Os algoritmos utilizados por plataformas de redes sociais como Facebook, X e TikTok podem estar contribuindo para conflitos políticos e polarização. No entanto, um estudo recente da Universidade de Copenhague sugere que mudanças simples na forma como as postagens são organizadas nos feeds podem aumentar o consenso e a compreensão factual entre os usuários. A pesquisa, publicada nos Anais da Conferência CHI de 2026 sobre Fatores Humanos em Sistemas de Computação, demonstra que até mesmo alterações mínimas nos algoritmos que classificam o conteúdo podem alterar tanto o grau de polarização em grupos quanto a precisão de suas avaliações da realidade.
Jason William Burton, professor assistente do Departamento de Psicologia e do Centro de Ciência de Dados Sociais, e autor principal do estudo, afirma que as plataformas alegam que seus algoritmos são projetados apenas para ajudar os usuários a encontrar o conteúdo que desejam ver. No entanto, o estudo revela que a forma como os algoritmos operam pode ter efeitos potencialmente prejudiciais na formação das crenças dos usuários sobre o mundo. Por outro lado, a pesquisa também mostra que é possível projetar algoritmos que ajudem os usuários a encontrar mais entendimento mútuo nessas plataformas.
Os principais algoritmos de redes sociais classificam o conteúdo com base no engajamento, como curtidas, reações ou compartilhamentos. O estudo sugere que, embora essa abordagem ofereça aos usuários conteúdos atraentes, ela pode ter consequências indesejadas. Burton e seus colegas descobriram que um algoritmo de classificação baseado em engajamento personalizado, semelhante aos usados por plataformas como Facebook e X, levou os participantes a formarem crenças mais polarizadas e menos precisas do que qualquer outro algoritmo testado. Ironicamente, esses mesmos feeds foram considerados mais “perspicazes” e receberam mais feedback positivo dos usuários.
Para explorar se as redes sociais poderiam ser projetadas de maneira diferente, os pesquisadores compararam a classificação baseada em engajamento com duas abordagens alternativas: a classificação baseada em pontes, que prioriza postagens que recebem aprovação de pessoas de diferentes espectros políticos; e a classificação baseada em inteligência, que prioriza conteúdo que provavelmente melhora a precisão geral dos julgamentos coletivos. O algoritmo de pontes aumentou o consenso entre participantes liberais e conservadores em alguns casos, enquanto o algoritmo de inteligência melhorou a precisão de seus julgamentos factuais em comparação com as classificações aleatórias e baseadas em engajamento.
O estudo levanta uma questão importante: quais valores as plataformas de redes sociais devem apoiar? Atualmente, as plataformas otimizam principalmente para o engajamento, pois isso é o melhor para os negócios. No entanto, a pesquisa sugere que explorar mais tipos de algoritmos pode ter efeitos positivos nos resultados deliberativos nas redes sociais. Isso desafia a ideia de que as redes sociais impulsionadas pelo engajamento são o único modelo viável. As próprias plataformas podem hesitar em usar algoritmos alternativos se representarem uma ameaça ao seu modelo de negócios, então Burton e seus colegas sugerem que a regulamentação política pode ser necessária para mudar a situação atual.
Para medir como os algoritmos afetam a polarização e a precisão das crenças de grupo, os pesquisadores conduziram um experimento online controlado em duas etapas com residentes dos Estados Unidos, metade liberais e metade conservadores. Na primeira etapa, 500 participantes avaliaram 72 postagens curtas e argumentativas sobre seis tópicos políticos e sociais. Na segunda etapa, um novo grupo de 1.000 participantes declarou suas crenças sobre os mesmos tópicos, foi exposto a feeds curtos de três postagens e, em seguida, pediu-se que reavaliassem suas crenças. Os resultados mostram que é possível projetar feeds que não dividam ou enganem as pessoas.
Mais informações sobre o estudo podem ser encontradas no portal Phys.org.
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