Algoritmo Auditável: o Papel dos Sistemas de Recomendação na Criação de Filtros Bolha de Desinformação sobre as Urnas Eletrônicas no YouTube
Resumo
Os Sistemas de Recomendação são uma ferramenta idealizada a partir da necessidade
de navegação na massiva quantidade de dados disponíveis virtualmente. Sua
atual implementação, utilizando de dados pessoais e subjetividades inerentes a cada
usuário para o direcionamento de conteúdos, têm sido alvo de estudos e críticas em
diversas frentes. Tendo tido comprovada influência em decisões populares como as
eleições estadunidenses de 2016 e o referendo do Brexit, estes sistemas acabam por
reforçar visões pré-estabelecidas de mundo, permitindo a criação de filtros bolha pelos
quais os usuários consomem informações e moldam suas opiniões através de um viés
de confirmação. Neste sentido, um usuário que consome conteúdos desinformativos
acaba sendo direcionado a consumir ainda mais conteúdos desinformativos. Quando
consideramos as Urnas Eletrônicas – um dos tópicos de maior fluxo informacional dos
últimos anos e alvo de constantes campanhas desinformativas – a criação de filtros
bolha de desinformação se torna ainda mais grave e uma ameaça à democracia. Levando
em consideração que o YouTube é a segunda mídia social mais utilizada no
Brasil, com um total de 142 milhões de usuários (quase 70% da população brasileira,
segundo o Censo 2022), o presente trabalho buscou auditar de que maneira os
Sistemas de Recomendação da plataforma atuam na criação de filtros bolha de desinformação,
tanto para resultados de pesquisa como em vídeos recomendados, levando
em consideração os diferentes perfis de consumo de conteúdos relacionados às Urnas
Eletrônicas. Através da metodologia desenvolvida pelo autor, foi possível atestar a
presença generalizada de desinformação em vídeos populares da plataforma acerca
do tópico, além de um aumento geral de desinformação sendo recomendada em todos
os perfis. Para o perfil de consumo desinformativo, foi possível comprovar a criação de
um filtro bolha de desinformação, com o Sistema de Recomendação reduzindo consideravelmente
os vídeos informativos recomendados e aumentando significativamente
os vídeos desinformativos recomendados – chegando ao ponto de um a cada três
vídeos recomendados apresentar potencial desinformativo.