Algoritmos influenciam sua visão política: extensão com IA reduz polarização

Pesquisa revela que algoritmos influenciam sua visão política ao reordenar o feed da X com IA

Um estudo publicado na revista Science mostrou que algoritmos influenciam sua visão política de forma mensurável, e pesquisadores dos Estados Unidos testaram uma solução prática: uma extensão de navegador com inteligência artificial que reordenou o conteúdo exibido no feed da rede X, sem remover postagens. A proposta foi reduzir a visibilidade de mensagens antidemocráticas ou altamente partidárias, para avaliar se simples ajustes nos algoritmos podem diminuir a polarização política.

Como funcionou o experimento

Os pesquisadores, ligados às universidades de Stanford, Washington e Northeastern, recrutaram voluntários para testar se a forma como o feed é apresentado altera opiniões e emoções. Segundo a reportagem, “Mais de 1.200 voluntários tiveram seus feeds modificados durante um período de 10 dias, pouco antes da eleição presidencial dos Estados Unidos em 2024“.

Durante o experimento, parte dos participantes viu o feed com maior presença de postagens polarizadoras, enquanto outra parte teve essas postagens reduzidas ou remanejadas para o fim da linha do tempo. A extensão com IA identificava publicações com discurso antidemocrático ou afirmações altamente partidárias e as colocava em posições mais baixas, sem expulsá-las da plataforma.

Resultados e efeitos emocionais

Os efeitos observados sugerem que algoritmos influenciam sua visão política de modo direto. “Durante a experiência, os participantes foram convidados a classificar seus sentimentos em relação ao partido adversário em uma escala de 1 a 100. Quem consumiu menos conteúdos hostis registrou melhora média de dois pontos nessa escala — um ganho equivalente à mudança de opinião estimada para três anos entre a população dos EUA.“

O impacto foi percebido em pessoas de diferentes espectros ideológicos, tanto conservadores quanto liberais, o que indica que a simples redução da exposição a conteúdos hostis pode atenuar a animosidade entre grupos. Além da mudança nas atitudes, os pesquisadores notaram variação no estado emocional: participantes que visualizaram menos conteúdo polarizador relataram menos raiva e tristeza enquanto navegavam.

Entretanto, os autores apontam que esses efeitos foram temporários, não persistindo após o fim do experimento. Ainda assim, o fato de que um ajuste no ranking do feed produziu uma “melhora média de dois pontos” reforça que algoritmos influenciam sua visão política e que pequenas intervenções no design das plataformas podem ter efeitos sociais relevantes.

Limitações e próximos passos

Os pesquisadores reconhecem limites importantes para a aplicabilidade dos achados. Como destacado no texto fonte, “A ferramenta só funcionou para quem acessava o X por navegador — não por aplicativo — o que limita a aplicabilidade dos resultados. Além disso, o estudo mediu apenas mudanças imediatas nas percepções e emoções: não houve avaliação dos impactos a longo prazo.“

Além disso, a experiência durou apenas 10 dias e ocorreu em um contexto eleitoral nos Estados Unidos, o que pode amplificar efeitos de curto prazo. Ainda resta saber se reordenações do feed teriam efeitos sustentados ao longo de meses ou anos, ou se usuários migrariam para outras fontes que perpetuem polarização.

Os autores defendem que a abordagem de reordenar conteúdo, em vez de removê-lo, mostra um caminho para reduzir animosidade sem ferir a liberdade de expressão. “Essa abordagem — de reordenar publicações em vez de removê-las — demonstra que é possível reduzir a animosidade política sem comprometer a liberdade de expressão.” Com ajustes técnicos e avaliações mais longas, plataformas sociais poderiam adotar algoritmos mais responsáveis, favorecendo diálogo e um ambiente democrático mais saudável.

Em resumo, a pesquisa reforça que algoritmos influenciam sua visão política e que intervenções no ranking do feed, mesmo discretas, podem reduzir hostilidade e emoções negativas enquanto as pessoas navegam. A próxima etapa é testar soluções similares em escala maior, em aplicativos móveis e em contextos culturais variados, para entender se o efeito se mantém e como integrá-lo a políticas de design de plataformas digitais.