As redes sociais, como Facebook, X e TikTok, podem estar exacerbando a polarização política e os conflitos. Contudo, uma nova pesquisa da Universidade de Copenhague indica que ajustes simples na maneira como o conteúdo é organizado nos feeds pode promover maior consenso e compreensão entre os usuários. O estudo, que foi apresentado nos Anais da Conferência CHI de 2026 sobre Fatores Humanos em Sistemas de Computação, revela que pequenas modificações nos algoritmos de classificação de postagens podem influenciar tanto a polarização em grupos quanto a precisão das percepções dos usuários sobre a realidade.
O professor assistente Jason William Burton, do Departamento de Psicologia e do Centro de Ciência de Dados Sociais, que é o autor principal da pesquisa, argumenta que as plataformas afirmam que seus algoritmos servem apenas para facilitar a busca por conteúdos desejados. No entanto, os resultados do estudo mostram que a maneira como esses algoritmos funcionam pode impactar negativamente as crenças dos usuários sobre o mundo. Por outro lado, a investigação também aponta que é viável desenvolver algoritmos que promovam um entendimento mais profundo entre os participantes nas plataformas.
Os algoritmos predominantes nas redes sociais geralmente priorizam conteúdos com base no engajamento, como curtidas e compartilhamentos. O estudo sugere que essa abordagem pode atrair os usuários com conteúdos interessantes, mas também gera consequências indesejadas. A equipe liderada por Burton descobriu que um algoritmo focado em engajamento personalizado, semelhante aos utilizados por Facebook e X, resultou em crenças mais polarizadas e imprecisas entre os participantes em comparação com outros modelos testados. Ironicamente, esses feeds foram avaliados como mais “perspicazes” e receberam feedback positivo dos usuários.
A pesquisa investigou se as redes sociais poderiam ser reformuladas através de uma comparação entre a classificação baseada em engajamento e duas alternativas: uma classificação focada em “pontes”, que prioriza postagens bem recebidas por pessoas de diferentes posições políticas; e outra baseada em “inteligência”, que dá prioridade a conteúdos capazes de melhorar a precisão das avaliações coletivas. O algoritmo voltado para “pontes” demonstrou aumentar o consenso entre liberais e conservadores em certos casos, enquanto o modelo baseado em inteligência aprimorou a exatidão das avaliações factuais quando comparado aos métodos aleatórios e baseados em engajamento.
A questão central levantada pelo estudo é quais princípios devem ser priorizados pelas plataformas sociais. Atualmente, elas tendem a otimizar seus algoritmos para maximizar o engajamento devido à sua relevância comercial. No entanto, os resultados indicam que a exploração de diversas abordagens algorítmicas pode trazer impactos positivos para as interações nas redes sociais. Isso desafia a noção de que somente modelos centrados no engajamento são viáveis. As plataformas podem hesitar em implementar alternativas se estas ameaçarem seu modelo econômico; assim, Burton e sua equipe sugerem que intervenções regulatórias podem ser essenciais para promover mudanças significativas.
Para avaliar como os algoritmos influenciam tanto a polarização quanto a precisão das crenças coletivas, os pesquisadores realizaram um experimento online controlado dividido em duas fases com residentes dos Estados Unidos — metade liberais e metade conservadores. Na primeira fase, 500 participantes analisaram 72 postagens curtas sobre seis temas políticos e sociais. Na segunda fase, um novo conjunto de 1.000 participantes expressou suas opiniões sobre os mesmos tópicos após serem expostos a três postagens curtas e posteriormente reavaliaram suas crenças. Os dados obtidos mostram que é possível criar feeds que não dividam ou induzam ao erro.
Informações adicionais sobre essa pesquisa estão disponíveis no portal Phys.org.
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