Esses trabalhos não são evidências de que o Facebook nos compartilha, nem uma desculpa para as mídias sociais. Eles são um ponto de partida.
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Na semana passada, os primeiros trabalhos foram finalmente publicados, preparados no âmbito da cooperação entre o Facebook Meta e um grupo de pesquisadores externos que estudam as eleições de 2020. Em dois desses estudos, são feitas perguntas: estamos em uma armadilha de bolhas de filtros e eles nos separam? Os resultados sugerem que as “bolhas de filtro” são pelo menos até certo ponto real, mas a oposição algorítmica a elas não parece nos aproximar mais um do outro.
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Alguns interpretam esses resultados como evidência de que o Facebook nos compartilha. Outros argumentam que esses experimentos justificam as redes sociais. Este não é um nem outro.
No primeiro estudo, tentamos descobrir se estamos realmente em eco-câmeras de informação e, em caso afirmativo, por quê. Não é de surpreender que a segregação em nossa dieta de informações comece com a que estamos seguindo. Isso reflete a vida offline, onde as redes sociais da maioria das pessoas são muito segregadas.
No entanto, o que vemos em nossa fita é mais homogêneo do ponto de vista político do que aqueles que seguimos, o que sugere que o algoritmo de fita realmente aprimora os vícios ideológicos de nossas redes sociais.
Ainda mais diferenças no que gostamos, e o Facebook, como quase todas as plataformas, tenta dar às pessoas mais do que elas clicam, o que elas gostam, o que elas comentam ou o que compartilham. Nesse caso, parece que o algoritmo parece encontrar o comportamento humano no meio do caminho. A diferença em nossas dietas de informação se deve parcialmente ao que escolhemos e parcialmente – o resultado do uso de computadores que eles adivinham – geralmente corretamente – quais botões pressionaremos.
Nesse sentido, surge a questão de quão ideologicamente as notícias das pessoas deveriam ser. Você pode se familiarizar com os valores calculados do “índice de isolamento” no artigo, mas não está claro para quais números devemos nos esforçar. Além disso, este estudo diz respeito exclusivamente a “notícias e conteúdo civil”. Isso pode ser democraticamente importante, mas apenas alguns por cento das impressões do Facebook. É possível que a interação positiva com pessoas politicamente diferentes nos mude mais, mesmo que esteja apenas lendo suas postagens sobre tópicos não relacionados.
No segundo estudo, foi verificado diretamente se o aumento da diversidade política de pessoas e editores em sua fita afeta a polarização. Para aproximadamente 20. 000 participantes que concordaram em participar do estudo, os cientistas reduziram o número de conteúdo de fontes de apenas um terceiro. Isso aumentou o consumo de conteúdo de fontes neutras e multidirecionais, uma vez que a quantidade de tempo gasto no Facebook não mudou.
Das oito variáveis de polarização medidas – incluindo polarização afetiva, visões ideológicas extremas e respeito pelas eleições – nenhuma mudou estatisticamente significativa. Esta é uma prova muito boa contra a versão mais simples da tese “os filtros algorítmicos causam polarização”.
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Mas este não é o fim da história, porque as “Bubbles de Fabrees” não são a única maneira de pensar no relacionamento entre mídia, algoritmos e democracia. Uma revisão de centenas de estudos revelou uma correlação positiva entre o uso geral de “mídia digital” e a polarização em todo o mundo, bem como uma correlação positiva com o conhecimento e a participação políticos. O uso das mídias sociais tem muitos efeitos de bom e ruim, e os “filtros Bubbles” não são a única maneira de pensar no relacionamento entre mídia, algoritmos e democracia. Por exemplo, há evidências de que os algoritmos baseados no envolvimento aprimoram o conteúdo que causam desacordos e as ferramentas para cobrir o públic o-alvo também podem ser usadas para promoção ou perseguição.
Devemos nos perguntar não apenas sobre como evitar danos, mas também sobre o papel das plataformas, ajudando a tornar os conflitos sociais mais saudáveis. Esta é uma questão profunda, e os cientistas estudaram como várias teorias da democracia podem exigir vários tipos de algoritmos recomendados. Não queremos eliminar todos os conflitos políticos ou forçar o conformismo, mas não se pode negar que como os americanos estão lutando um ao outro agora, às vezes chamados de vício, é destrutivo, escalado e prejudicial.
Apesar dos resultados do met a-estudo, sabemos que o conteúdo pode influenciar a polarização – graças a uma série de experimentos que fortalecem o desafio da democracia, durante o qual eles tentaram mudar a atitude das pessoas para conflitos políticos. Além disso, você pode determinar algoritmicamente o conteúdo político que encontra consentimento na sociedade – essa estratégia é conhecida como classificação com base em pontes e acredit a-se que a prioridade desse conteúdo reduz a polarização. Esse sistema de classificação já é usado para selecionar notas da comunidade do Twitter. Foram até realizadas experiências que mostraram que um chatbot cuidadosamente pensado com inteligência artificial poderia se tornar um mediador em desacordo.
Em uma palavra, há algo para tentar.
Muitas pessoas analisam o lote atual de experimentos para crucificar ou justificar o Facebook. Não é isso que eles fazem; Isso é mais do que o Facebook, e esses estudos são os primeiros resultados no novo campo. A Meta merece elogios por realizar pesquisas abertas sobre tópicos tão importantes. No entanto, este é o clímax do trabalho que foi anunciado há três anos. Em condições de demissão e crítica, o apetite a abrir pesquisas científicas de questões complexas na indústria pode enfraquecer. Conheço pelo menos um grande projeto de pesquisa, que meta cancelou recentemente, e a empresa disse que “não planeja resolver” outra onda de pesquisa eleitoral em 2024. Muitos representantes da comunidade de pesquisa apoiam um projeto de lei chamado PATA, que concederá ao Fundo Científico Nacional a autoridade para verificar e determinar a prioridade dos projetos de pesquisa que as plataformas deverão apoiar.
Ao mesmo tempo, a época da IA vem e nosso ecossistema de informações em breve se tornará muito mais estranho. Precisamos de muito mais ciências abertas nos limites da mídia, máquinas e conflitos.
