As redes sociais te mostram posts que você não gosta – Por quê?

Suas contas nas redes sociais exibem conteúdos que refletem suas crenças fundamentais e princípios orientadores? Nossa nova pesquisa, publicada no periódico Proceedings of the National Academy of Sciences, mostra que os algoritmos que abastecem seus feeds podem estar priorizando conteúdos que entram em conflito com seus valores. Isso acontece porque os algoritmos atribuem grande peso às publicações on-line às quais você responde, e os usuários das redes sociais tendem a comentar com mais frequência em conteúdos com os quais discordam do que com os quais concordam.

Notavelmente, nosso estudo da plataforma da rede social X mostra que, embora o seu algoritmo de feed promova conteúdos para usuários Democratas e Republicanos que contradizem seus valores, isso ocorre de maneira mais acentuada entre os Democratas.

Como o conteúdo chega ao feed de suas redes sociais

As plataformas de redes sociais utilizam algoritmos poderosos que selecionam publicações para exibir em seu feed a partir de um vasto conjunto de conteúdos possíveis.

Na X, por exemplo, as publicações aparecem na sua tela como páginas “Para Você”. Os algoritmos preveem a probabilidade de você interagir com o conteúdo — ou seja, clicar no ícone de “curtir” ou adicionar um comentário. Em seguida, eles utilizam a precisão dessas previsões para definir o que mostrarão a você na próxima vez. As plataformas usam essas interações para aprender as tendências de seus usuários.

Mas as publicações que você recebe refletem aquilo que você realmente valoriza? Alguns usuários se preocupam principalmente em preservar as tradições ou manter a sociedade segura. Outros se importam mais com a liberdade de expressão ou em proteger o mundo natural. A maioria das pessoas se importa com todas essas coisas, em graus diferentes. Um feed alinhado aos valores de uma pessoa refletiria essas prioridades distintas.

Os psicólogos utilizam pesquisas bem estabelecidas para medir aquilo que uma pessoa valoriza. Para medir os valores expressos nos posts que uma plataforma seleciona para alguém, desenvolvemos uma ferramenta de medição que utiliza classificações psicológicas padronizadas dos valores humanos. Em seguida, aplicamos essa ferramenta aos feeds de 715 usuários do X nos Estados Unidos.

Descobrimos que o algoritmo da plataforma tem maior probabilidade de amplificar os posts em vez de defender as tradições, seguir as regras ou manter a sociedade segura. E é mais provável que rebaixe os posts sobre cuidar das pessoas, demonstrar preocupação com pessoas distantes, ser confiável ou proteger a natureza.

Quando comparamos esses valores com aqueles que os usuários haviam expressado em seus próprios posts, descobrimos que o algoritmo tinha maior probabilidade de promover os posts que entram em conflito com os valores dos usuários do que os que são alinhados a eles.

Seu feed pode conflitar com seus valores

Por que essa tendência ocorreu? Primeiro, verificamos se os usuários já seguiam as contas que divergiam de seus valores, mas concluímos que a maioria das contas que as pessoas seguem, de fato, está alinhada com seus próprios valores.

Também analisamos se as pessoas interagem apenas com os posts dos quais discordam, ocorrência em que o algoritmo estaria simplesmente fornecendo mais do mesmo. Mas descobrimos que as pessoas interagem com muitos posts que refletem os valores com os quais concordam.

A questão está relacionada à natureza das interações. As pessoas respondem principalmente ao conteúdo dando “curtidas” — ou seja, clicando no botão de “coração” no X ou no botão de “positivo” no Facebook. Menos frequentemente, as pessoas escreverão uma resposta, mas quando o fazem, descobrimos que normalmente respondem a posts que conflitam com seus valores.

Aqui está a evidência decisiva: o algoritmo do X trata essas respostas raras como um sinal muito mais importante do que as muitas curtidas. Essencialmente, ele aprende mais fortemente a partir das respostas. Portanto, o algoritmo tende a enviar ao usuário posts “Para Você” que refletem os valores dos posts nos quais ele comentou — que tendem a conflitar com seus próprios valores.

Posts para os Democratas são mais questionáveis

Agora vem a reviravolta: descobrimos que essa tendência algorítmica é mais forte no X entre os usuários que se declararam Democratas do que entre aqueles que se declararam Republicanos. Nossas evidências indicam que isso ocorre porque os Democratas fazem mais objeções do que os Republicanos aos conteúdos aos quais respondem. Isso cria um ciclo de retroalimentação mais forte, no qual o algoritmo apresenta com mais intensidade os posts conflitantes. O conteúdo que o algoritmo amplifica é no mínimo quatro vezes mais desalinhado para os Democratas do que para os Republicanos.

Então, o que vem a seguir? Em outra pesquisa, encontramos uma maneira das plataformas de redes sociais alinharem melhor os feeds aos valores dos usuários. Criamos uma maneira para que os designers das plataformas perguntem aos usuários o que eles valorizam e então organizem seus feeds de acordo com isso. Descobrimos que os usuários são muito bons em distinguir se os feeds de exemplo enviados a eles estão ou não alinhados com seus valores.

Alinhar os feeds aos valores pode abrir uma possível saída das câmaras de eco de uma maneira que a exposição não mediada do outro lado não consegue. As pesquisas recentes de nossa equipe mostraram que os algoritmos otimizados para o engajamento — basicamente entregando às pessoas a oposição e deixando que elas resolvam a questão — podem até ser responsáveis por gerar mais polarização, e não menos. Apresentar conteúdos que façam a ponte entre posições políticas diferentes, ao mesmo tempo em que dialogam com aquilo que o usuário valoriza, pode ser uma direção promissora para promover tanto a autonomia do usuário quanto uma conversa construtiva.

Seria ideal, em nossa visão, que as pessoas que utilizam uma plataforma de mídia social deveriam ter uma influência maior sobre o tipo de informação que lhes é apresentada. Se os designers das plataformas, o público e os formuladores de políticas puderem criar ferramentas novas que facilitem esse objetivo, talvez as plataformas possam apoiar melhor as ações e os valores com os quais as pessoas se importam.

Artigo original (em inglês) publicado por Ziv Epstein, Farnaz Jahanbakhsh & Michael Bernstein na The Conversation US.

SOBRE O AUTOR
Ziv Epstein

Pesquisador de pós-doutorado em Responsabilidades Sociais e Éticas da Computação no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT).

SOBRE A AUTORA
Farnaz Jahanbakhsh

Professora assistente de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação e de Informação na Universidade de Michigan.

SOBRE O AUTOR
Michael Bernstein

Professor de Ciência da Computação na Universidade de Stanford.

Declaração de Transparência

Michael Bernstein recebe financiamento do Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence e da bolsa IIS-2403433 da National Science Foundation. Ele também declara uma relação como cofundador da Simile AI, Inc., que desenvolve simulações de comportamento humano baseadas em IA. Ele foi pesquisador de pós-doutorado na equipe de ciência de dados do Facebook em 2012.

Farnaz Jahanbakhsh e Ziv Epstein não prestam consultoria, não trabalham, não possuem ações nem recebem financiamento de qualquer empresa ou organização que poderia se beneficiar deste artigo, e não declararam quaisquer vínculos relevantes além de seus cargos acadêmicos.

Parceria

A Universidade de Michigan fornece fundos como membro da The Conversation US.

Visando otimizar a produção, usamos nosso assistente de IA, BLIP, para traduzir este artigo, mas sob supervisão humana para garantir a qualidade exigida pelos padrões editoriais da Sustenare News.