Os problemas das redes sociais podem ser resolvidos?
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O impacto polarizador das redes sociais não é apenas o resultado de algoritmos ruins – é inevitável devido a um componente central de como as plataformas funcionam, conclui um estudo de usuários gerado por IA. Isto sugere que estes problemas não serão resolvidos a menos que repensemos fundamentalmente o mundo das comunicações online.
Peter Tornberg na Universidade de Amsterdã, na Holanda, e colegas criaram 500 chatbots de IA projetados para imitar uma variedade de crenças políticas nos EUA, com base na Pesquisa Nacional de Estudos Eleitorais Americanos. Os bots, alimentados pelo modelo de linguagem em miniatura GPT-4o, foram então instruídos a interagir entre si em uma rede social simples que os pesquisadores projetaram sem anúncios ou algoritmos.
Ao longo de cinco testes, cada um envolvendo 10.000 ações, os agentes de IA tenderam a seguir pessoas que compartilhavam suas afiliações políticas, enquanto aqueles com opiniões mais partidárias ganharam mais seguidores e republicações. Isto reflecte a preocupação geral com estes utilizadores, que são atraídos por cartazes mais partidários.
Numa investigação anterior, Törnberg e os seus colegas exploraram se a simulação de redes sociais com diferentes algoritmos poderia identificar formas de atenuar a polarização política – mas esta nova investigação parece contradizer as suas descobertas anteriores.
“Esperamos que isso (polarização) seja algo impulsionado por algoritmos”, disse Törnberg. “(Achamos) que as plataformas foram projetadas para isso – para produzir esses tipos de resultados – porque foram projetadas para maximizar o envolvimento e irritar você e assim por diante.”
Em vez disso, eles descobriram que não era o algoritmo em si que parecia estar causando o problema, tornando extremamente difícil qualquer esforço para eliminar o comportamento antagônico do usuário. “Montamos a plataforma mais simples que poderíamos imaginar e então, bum, obtivemos esses resultados”, disse ele. “Isso sugere que isso decorre de algo muito básico: o fato de termos comportamentos de postagem, repostagem e acompanhamento.”
Para ver se tal comportamento poderia ser atenuado ou combatido, os investigadores também testaram seis soluções potenciais, incluindo feeds apenas cronológicos, menos proeminência do conteúdo viral, amplificação de opiniões opostas e conteúdo empático e fundamentado, ocultação de contagens de seguidores e repostagens, e ocultação de biografias de perfis.
A maioria das intervenções fez pouca diferença: a composição partidária só mudou em não mais de 6 por cento, e a percentagem de atenção monopolizada por contas proeminentes deslocou-se entre 2 e 6 por cento – enquanto outras intervenções, como ocultar as biografias dos utilizadores envolvidos, na verdade pioraram o problema. Quando há progresso numa área, este será compensado por impactos negativos noutras áreas. Correções que reduzem a desigualdade dos usuários tornam as postagens extremas mais populares, enquanto mudanças para suavizar o partidarismo canalizarão mais atenção para um pequeno grupo de elite.
“A maior parte da atividade nas redes sociais é sempre fruto de uma árvore venenosa – o problema inicial das redes sociais sempre foi o seu design fundamental e, como tal, pode encorajar o pior comportamento humano”, disse Jess Maddox na Universidade da Geórgia.
Embora Törnberg admita que a experiência é uma simulação que pode simplificar alguns mecanismos, ele pensa que pode nos dizer o que as plataformas sociais precisam de fazer para reduzir a polarização. “Podemos precisar de intervenções mais básicas e de um repensar mais fundamental”, disse ele. “Pode não ser suficiente apenas usar algoritmos e alterar os parâmetros da plataforma, mas (podemos) precisar repensar mais fundamentalmente a estrutura das interações e como esses espaços estruturam a nossa política.”
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