O impacto das redes sociais nas opiniões políticas
Analisando o comportamento dos usuários no Twitter e Parler durante a eleição de 2020.
― 7 min ler
Índice
- Redes Sociais e Comportamento do Usuário
- O Surgimento de Novas Plataformas
- Analisando a Dinâmica dos Usuários
- Descobertas sobre Viés Político e Dinâmica de Grupos
- Taxas de Desistência de Usuários
- Comparação com Ambientes Offline
- Entendendo os Movimentos dos Usuários
- Padrões de Propagação de Conteúdo
- Conclusão
- Direções para Pesquisas Futuras
- Fonte original
Por um bom tempo, as pessoas aprenderam a se comunicar e a perceber quando alguém não tá sendo verdadeiro nas conversas cara a cara. Com o aumento dos celulares e das redes sociais, a gente precisa perguntar: Como essa nova tecnologia muda a forma como as pessoas interagem e se os modos antigos de comunicação ainda valem? Este artigo explora como as pessoas se conectam com base em crenças compartilhadas nas redes sociais, especialmente no Twitter e no Parler.
Redes Sociais e Comportamento do Usuário
As redes sociais mudaram a maneira como interagimos. Virou uma parte mega importante das nossas vidas, impactando várias áreas, incluindo a política. Políticos usam essas plataformas pra alcançar um montão de gente de forma instantânea. Mas, por outro lado, essas plataformas também contribuíram pra espalhar informações erradas, dividir os usuários e criar grupos isolados onde só uma opinião é compartilhada. Entender como os grupos sociais se desenvolvem nas redes sociais é essencial pra maximizar os aspectos positivos e minimizar os negativos.
Um conceito importante é a homofilia, que significa que as pessoas tendem a se conectar com quem tem opiniões parecidas. Pesquisas em universidades mostraram que grupos de estudantes com opiniões populares tendem a ficar juntos por mais tempo do que grupos com opiniões menos comuns. Isso levanta a questão se padrões semelhantes podem ser encontrados nas redes sociais online.
O Surgimento de Novas Plataformas
Enquanto redes sociais tradicionais como Facebook e Twitter continuam a crescer, novas plataformas estão surgindo. Um exemplo notável é o Parler, que foi lançado em 2018 como um espaço para quem se sentia deslocado em outras plataformas, principalmente os conservadores. O Parler tinha a intenção de ser uma alternativa de “liberdade de expressão” ao Twitter, atraindo usuários com opiniões semelhantes.
Analisando a Dinâmica dos Usuários
Este artigo examina como os usuários no Twitter e no Parler mudam suas opiniões políticas ao acompanhar suas atividades por vários meses. Durante o período de setembro a dezembro de 2020, que incluiu a eleição presidencial dos EUA, os pesquisadores monitoraram as interações dos usuários em ambas as plataformas.
No começo, os usuários foram classificados com base em seu viés político, determinado pelo conteúdo que compartilhavam. Com o tempo, o estudo tentou observar como os usuários mudavam entre diferentes viés em ambas as plataformas.
Descobertas sobre Viés Político e Dinâmica de Grupos
No Twitter, havia dois grupos principais: um com viés liberal e outro com viés conservador. Esses grupos se mantiveram bem estáveis, com os usuários geralmente segurando suas opiniões por períodos longos. Em contraste, o Parler mostrava um forte domínio do viés conservador, criando um ambiente estável onde os usuários basicamente compartilhavam opiniões semelhantes e divulgavam conteúdos que se alinhavam com suas crenças.
Essa estabilidade no Parler se devia em parte à ausência de conteúdos que representassem pontos de vista opostos. Como resultado, um forte eco de opiniões foi formado, onde os usuários se envolviam e espalhavam conteúdos semelhantes sem muita variação.
Taxas de Desistência de Usuários
O estudo também analisou quantos usuários deixaram cada plataforma durante o período de observação. Descobriu-se que quase metade dos usuários do Twitter (cerca de 50%) saiu até o final do estudo, comparado a apenas cerca de 20% dos usuários do Parler. Essa diferença significativa aponta pra uma base de usuários mais estável no Parler, onde um sentimento de pertencimento entre pessoas com pensamentos parecidos mantinha os usuários engajados.
