As redes sociais online afirmam fazer conexões e aproximar as pessoas. Mas os algoritmos de classificação e recomendação que sugerem, por exemplo, com quem se conectar, ou quem são os cientistas mais relevantes em um campo, não são justos. Um estudo acaba de ser publicado na revista Scientific Reports mostra que os algoritmos podem exacerbar as desigualdades e discriminar certos grupos de pessoas nos altos escalões.
O estudo investigou como os mecanismos sociais influenciam as distribuições de classificação de dois algoritmos bem conhecidos, ou seja, PageRank, um dos principais algoritmos sobre o qual o mecanismo de busca do Google é construído, e Who-to-Follow, algoritmo do Twitter que sugere pessoas que você não é atualmente seguindo que você pode achar interessante.

"Foi demonstrado no passado que os algoritmos de classificação tendem a aumentar a popularidade de usuários que já são populares e isso pode levar à perda de oportunidades para certos grupos de pessoas", explica Lisette Espín-Noboa, cientista social computacional do Complexity Science Hub Vienna (CSH) e o primeiro autor do artigo. "Queríamos entender quando esses algoritmos podem dar errado, dependendo da estrutura e das características de uma rede."

Compreendendo algoritmos

A equipe simulou diferentes redes, compostas por 2.000 indivíduos, e ajustou os mecanismos sociais de relacionamento entre os indivíduos de cada rede. Os cientistas foram capazes de fazer variações nas propriedades atribuídas a cada rede, como a proporção da minoria, quão ativos eram os usuários na conexão com outros usuários e a forma como as pessoas se conectavam na rede. Em particular, os pesquisadores estavam interessados ​​se os indivíduos se associavam mais provavelmente a outros que já eram populares e se tendiam a se relacionar com aqueles que eram semelhantes a eles. Preferir outros que são semelhantes a si mesmo é um princípio que os cientistas sociais chamam de homofilia ("pássaros da mesma pena voam juntos").

Mecanismo social principal

Os pesquisadores descobriram que o principal mecanismo social responsável por distorcer a visibilidade das minorias nos rankings era de fato a homofilia, juntamente com a proporção da minoria. “Vemos que quando o grupo majoritário se associa principalmente a outros membros da maioria, o grupo minoritário está sub-representado nos escalões mais altos”, explica Espín-Noboa. “No entanto, as minorias podem superar essa sub-representação conectando-se estrategicamente com outras e podem tentar alcançar pelo menos a paridade estatística nos altos escalões”.

A paridade estatística significa que, se a minoria representa 20% das pessoas na rede, a mesma proporção deve ser refletida em cada top-k da classificação. “Uma forma de aumentar a visibilidade das minorias no ranking é torná-las mais ativas na rede”, diz Expín-Noboa. "Isso significa que as minorias devem criar mais conexões com os outros."

Outra forma de tornar as minorias mais visíveis é diversificar as conexões da maioria:criando mais conexões do grupo majoritário para o grupo minoritário, constata o estudo.

Cenários mais realistas

“Vimos em um estudo anterior como a homofilia pode influenciar o ranking das minorias”, diz a coautora Fariba Karimi, que lidera a equipe “Network Inequality” no CSH. “Este artigo assume cenários de redes sociais mais realistas e analisa não apenas algoritmos de classificação, mas também algoritmos de recomendação social que plataformas de redes sociais como o Twitter usam”, diz ela. “Nossas novas descobertas sugerem que algoritmos de classificação e recomendação em redes sociais online como o Twitter podem de fato distorcer a visibilidade das minorias de maneiras inesperadas”.