De forma discreta, o Facebook vem experimentando reduzir a quantidade de conteúdo político que coloca nos feeds dos usuários. Isso porque a mudança é uma maneira com que os algoritmos e engajamento da empresa funcionam e que podem ser um problema.

A principal questão é a distinção entre conseguir provocar uma resposta e fornecer o conteúdo que as pessoas desejam. Por isso, o engajamento é atrelado ao algoritmo de mídia social, que nada mais é do que as regras qu o sistema segue para decidir qual conteúdo você vê, dependendo do comportamento das pessoas, através de compartilhamento e curtidas.

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Isso porque a tecnologia permite que as pessoas acessem sinais de comportamento de um número muito maior de pessoas, até de quem não conhece. Os aplicativos de inteligência artificial fazem uso intenso desses sinais de popularidade, o que é muito conhecido como “engajamento”.

O engajamento funciona desde a seleção de resultados de mecanismos de pesquisa até a recomendação de músicas e vídeos, além da sugestão de amigos até a classificação de postagens em feeds de notícias. Então, os aplicativos são orientados por pistas como engajamento e o viés de popularidade pode causar consequências.

Mídias sociais como Facebook, Instagram, Twitter, YouTube e TikTok dependem de algoritmos de inteligência artificial para classificar e recomendar conteúdo. Esses algoritmos tomam como entrada o que você “gosta”, comenta e compartilha. 

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O objetivo dos algoritmos é maximizar o envolvimento, descobrindo do que as pessoas gostam e de onde vem o engajamento do público. Sendo assim, se as pessoas gostam de notícias confiáveis, opiniões de especialistas e vídeos divertidos, esses algoritmos devem identificar esse conteúdo de alta qualidade. 

Por outro lado, a sabedoria das multidões faz uma suposição fundamental que recomendar o que é popular ajudará o conteúdo de alta qualidade a crescer. Em geral, o viés de popularidade tem mais probabilidade de diminuir a qualidade geral do conteúdo. Já que o engajamento não é um indicador confiável de qualidade quando poucas pessoas foram expostas a um item. 

Os algoritmos não são os únicos afetados pelo viés de engajamento, aliás, as pessoas também são afetadas. Ou seja, quanto mais vezes alguém é exposto na internet, maior é a probabilidade do consumo. Quando a mídia social diz às pessoas que um item está se tornando viral, seus preconceitos cognitivos surgem e se traduzem no desejo de prestar atenção.

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Imagem: Cristian Dina (Pixels)

A movimento das multidões acaba falhando porque é construída sobre a suposição de que o público é composto de fontes diversas e independentes. Isso se deve a três fatores:

  • Em primeiro lugar, pela tendência das pessoas de se associarem a pessoas semelhantes. A facilidade com que um usuário pode afastar de quem discorda empurra as pessoas para comunidades homogêneas;
  • Em segundo lugar, porque os amigos de muitas pessoas são amigos uns dos outros, eles influenciam uns aos outros;
  • E em terceiro, os sinais de popularidade podem sim ser manipulados. Os mecanismos de busca desenvolvem técnicas sofisticadas para combater esquemas que manipulam algoritmos de busca.

As pessoas com o objetivo de manipular o mercado de informações criaram contas falsas solidificando uma teoria e enganando o engajamento da plataforma. Mas o que fazer? Denúncias de fake news ou perfis que disseminam desinformação, por exemplo.

Fonte: The Next Web