Algoritmo ajuda discurso de direita e o Twitter não sabe o motivo

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A empresa divulgou o resultado de um estudo que analisa a amplificação algorítmica de conteúdo político na plataforma, que afirma o que já havia sido suspeitado por alguns: a direita política se dá bem no Twitter. (REUTERS/Dado Ruvic)
  • Estudo mostrou que conservadores e partidos de direita têm discurso amplificado

  • O mesmo acontece para meios de comunicação com esse viés político

  • Ideia do estudo é mitigar a diferença entre os lados e igualar o ambiente no Twitter

É um bom dia para ser um partido politicamente conservador dominante ou um veículo de notícias de direita no Twitter. A empresa divulgou o resultado de um estudo que analisa a amplificação algorítmica de conteúdo político na plataforma, que afirma o que já havia sido suspeitado por alguns: a direita política se dá bem no Twitter.

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O estudo do Twitter, liderado pela equipe de ética, transparência e responsabilidade do aprendizado de máquina da empresa, ou META, analisou milhões de tweets de funcionários eleitos em sete países - Canadá, França, Alemanha, Japão, Espanha, Reino Unido e Estados Unidos - bem como centenas de milhões de tweets contendo links para artigos de veículos de notícias. Em todos os países, exceto na Alemanha, a empresa descobriu que os tweets postados pela direita política foram amplificados mais do que os publicados pela esquerda política.

Quando se trata de veículos de notícias, ocorre a mesma coisa. Os meios de comunicação de tendência direita receberam mais amplificação algorítmica do que os meios de comunicação de tendência de esquerda. De acordo com seus critérios, o Twitter não classificou os meios de comunicação como esquerdistas ou direitistas, mas, em vez disso, usou uma classificação de pesquisadores terceirizados.

Quais os motivos para o discurso de direita ser mais massificado?

O estudo determinou que determinado conteúdo político é ampliado no Twitter. No final, porém, uma das questões mais críticas permaneceu sem resposta: Por quê? Rumman Chowdhury, diretor da equipe META, disse na quinta-feira (21) que parte da amplificação pode ser orientada pelo usuário, relacionada às ações das pessoas na plataforma.

“Quando os algoritmos são lançados no mundo, o que acontece quando as pessoas interagem com eles? Não podemos modelar para isso. Não podemos modelar como indivíduos ou grupos de pessoas usarão o Twitter, o que acontecerá no mundo de uma forma que terá impacto sobre como as pessoas usam o Twitter”, disse em comunicado.

Em uma postagem no blog do Twitter, Chowdhury e o pesquisador de machine learning Luca Belli escreveram que a equipe META tinha como objetivo examinar esses problemas e mitigar qualquer desigualdade que eles possam estar causando. Eles acrescentaram que a amplificação algorítmica não é "problemática por padrão".

“A amplificação do algoritmo é problemática se houver tratamento preferencial em função de como o algoritmo é construído em relação às interações que as pessoas têm com ele”, escreveram eles. “Uma análise de causa raiz adicional é necessária para determinar quais mudanças, se houver, são necessárias para reduzir os impactos adversos por nosso algoritmo de linha do tempo inicial”.

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