Em um estudo de Matti Nelimarkka e seus colegas, os entrevistados trouxeram à tona o fato de que os modelos de recomendação de conteúdo nas redes sociais podem ser soluções ruins para reduzir a polarização nas discussões. Em outro artigo publicado recentemente, Nelimarkka analisa como a ciência política e os pesquisadores de HCI podem avançar em direção a uma zona de comércio aprimorada.

Desenvolvedores e pesquisadores de serviços de mídia social há muito acreditam que a polarização nas discussões pode ser reduzida projetando serviços que recomendam o conteúdo de perspectivas opostas às opiniões dos próprios usuários. Contudo, os entrevistados na pesquisa da Aalto University e da Syracuse University, nos Estados Unidos, expressaram suas dúvidas sobre a ideia. Alguns até acreditavam que esse tipo de design poderia, em alguns casos, aumentar a polarização.

Um artigo de pesquisa do pesquisador visitante de Aalto, Matti Nelimarkka, e seus colegas dos EUA foi publicado na Conferência de Trabalho Cooperativo e Computação Social Apoiada por Computador (CSCW) em 9 de novembro. Os pesquisadores entrevistaram 19 finlandeses ou americanos, que eram profissionais da área política ou cidadãos comuns que frequentemente discutem política nas redes sociais, mas profissionalmente não são afiliados a ela.

Os pesquisadores apresentaram aos participantes quatro modelos diferentes de recomendação de conteúdo que poderiam ser usados ​​no Facebook, por exemplo. No primeiro modelo, o serviço recomendou usuários com conteúdo que está em conflito com suas opiniões. O segundo modelo incentivou o usuário a se familiarizar com esse conteúdo antes de postar seu próprio conteúdo. No terceiro modelo, o usuário testemunhou seu amigo compartilhando conteúdo que contradiz as próprias opiniões do usuário. O quarto modelo mostrava ao usuário seus amigos e amigos de amigos discutindo um assunto de uma forma que contradizia a visão do próprio usuário sobre o assunto. Ao apresentar os diferentes modelos, os pesquisadores pediram aos participantes que compartilhassem suas experiências nos modelos.

Os entrevistados detectaram diferentes elementos nos modelos que podem até aumentar a polarização política. Os participantes foram os mais críticos em relação ao modelo, recomendando artigos apenas apresentando pontos de vista opostos aos seus. O modelo que incentiva o usuário a repensar antes de postar conteúdo pode, de acordo com os entrevistados, parecem desdenhosos e levam à autocensura ou mesmo à raiva. Recomendação baseada em amigos ou conhecidos de amigos, por outro lado, funciona mal se o usuário tiver uma pequena rede social.

Os entrevistados sentiram que mesmo se um serviço foi projetado para mitigar a polarização, ver pontos de vista opostos aos próprios pode antes aumentar a distância ideológica entre os indivíduos. Por esta razão, os serviços devem ser planejados de forma a levar as pessoas a um comportamento adequado. "As plataformas não podem orientar a maneira como as pessoas se comportam, mas podem, no melhor, encoraje-os a se envolver em discussões mais apropriadas, "diz Nelimarkka.

Ver alguém que você conhece recomendar conteúdo pode motivar a abertura do link

Os participantes também encontraram elementos positivos nos modelos. Eles ressaltaram que cada um pode oferecer às pessoas novas informações e levar a uma compreensão mais ampla do fenômeno, e através dele, uma discussão mais profunda.

"Muitos notaram que isso funciona como um momento de restrição:antes de postar qualquer coisa no serviço, pode-se testemunhar vários pontos de vista diferentes e talvez tentar modificar sua postagem, "Nelimarkka diz.

Muitos participantes acreditaram que, uma vez que o usuário percebe alguém próximo a ele compartilhando uma notícia que vai de encontro à sua própria opinião, a motivação para clicar nas notícias aumenta. Em situações onde as pessoas adquirem contatos de diferentes situações de vida, é comum formar um grande círculo de conhecidos. Na verdade, as plataformas de mídia social há anos se concentram na solução de problemas de gerenciamento de privacidade resultantes de um grande círculo de amigos.

