Algoritmo do Twitter amplifica conteúdo emocional, revela estudo
Pesquisadores da Cornell Tech e da Universidade da Califórnia, Berkeley, realizaram um experimento controlado que revelou que o algoritmo do Twitter tende a amplificar o conteúdo emocional, com uma ênfase particular em tweets que expressam raiva e animosidade contra grupos externos.
O estudo também descobriu que os tweets políticos selecionados pelo algoritmo influenciam a percepção dos leitores sobre seus grupos políticos. Especificamente, os leitores tendem a ver seu próprio grupo político de forma mais positiva e o grupo político oposto de forma mais negativa após a interação com os tweets selecionados pelo algoritmo.
Curiosamente, embora os leitores geralmente prefiram tweets selecionados pelo algoritmo em comparação com a seleção aleatória, essa preferência não se estende a tweets políticos. Os leitores são menos propensos a preferir tweets políticos selecionados pelo algoritmo.
Essas descobertas fornecem insights importantes sobre o impacto dos algoritmos de classificação de mídia social no discurso público e no engajamento democrático. A pesquisa sugere que os algoritmos de classificação, como o do Twitter, podem estar inadvertidamente polarizando as opiniões políticas e amplificando a negatividade e a raiva no discurso público.
Os pesquisadores esperam que essas descobertas possam informar futuras decisões sobre o design e a regulamentação dos algoritmos de classificação de mídia social.
