Em meio ao clamor de polarização política e desconfiança, Uma nova pesquisa da Cornell Tech encontrou motivos para otimismo:quando se trata de avaliar as notícias, as pessoas tendem a confiar nas opiniões de um grande grupo, seja ele composto de liberais ou conservadores.

O estudo de 1, 000 participantes descobriram que os democratas foram influenciados de forma confiável por multidões de maioria republicana e vice-versa, embora os pesquisadores também tenham descoberto que as pessoas tendem a ignorar notícias que contradizem suas próprias visões políticas.

“De uma forma prática, estamos mostrando que a mente das pessoas pode ser mudada por meio da influência social independente da política, "disse Maurice Jakesch, estudante de doutorado na área de ciência da informação na Cornell Tech e primeiro autor de "How Partisan Crowds Affect News Evaluation, "que foi apresentado na Conferência para Verdade e Confiança Online, realizada online em outubro. "Isso abre portas para usar a influência social de uma forma que pode despolarizar os espaços online e aproximar as pessoas."

A polarização política disparou nos últimos anos, agravado pela internet e mídia social, onde as pessoas tendem a ser expostas a informações de acordo com suas crenças existentes. Com este estudo, os pesquisadores procuraram explorar se a exposição a opiniões divergentes poderia impactar seus pontos de vista preexistentes.

"Quando os algoritmos são otimizados para o engajamento do espectador, muitas vezes mostram conteúdo de que as pessoas gostam ou com o qual se irritam, "Jakesch disse." Essa é a razão pela qual estamos vendo muitas avaliações extremas online. Mas as avaliações das pessoas seriam menos extremas se uma mais ampla, público mais representativo respondeu ao conteúdo avaliado. "

Os pesquisadores pediram aos participantes que avaliassem 16 notícias, apresentados como manchetes, como verdadeiro ou falso. Quatro das manchetes eram consistentes com as opiniões dos democratas, quatro eram consistentes com os republicanos, e oito foram coletados de uma lista de manchetes verdadeiras, mas consideradas difíceis de avaliar.

Os participantes foram designados a três grupos:um em que os participantes puderam ver como um grupo formado principalmente por democratas havia avaliado as reivindicações; um em que o grupo de avaliadores anteriores era principalmente republicano; e um grupo de controle onde os participantes não viram como os outros avaliaram as notícias.

Por exemplo, uma manchete lida, "A primeira viagem de Trump a Mar-a-Lago custou aos contribuintes US $ 13,6 milhões." Os participantes de um grupo foram informados, "75 democratas e 21 republicanos responderam até agora, "e" 24 dizem que a afirmação é falsa e 72 dizem que é verdadeira, "e, em seguida, solicitados a classificá-la como verdadeira ou falsa.

Os participantes de todas as linhas políticas tinham 21% menos probabilidade de avaliar as afirmações como verdadeiras se não se alinhassem com seus pontos de vista, o estudo descobriu. Mas quando se tratava de influência social, em comparação com o grupo de controle, tanto liberais quanto conservadores foram altamente influenciados pela opinião da multidão, independentemente de sua composição política.

Em quase todos os casos, a política da multidão não teve um efeito significativo nas avaliações, exceto quando uma multidão de maioria democrata afirmou uma reivindicação consistente com os republicanos.

As descobertas oferecem oportunidades para as plataformas de mídia social fazerem mudanças no design que diminuam a polarização política - ou pelo menos não a exacerbem.

"Embora as plataformas não possam mostrar o mesmo conteúdo para todos, eles poderiam usar os dados que já coletaram sobre as pessoas para estimar o feedback que obteriam de um público mais representativo, "Jakesch disse." Corrigir estatisticamente o viés de seleção da amostra não custa muito, e com base em nossos resultados, poderia mover mais pessoas para o centro político. Mesmo que eu ache que um vídeo é ótimo e certo, se eu vejo que nem todo mundo pensa assim, isso pode influenciar minha opinião. "