p A mídia social transformou a forma como as pessoas falam umas com as outras. Mas as plataformas de mídia social não estão se moldando para ser os espaços utópicos para a conexão humana que seus fundadores esperavam. p Em vez de, a internet introduziu fenômenos que podem influenciar as eleições nacionais e talvez até ameaçar a democracia.

p As câmaras de eco ou "bolhas" - nas quais as pessoas interagem principalmente com outras que compartilham suas visões políticas - surgem da maneira como as comunidades se organizam online.

p Quando a organização de uma rede social afeta a discussão política em grande escala, as consequências podem ser enormes.

p Em nosso estudo lançado em 4 de setembro, mostramos que o que acontece nos pontos de conexão, onde as bolhas colidem, pode influenciar significativamente as decisões políticas em relação a um partido ou outro. Chamamos esse fenômeno de "gerrymandering de informações".

p Quando as bolhas colidem

p É problemático quando as pessoas obtêm todas as informações de dentro da bolha. Mesmo que seja factual, as informações que as pessoas obtêm de sua bolha podem ser selecionadas para confirmar suas suposições anteriores. Na política contemporânea dos EUA, este é um contribuinte provável para o aumento da polarização política no eleitorado.

p Mas essa não é toda a história. A maioria das pessoas tem um pé fora de suas bolhas políticas. Eles leem notícias de uma variedade de fontes e conversam com alguns amigos com opiniões e experiências diferentes das suas.

p O equilíbrio entre a influência que vem de dentro e de fora de uma bolha é muito importante para moldar os pontos de vista de uma pessoa. Esse equilíbrio é diferente para pessoas diferentes:uma pessoa que se inclina para o democrata pode ouvir argumentos políticos esmagadores de outros democratas, enquanto outro pode ouvir igualmente de democratas e republicanos.

p Do ponto de vista das partes que estão tentando ganhar o debate público, o que é importante é como sua influência se espalha pela rede social.

p O que mostramos em nosso estudo, matematicamente e empiricamente, é que a influência de uma parte em uma rede social pode ser quebrada, de uma forma análoga à gerrymandering eleitoral dos distritos eleitorais.

p Em nosso estudo, A gerrymandering de informações foi intencional:estruturamos nossas redes sociais para produzir preconceitos. No mundo real, as coisas são mais complicadas, claro. Estruturas de redes sociais crescem a partir do comportamento individual, e esse comportamento é influenciado pelas próprias plataformas de mídia social.

p A gerrymandering de informações dá a um partido uma vantagem para persuadir os eleitores. A festa que tem vantagem, nós mostramos, é o partido que não divide sua influência e deixa seus membros abertos à persuasão do outro lado.

p Este não é apenas um experimento mental - é algo que medimos e testamos em nossa pesquisa.

p Experimentando bolhas

p Nossos colegas do MIT perguntaram mais de 2, 500 pessoas, recrutado da Amazon Mechanical Turk, para jogar um jogo de votação simples em grupos de 24.

p Os jogadores foram atribuídos a uma das duas partes. O jogo foi estruturado para recompensar a lealdade ao partido, mas também para recompensar o compromisso:se seu partido venceu com 60% dos votos ou mais, cada membro do partido recebeu US $ 2. Se o seu partido se comprometeu a ajudar o outro partido a chegar a 60% dos votos, cada membro recebeu 50 centavos. Se nenhuma festa ganhou, o jogo chegou a um impasse e ninguém foi pago.

p Estruturamos o jogo dessa forma para simular as tensões do mundo real entre as preferências partidárias intrínsecas dos eleitores e o desejo de se comprometer em questões importantes.

p Em nosso jogo, cada jogador atualizou suas intenções de voto ao longo do tempo, em resposta a informações sobre as intenções de voto de outras pessoas, que eles receberam por meio de sua rede social em miniatura. Os jogadores viram, em tempo real, quantos de seus contatos pretendiam votar em seu partido. Colocamos jogadores em diferentes posições na rede, e organizamos suas redes sociais para produzir diferentes tipos de bolhas em colisão.

p Os jogos e redes experimentais eram superficialmente justos. Os partidos tinham o mesmo número de membros, e cada pessoa tinha a mesma influência sobre outras pessoas. Ainda, conseguimos construir redes que deram a uma das partes uma grande vantagem, para que ganhassem cerca de 60% dos votos, na média.

p Para entender o efeito da rede social nas decisões dos eleitores, contamos quem está conectado a quem, levando em consideração suas preferências partidárias. Usando esta medida, fomos capazes de prever com precisão a direção do viés decorrente da gerrymandering de informações e a proporção dos votos recebidos por cada partido em nosso jogo simples.

p Bolhas na vida real

p Também medimos a gerrymandering de informações em redes sociais do mundo real.

p Analisamos os dados publicados sobre o consumo de mídia das pessoas, compreendendo 27, 852 itens de notícias compartilhados por 938 usuários do Twitter nas semanas que antecederam a eleição presidencial de 2016, bem como mais de 250, 000 tweets políticos de 18, 470 indivíduos nas semanas que antecederam as eleições de meio de mandato de 2010 nos EUA.

p Também olhamos para a blogosfera política, examinando como 1, 490 blogs políticos vinculados uns aos outros nos dois meses anteriores à eleição presidencial de 2004 nos Estados Unidos.

p Descobrimos que essas redes sociais têm estruturas de bolha semelhantes às construídas para nossos experimentos.

p Como as redes produzem preconceitos

p Os efeitos que vimos em nossos experimentos são semelhantes ao que acontece quando políticos gerrymander distritos eleitorais.

p Um partido pode desenhar distritos eleitorais que são superficialmente justos - cada distrito está contido dentro de uma única fronteira, e contém o mesmo número de eleitores, mas isso na verdade leva a um viés sistemático, permitindo que um partido ganhe mais cadeiras do que a proporção de votos que recebe.

p A gerrymandering eleitoral é sutil. Você costuma saber disso quando o vê em um mapa, mas uma regra para determinar quando os distritos são confiscados é complicada de definir, que foi um ponto crítico no recente caso da Suprema Corte dos EUA sobre o assunto.

p De maneira semelhante, a gerrymandering de informações leva a redes sociais que são superficialmente justas. Cada partido pode ter o mesmo número de eleitores com a mesma quantidade de influência, mas a estrutura da rede oferece uma vantagem para uma das partes.

p Contar quem está conectado a quem nos permitiu desenvolver uma medida que chamamos de "lacuna de influência". Essa descrição matemática da informação gerrymandering previu os resultados da votação em nossos experimentos. Acreditamos que esta medida é útil para entender como as redes sociais do mundo real são organizadas, e como sua estrutura influenciará a tomada de decisão.

p Debate sobre como as plataformas de mídia social são organizadas, bem como as consequências para o comportamento individual e para a democracia, continuará nos próximos anos. Mas propomos que pensar em termos de conceitos de nível de rede, como bolhas e as conexões entre bolhas, pode fornecer uma melhor compreensão desses problemas. p Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.