Concentrando-se em fóruns de discussão relativamente abertos, como Twitter e Facebook, pode, no entanto, ser uma abordagem desatualizada. De acordo com Nelimarkka, a pesquisa também apontou que especialistas políticos, em particular, muitas vezes se movem para discutir política em grupos mais fechados, como o WhatsApp. “Isso é ainda pior para a polarização. Muitos entrevistados levantaram esse assunto, e ainda não foi amplamente abordado na literatura. "

Uma compreensão fraca de outros campos pode resultar em vários problemas

Uma revisão de pesquisa por Nelimarkka também foi publicada no CSCW. A revisão centra-se em como a tomada de decisão democrática é apresentada em conferências de interação homem-computador (HCI) e como a ciência política e os pesquisadores de HCI poderiam avançar em direção a uma zona comercial melhorada.

Uma colaboração com mau funcionamento leva a uma série de problemas. Nelimarkka destaca um estudo sobre a satisfação do cliente medida por botões de carinha sorridente como exemplo. Esses tipos de artigos de pesquisa, de acordo com Nelimarkka, sempre começa da mesma maneira:os pesquisadores querem apoiar a democracia que se baseia no voto, então eles colocam os botões no ambiente cotidiano das pessoas. Com esses botões, as pessoas facilmente forneceriam feedback e divulgariam.

"Nenhum dos jornais voltou a discutir se esse desejo foi realmente realizado, "Nelimarkka diz." Eles relatam quantas vezes os botões foram pressionados e como foram usados. No entanto, pesquisas sobre participação política nos ensinaram que as ações das pessoas são distorcidas. Eu aperto esses botões várias vezes, quantas vezes forem necessárias para transmitir melhor minha opinião! Mas alguém talvez não se atreva a fazer isso. "

É provável, então, que nem a posição de todos é exibida igualmente em votos, mas se os problemas centrais relacionados à participação em processos políticos não são familiares aos pesquisadores, esse é um ponto de vista facilmente esquecido nas análises. Nelimarkka descreve o pior cenário, onde a falta de colaboração e uma compreensão fraca de outro campo podem levar os pesquisadores de um campo a desenvolver algo que há muito foi introduzido em outro campo e provou não funcionar.

A colaboração leva a pesquisas de alta qualidade

Com base na revisão de Nelimarkka, pesquisadores de IHC e ciências sociais ainda têm muito a aprender uns com os outros. Contudo, a colaboração deve ocorrer sob as condições estabelecidas por ambas as disciplinas. Nelimarkka acredita que é necessário criar pontos de compartilhamento de informações, que os pesquisadores da política podem usar para se familiarizar com os conceitos e métodos centrais de IHC, e vice versa.

Uma melhor colaboração levaria a pesquisas mais conceituadas e detalhadas em ambos os campos. "A questão é:como educar as pessoas de uma forma que as capacite a fazer isso? Fazer vários mestrados não é a resposta."

O próprio Nelimarkka tem formação multidisciplinar. Ele completou seu bacharelado e mestrado na Faculdade de Ciências Sociais, mas prosseguiu seus estudos de doutorado em interação humano-computador. O motivo da "passagem para outro campo" foi o fato de a tecnologia ser mal considerada na Faculdade de Ciências Sociais da época. "Perto do final da minha tese de doutorado, Comecei a trabalhar em sua revisão de literatura e percebi que inventaria tudo o que quero fazer:combinar essas duas áreas. "

Agora, Nelimarkka é pesquisadora visitante no Departamento de Ciência da Computação da Aalto. Como a tecnologia está presente em todos os lugares hoje em dia, ele aponta, O HCI pode ser usado para estudar praticamente qualquer coisa. Bicicletas da cidade, por exemplo, fazem parte da HCI, à medida que coletam dados sobre as pessoas. Eles podem ser pesquisados ​​não apenas como tecnologia da informação, mas também como um fenômeno sociológico ou político.

"Para mim, são algumas oportunidades perdidas quando pesquisadores em outras áreas deixam de utilizar coisas que foram descobertas no lado de HCI há muito tempo. Por outro lado, Os pesquisadores de HCI às vezes ignoram a compreensão de nicho de outros campos. "