarem opiniões mais polarizadas e menos precisas em comparação com outros tipos de algoritmos testados. Curiosamente, esses feeds personalizados foram avaliados como mais “perspicazes” e receberam feedback positivo dos usuários.
Para investigar se as redes sociais poderiam ser configuradas de maneira diferente, os pesquisadores compararam o modelo baseado em engajamento com duas abordagens alternativas: a classificação baseada em “pontes”, que prioriza postagens bem recebidas por pessoas de diferentes vertentes políticas; e a classificação baseada em “inteligência”, focada no conteúdo que tende a aprimorar a precisão dos julgamentos coletivos. O algoritmo de pontes demonstrou aumentar o consenso entre liberais e conservadores em determinados casos, enquanto o algoritmo baseado em inteligência melhorou a exatidão dos julgamentos factuais dos participantes quando comparado às classificações aleatórias ou baseadas em engajamento.
A pesquisa levanta uma importante reflexão sobre quais valores as plataformas de redes sociais devem favorecer. Atualmente, essas empresas tendem a otimizar seus serviços para maximizar o engajamento, pois isso é benéfico para seus modelos de negócio. Entretanto, os achados sugerem que experimentar diferentes tipos de algoritmos poderia resultar em melhores interações deliberativas nas redes sociais. Essa conclusão desafia a noção de que apenas os modelos impulsionados pelo engajamento são sustentáveis. As plataformas podem relutar em adotar alternativas se elas ameaçarem seus interesses financeiros; por isso, Burton e colaboradores sugerem que intervenções regulatórias podem ser necessárias para alterar essa dinâmica.
Para avaliar como os algoritmos influenciam a polarização e a precisão das crenças coletivas, foi conduzido um experimento online controlado em duas fases envolvendo residentes dos Estados Unidos — metade deles liberais e metade conservadores. Na primeira fase, 500 participantes analisaram 72 postagens curtas relacionadas a seis tópicos políticos e sociais. Na segunda fase, um novo grupo de 1.000 indivíduos expressou suas crenças sobre os mesmos temas após serem expostos a feeds curtos com três postagens; depois disso, foi solicitado que reavaliassem suas opiniões. Os dados obtidos mostram que é possível elaborar feeds capazes de evitar divisões ou desinformação entre as pessoas.
Mais detalhes sobre esta pesquisa estão disponíveis no portal Phys.org.
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