Um novo estudo das universidades de Stanford, Washington e Northeastern demonstra como os algoritmos de mídia social podem alterar de forma mensurável as atitudes políticas dos usuários. Os pesquisadores desenvolveram uma extensão de navegador que reclassifica as postagens no X (antigo Twitter) com base no nível de hostilidade partidária. Os resultados, publicados na Science, mostram que mesmo mudanças temporárias na exposição algorítmica podem mudar a percepção pública dos grupos políticos adversários.
Como funcionou o estudo
O estudo envolveu mais de 1.200 participantes que consentiram em ter seus feeds X modificados por dez dias antes das eleições presidenciais de 2024 nos EUA. Metade do grupo usou uma extensão de navegador projetada para rebaixar conteúdos altamente polêmicos – postagens pedindo violência ou ações extremas contra oponentes políticos – empurrando-os para uma posição inferior em seus feeds. A outra metade usou uma extensão que aumentou a exposição a esse tipo de conteúdo.
A principal conclusão é que a simples alteração da priorização algorítmica teve um efeito significativo. Os participantes expostos a conteúdos menos polarizadores mostraram uma melhoria mensurável nas suas atitudes em relação à parte contrária. Esta mudança, com uma média de dois pontos numa escala de 100 pontos, equivale a cerca de três anos de mudanças naturais na polarização política americana.
Efeitos bipartidários e impacto emocional
A mudança de atitudes foi consistente em todo o espectro político ; tanto os usuários liberais quanto os conservadores mostraram mudanças semelhantes. Os pesquisadores também observaram uma resposta emocional imediata: os participantes expostos a conteúdos menos hostis relataram níveis mais baixos de raiva e tristeza ao usar a plataforma. No entanto, esses efeitos emocionais não persistiram após a conclusão do estudo.
Implicações para a regulamentação da plataforma
Esta pesquisa destaca que as plataformas têm o poder de reduzir a polarização através de ajustes algorítmicos. A classificação inferior de conteúdo extremo pode comprovadamente melhorar as atitudes em relação aos grupos oponentes. O estudo também aponta uma solução alternativa notável: essas intervenções podem ser implementadas “sem colaboração de plataforma”, o que significa que pesquisadores e desenvolvedores independentes podem modificar feeds diretamente por meio de extensões de navegador.
Isto sugere uma alternativa à dependência da auto-regulação das empresas de redes sociais. A ferramenta testada poderia ser adaptada a outras plataformas, embora o estudo reconheça que a sua forma atual está limitada ao acesso X baseado em navegador (não afeta a aplicação móvel).
Perguntas de longo prazo permanecem
O estudo não mede o impacto duradouro da redução da exposição a conteúdos polêmicos. Ainda não está claro se estas mudanças de atitude persistiriam ao longo do tempo ou se os utilizadores acabariam por reverter aos seus preconceitos anteriores. No entanto, as descobertas oferecem uma ligação direta e mensurável entre o design algorítmico e a polarização política.
O estudo fornece evidências convincentes de que as plataformas de mídia social não são árbitros neutros, mas moldam ativamente as percepções do público. Os ajustes algorítmicos podem ser uma ferramenta poderosa para mitigar a hostilidade política, embora seja necessária mais investigação para compreender os efeitos a longo prazo.
