Um novo estudo aponta o design de algoritmos como uma forma potencial de reduzir câmaras de eco – e a polarização – online. Percorra as redes sociais por tempo suficiente e um padrão emerge. Pausa em uma postagem questionando a mudança climática ou tomando uma posição dura sobre uma questão política, e a plataforma responde rapidamente – servindo mais dos mesmos pontos de vista, entregues com crescente confiança e certeza. Esse ciclo de feedback é a arquitetura de uma câmara de eco: um espaço onde ideias familiares são amplificadas, vozes discordantes desaparecem e crenças podem se solidificar em vez de evoluir. Mas uma nova pesquisa da Universidade de Rochester descobriu que as câmaras de eco podem não ser um fato da vida online. Publicado no IEEE Transactions on Affective Computing, o estudo argumenta que elas são em parte uma escolha de design – uma que poderia ser suavizada com uma mudança surpreendentemente modesta: introduzindo mais aleatoriedade no que as pessoas veem. A equipe interdisciplinar de pesquisadores, liderada pelo Professor Ehsan Hoque do Departamento de Ciência da Computação, criou experimentos para identificar a rigidez das crenças e avaliar se introduzir mais aleatoriedade em uma rede social poderia ajudar a reduzi-la. Os pesquisadores estudaram como 163 participantes reagiram a declarações sobre temas como mudança climática após usar canais de mídia social simulados, alguns com feeds modelados em plataformas de mídia social mais tradicionais e outros com mais aleatoriedade. É importante notar que “aleatoriedade” neste contexto não significa substituir conteúdo relevante por nonsense. Em vez disso, significa afrouxar a lógica habitual de “mostre-me mais do que eu já concordo” que impulsiona muitos algoritmos atualmente. No modelo dos pesquisadores, os usuários eram periodicamente expostos a opiniões e conexões que não escolheram explicitamente, ao lado daquelas que escolheram.