Um grupo de investigadores das universidades de Stanford, Washington e Northeastern desenvolveu uma extensão de navegador com inteligência artificial que permite estudar, de forma independente, o impacto dos algoritmos das redes sociais nos utilizadores. A ferramenta analisa publicações no X (antigo Twitter), identifica conteúdos hostis ou altamente polarizadores e reorganiza o feed, colocando esse material mais abaixo.
A experiência foi testada em mais de 1.200 participantes nos EUA, durante 10 dias, no período que antecedeu as presidenciais de 2024.
Segundo o estudo, publicado na revista Science, os utilizadores expostos a menos conteúdo agressivo passaram a ver o partido adversário de forma ligeiramente mais favorável — uma melhoria média de dois pontos numa escala de 1 a 100, equivalente a vários anos de redução natural da polarização. Os efeitos foram semelhantes entre conservadores e liberais.
Os participantes também relataram menos sentimentos de raiva e tristeza durante o uso da plataforma, embora o impacto emocional não tenha persistido após o fim da experiência.
Os autores sublinham que a extensão permite investigar e reordenar conteúdos “sem colaboração das plataformas”, e sugerem que algoritmos menos orientados para promover hostilidade podem fortalecer a confiança social e o debate democrático. No entanto, alertam que os resultados podem ser limitados, já que a experiência só funcionou em navegador e não mediu efeitos de longo prazo.