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Twitter favorece alcance de políticos e jornais de direita, diz relatório da empresa

Por: FOLHAPRESS - LUCAS ALONSO
22/10/2021 às 14:00
Brasil e Mundo

BAURU, SP (FOLHAPRESS) - O relatório de um estudo realizado pelo Twitter e publicado nesta quinta-feira (21) admite que o algoritmo da plataforma favorece a amplifi...


BAURU, SP (FOLHAPRESS) - O relatório de um estudo realizado pelo Twitter e publicado nesta quinta-feira (21) admite que o algoritmo da plataforma favorece a amplificação do alcance de publicações de políticos de direita e de veículos de comunicação americanos considerados mais conservadores.

Uma das conclusões do estudo é que, em seis dos sete países analisados, a "direita política desfruta de maior amplificação algorítmica do que a esquerda".

Assim, o relatório de 27 páginas pode servir de contraponto ao argumento frequentemente utilizado por líderes populistas de direita de que as big tech --particularmente Twitter, Google e Facebook-- têm agido para silenciar vozes conservadoras. O ex-presidente dos EUA Donald Trump, por exemplo, moveu ações judiciais contra as empresas e seus principais executivos.

O levantamento analisou milhões de mensagens no Twitter entre 1º de abril e 15 de agosto de 2020 nos Estados Unidos, no Canadá, na França, no Reino Unido, na Alemanha, na Espanha e no Japão --a exceção à constatação de que a configuração da plataforma favorece a direita foi a Alemanha.

Inicialmente, a análise deveria incluir informações de 16 países, incluindo o Brasil. Os pesquisadores, no entanto, estabeleceram dois critérios. O primeiro foi a disponibilidade de dados sobre os perfis de políticos no Twitter com base em fontes oficiais. O segundo foi a existência de uma base significativa de usuários para o grupo de controle do estudo que possibilitasse uma análise estatística robusta.

Brasil, Turquia, Índia, México, Arábia Saudita e Indonésia atendem ao segundo critério, mas não ao primeiro; Suécia, Dinamarca e Holanda cumprem o primeiro requisito, mas não o segundo.

Para produzir o relatório, a empresa analisou o fluxo de ordenação dos posts na plataforma. Desde 2016, os usuários da rede social têm a opção de organizar o conteúdo que aparece no feed de acordo com o algoritmo da plataforma ou a partir da cronologia das postagens.

Na primeira opção, o Twitter exibe um fluxo de atualizações das contas que o usuário escolheu seguir, bem como recomendações de conteúdo que o algoritmo entende que são de interesse do usuário com base nos perfis com os quais ele interage com mais frequência. Na segunda, as publicações aparecem em ordem cronológica reversa --as mais recentes primeiro.

Para a análise, os autores do estudo compararam os diferentes alcances de uma determinada publicação em cada uma das duas configurações possíveis. Segundo o relatório, o Twitter encontrou uma "diferença estatisticamente significativa em favor da direita política".

Na metodologia do estudo, os pesquisadores determinam uma escala em que 0% significa que os tuítes alcançaram a mesma quantidade de usuários nas duas diferentes linhas do tempo e 100% significa que o alcance na linha algorítmica foi o dobro do observado na cronológica.

As maiores discrepâncias foram observadas no Canadá (43% para os liberais e 167% para os conservadores) e no Reino Unido (112% para os trabalhistas e 176% para os conservadores).

Em outra vertente do estudo, a plataforma analisou a amplificação de quase 200 milhões de postagens de usuários que fizeram publicações contendo links para artigos noticiosos ou opinativos de conteúdo político de meios de comunicação dos EUA.

O relatório aponta duas tendências principais como resultado da análise. A primeira é que o conteúdo de veículos considerados mais partidários, à direita ou à esquerda, tem mais alcance na plataforma do que o de meios classificados como neutros ou de centro.

A segunda tendência, à semelhança da conclusão a que a plataforma chegou a respeito dos políticos, é que as publicações de sites e jornais inclinados à direita alcançam um número maior de usuários do que os que estão mais à esquerda.

Para evitar a subjetividade na categorização política dos veículos americanos, o Twitter recorreu à AllSides e à Ad Fontes Media, duas organizações independentes que divulgam regularmente um conjunto de classificações dos principais meios jornalísticos dos EUA.

Embora as análises dos dois grupos não sejam idênticas, elas apontam, por exemplo, que veículos como Fox News, New York Post e a seção de opinião do Wall Street Journal estão à direita do espectro político; à esquerda estão Buzzfeed News, The Intercept, The New Yorker e CNN. Ao centro, agências de notícias como Associated Press e Reuters.

A diretora de engenharia de software do Twitter, Rumman Chowdury, e o pesquisador de machine learning da plataforma, Luca Belli, publicaram uma análise a respeito do estudo em que afirmam que os motivos para as discrepâncias provocadas pelo algoritmo da rede social ainda não estão claros.

"Estabelecer por que esses padrões observados ocorrem é uma questão significativamente mais difícil de responder, pois é produto das interações entre as pessoas e a plataforma", dizem eles, acrescentando que uma das próximas missões será "identificar e mitigar qualquer desigualdade que possa ocorrer".

Os autores argumentam que a amplificação algorítmica de determinadas publicações não é, necessariamente, problemática. Ela só passa a ser um motivo de preocupação quando é constatado um "tratamento preferencial" a um tipo de conteúdo específico. "É necessária uma análise adicional de causa-raiz para determinar quais alterações, se houver, são requeridas para reduzir os impactos adversos por nosso algoritmo na página inicial [do Twitter]", escrevem Chowdury e Belli.

Ainda segundo os especialistas, a plataforma está disponibilizando todos os dados do estudo para que acadêmicos e pesquisadores independentes também possam trabalhar em análises da mesma natureza.

"Essa abordagem é nova e não tinha sido usada nessa escala, mas estamos otimistas de que ela abordará compensações entre privacidade e responsabilidade que podem prejudicar a transparência algorítmica."



Publicado em Fri, 22 Oct 2021 13:58:00 -0300







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