Marcas e bots estão proibidos de usar o Spread e, assim como o PI.FYI, a plataforma não oferece suporte a anúncios. Em vez de trabalhar para maximizar o tempo no site, as principais métricas de sucesso de Rogers serão indicadores de envolvimento humano “significativo”, como quando alguém clica na recomendação de outro usuário e depois toma medidas como inscrever-se em um boletim informativo ou assinatura. Ele espera que isso alinhe as empresas cujo conteúdo é compartilhado no Spread com os usuários da plataforma. “Acho que há uma nostalgia pelo que o social original pretendia alcançar”, diz Rogers.
Então você entrou em uma rede social sem algoritmos de classificação – está tudo bem agora? Jonathan Stray, cientista sênior do Centro de IA Compatível com Humanos da UC Berkeley, tem dúvidas. “Existem agora muitas pesquisas mostrando que cronológico não é necessariamente melhor”, diz ele, acrescentando que feeds mais simples podem promover vieses de atualidade e permitir spam.
Stray não acredita que o dano social seja um resultado inevitável de uma curadoria algorítmica complexa. Mas ele concorda com Rogers que a prática da indústria tecnológica de tentar maximizar o envolvimento não selecciona necessariamente resultados socialmente desejáveis.
Stray suspeita que a solução para o problema dos algoritmos de mídia social pode, na verdade, ser… mais algoritmos. “O problema fundamental é que você tem muita informação para qualquer um consumir, então você tem que reduzi-la de alguma forma”, diz ele.
Em janeiro, Stray lançou o Desafio de classificação pró-social, uma competição com um fundo de prêmios de US$ 60.000 que visa estimular o desenvolvimento de algoritmos de classificação de feeds que priorizem resultados socialmente desejáveis, com base em medidas de bem-estar dos usuários e no quão informativo é um feed. De junho a outubro, cinco algoritmos vencedores serão testados no Facebook, X e Reddit usando uma extensão de navegador.
Até que uma substituição viável decole, escapar dos algoritmos de busca de engajamento geralmente significará seguir a ordem cronológica. Há evidências de que as pessoas estão buscando isso além de plataformas de nicho como PI.FYI e Spread.
As mensagens em grupo, por exemplo, são comumente usadas para complementar feeds de mídia social com curadoria artificial. Os bate-papos privados – orientados pela lógica do relógio – podem fornecer um espaço mais íntimo e menos caótico para compartilhar e discutir informações do domínio algorítmico: a troca de piadas, memes, links para vídeos e artigos e capturas de tela de postagens sociais.
O desdém pelo algoritmo poderia ajudar a explicar a crescente popularidade do WhatsApp nos EUA, que há muito é onipresente em outros lugares. O aplicativo de mensagens da Meta teve um aumento de 9% no número de usuários diários nos EUA no ano passado, de acordo com dados da Apptopia relatados por O envoltório. Mesmo dentro dos aplicativos sociais dominantes de hoje, a atividade está mudando de feeds públicos para mensagens diretasde acordo com Insider de negóciosonde a cronologia impera.
Os bate-papos em grupo podem ser ambientes sociais relativamente controlados e sem anúncios, mas apresentam seus próprios preconceitos. “Se olharmos para a sociologia, temos visto muitas pesquisas que mostram que as pessoas procuram naturalmente coisas que não causem dissonância cognitiva”, diz Stoldt, da Drake University.
Embora forneçam um meio de compilação mais orgânico, as mensagens em grupo ainda podem produzir câmaras de eco e outras armadilhas associadas a algoritmos complexos. E quando o conteúdo do seu bate-papo em grupo vem do feed algorítmico altamente personalizado de cada membro, as coisas podem ficar ainda mais complicadas. Apesar da fuga para espaços livres de algoritmos, a luta por um feed de informações perfeito está longe de terminar.
