As redes sociais, incluindo Facebook, X e TikTok, têm sido acusadas de fomentar conflitos políticos e polarização através de seus algoritmos. Contudo, um novo estudo realizado pela Universidade de Copenhague indica que ajustes simples na organização das postagens nos feeds pode promover maior entendimento e consenso entre os usuários. Publicada nos Anais da Conferência CHI de 2026 sobre Fatores Humanos em Sistemas de Computação, a pesquisa revela que até pequenas modificações nos algoritmos responsáveis pela classificação do conteúdo podem impactar a polarização em grupos e a precisão nas avaliações da realidade.
O professor assistente Jason William Burton, que atua no Departamento de Psicologia e no Centro de Ciência de Dados Sociais, é o principal autor da pesquisa. Ele destaca que as plataformas alegam que seus algoritmos são desenvolvidos para ajudar os usuários a encontrarem o conteúdo que desejam. No entanto, o estudo aponta que essa operação pode ter consequências negativas na formação das crenças dos usuários sobre o mundo. Em contrapartida, a pesquisa sugere que existe a possibilidade de criar algoritmos que favoreçam um maior entendimento mútuo entre os usuários.
Atualmente, os algoritmos das redes sociais priorizam conteúdos com base no engajamento, como curtidas e compartilhamentos. Embora essa estratégia ofereça aos usuários materiais atraentes, ela também pode gerar efeitos adversos. Segundo Burton e sua equipe, um algoritmo personalizado de classificação baseado no engajamento, semelhante aos usados por plataformas como Facebook e X, fez com que os participantes desenvolvessem crenças mais polarizadas e menos precisas em comparação com outros algoritmos testados. Curiosamente, esses feeds foram considerados mais “perspicazes” e receberam avaliações positivas por parte dos usuários.
Para investigar se é possível projetar redes sociais de maneira diferente, os pesquisadores compararam a abordagem baseada em engajamento com duas alternativas: uma classificação que prioriza postagens com aprovação de indivíduos de diferentes espectros políticos (classificação baseada em pontes) e outra que prioriza conteúdos que melhoram a precisão dos julgamentos coletivos (classificação baseada em inteligência). A abordagem de pontes resultou em um aumento do consenso entre liberais e conservadores em algumas situações, enquanto a abordagem de inteligência melhorou a exatidão das avaliações factuais quando comparada às classificações aleatórias e baseadas em engajamento.
Esse estudo levanta uma questão crucial: quais princípios as plataformas sociais devem promover? Atualmente, as redes tendem a otimizar seus algoritmos para maximizar o engajamento devido aos interesses comerciais. Entretanto, os resultados sugerem que a exploração de diferentes tipos de algoritmos pode trazer benefícios significativos para o debate nas redes sociais. Isso desafia a noção de que apenas modelos impulsionados pelo engajamento são viáveis. As plataformas podem hesitar em adotar abordagens alternativas se estas ameaçarem seu modelo econômico; assim sendo, Burton e seus colaboradores propõem que intervenções regulatórias podem ser necessárias para transformar essa realidade.
Para avaliar como os algoritmos influenciam a polarização e a precisão das crenças coletivas, foi conduzido um experimento online controlado dividido em duas etapas com residentes dos Estados Unidos, compostos igualmente por liberais e conservadores. Na primeira fase, 500 participantes analisaram 72 postagens curtas sobre seis temas políticos e sociais. Na segunda fase, um novo grupo com 1.000 participantes expressou suas opiniões sobre os mesmos tópicos após interagir com feeds curtos contendo três postagens; logo após, foram solicitados a reavaliar suas crenças. Os achados demonstraram ser viável desenvolver feeds que não promovam divisões ou desinformação.
Mais detalhes sobre esta pesquisa estão disponíveis no portal Phys.org.
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