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Física de Materiais - UPE

Graduado em Física de Materiais investiga impactos dos algoritmos de filtragem nas redes sociais

Um novo estudo conduzido por pesquisadores do Centro e Laboratório de Simulação em Sistemas Complexos (CLASSICO) do curso de Física de Materiais, em colaboração com a Northeastern University, o SUNY Polytechnic Institute, a Sapienza Università di Roma, e a Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), foi publicado na revista internacional Chaos, Solitons & Fractals, da Elsevier. O trabalho, intitulado “Consensus effects of social media synthetic influence groups on scale-free networks”, analisa como os algoritmos de filtragem de conteúdo das redes sociais influenciam a formação de consenso entre os usuários e a dinâmica de opinião em sociedade.

Os pesquisadores Giuliano G. Porciúncula, Marcone I. Sena-Junior, Luiz Felipe C. Pereira e André L. M. Vilela modelaram as interações dos usuários de redes sociais da internet utilizando redes livres de escala, do tipo Barabási-Albert, que reproduzem estrutura topológicas de redes sociais como o Facebook e o Twitter. Com simulações de Monte Carlo e análise de escala de tamanho finito, o grupo estudou um modelo de voto da maioria com visibilidade limitada, que representa o efeito dos algoritmos de recomendação que “filtram” quais opiniões cada usuário enxerga.

Os resultados mostraram que quanto maior o nível de filtragem, menor a capacidade da sociedade de exibir consenso de opiniões. Esse fenômeno pode, em larga escala, intensificar polarizações e bolhas de informação, com potenciais efeitos coletivos emergentes e imprevisíveis. Além disso, o estudo verificou que aumentar a conectividade entre indivíduos fortalece a robustez do consenso, permitindo uma maior estabilidade social.

Os autores destacam que a filtragem de conteúdo pode ter efeitos ambíguos: embora facilite a manipulação da opinião dos usuários ao restringir o acesso a visões divergentes, ela também reduz a disseminação de desinformação, notícias falsas e conteúdo discriminatório, contribuindo para um ambiente digital mais convivível. O estudo ressalta que políticas de filtragem mais transparentes poderiam aprimorar o impacto das comunidades online, promovendo uma convivência justa e o acesso a informações confiáveis.

“A divulgação dos mecanismos de filtragem das redes sociais poderia favorecer o desenvolvimento estável e pacífico da sociedade moderna, sem comprometer a rentabilidade das plataformas”, afirmam os autores.

Giuliano G. Porciúncula é cientista formado pelo curso de Física de Materiais e mestre pelo Programa de Pós-graduação em Engenharia de Sistemas da Escola Politécnica de Pernambuco.

Link para o trabalho:

• Consensus effects of social media synthetic influence groups on scale-free networks

• Programa de Pós-graduação em Engenharia de Sistemas