Curiosamente, enquanto os usuários do Twitter mostraram taxas de desistência mais altas em Viés Políticos impopulares, esses mesmos usuários no Parler eram menos propensos a tentar entrar e participar de discussões alinhadas com opiniões minoritárias. Isso levou a uma situação onde o Parler ficou dominado por uma única perspectiva política.
Comparação com Ambientes Offline
Em ambientes offline, como universidades, a taxa de alunos deixando seus grupos é bem menor. Nas universidades, a taxa de desistência é em torno de 2%, que é bem menos comparado às redes sociais. Isso ilustra que sair de uma plataforma de mídia social geralmente é menos custoso e mais fácil do que sair de uma comunidade física onde os relacionamentos são importantes.
Entendendo os Movimentos dos Usuários
O artigo traça os movimentos dos usuários com base em seus viés políticos em ambas as plataformas. Ele analisa como os usuários mudaram suas opiniões ou decidiram sair, dando uma visão sobre as dinâmicas dessas comunidades online.
O Twitter mostrava uma clara polarização entre usuários liberais e conservadores, com ambos os lados mantendo suas visões distintas. Já o Parler, tinha uma comunidade mais uniforme centrada em visões extremas conservadoras e fake news, sem uma presença significativa de conteúdo liberal.
Padrões de Propagação de Conteúdo
Durante o estudo, foi observado que o Twitter tinha duas comunidades separadas focadas em notícias liberais e conservadoras, o que significava que os usuários compartilhavam e promoviam principalmente notícias que se alinhavam com suas opiniões. Os usuários do Parler, por outro lado, tendiam a se envolver mais com conteúdo que validava suas crenças existentes.
A presença de fake news foi particularmente notável no Parler, já que esse tipo de conteúdo atraía um número significativo de usuários, indicando que, uma vez que as pessoas começavam a compartilhar fake news, elas eram propensas a continuar fazendo isso, solidificando ainda mais o efeito de eco.
Conclusão
As diferenças no comportamento dos usuários no Twitter e no Parler destacam dinâmicas importantes de como as redes sociais moldam nossas interações. Enquanto o Twitter oferece uma gama mais diversificada de visões políticas, o Parler criou um espaço dominado por uma única perspectiva, levando a um forte senso de comunidade, mas também à falta de um discurso variado.
Essas descobertas ajudam a entender a atração das plataformas de redes sociais e as implicações para a dinâmica dos usuários. Elas revelam como as interações online podem criar comunidades distintas com base em crenças compartilhadas e a importância de reconhecer esses padrões para estudos futuros e para o desenvolvimento de redes socialmente conscientes.
Direções para Pesquisas Futuras
Ainda tem muito pra explorar na compreensão das interações dos usuários nas redes sociais. Pesquisas futuras podem se concentrar em comparar as características do conteúdo e o comportamento dos usuários em diferentes plataformas. Além disso, estudar como o viés evolui em períodos mais curtos pode oferecer insights sobre a natureza em mudança da opinião pública em tempo real.
Entender esses padrões é vital para quem trabalha com design de redes sociais, já que reconhecer como os usuários interagem com diferentes tipos de conteúdo pode levar a estratégias melhores de detecção de comunidade e engajamento nessas plataformas. Prestando atenção ao viés político dos usuários e seus movimentos, desenvolvedores e pesquisadores podem criar soluções de redes sociais mais eficazes que atendam a opiniões diversas enquanto promovem uma comunicação saudável entre os usuários.
Título: Dynamics of Ideological Biases of Social Media Users
Resumo: Humanity for centuries has perfected skills of interpersonal interactions and evolved patterns that enable people to detect lies and deceiving behavior of others in face-to-face settings. Unprecedented growth of people's access to mobile phones and social media raises an important question: How does this new technology influence people's interactions and support the use of traditional patterns? In this article, we answer this question for homophily-driven patterns in social media. In our previous studies, we found that, on a university campus, changes in student opinions were driven by the desire to hold popular opinions. Here, we demonstrate that the evolution of online platform-wide opinion groups is driven by the same desire. We focus on two social media: Twitter and Parler, on which we tracked the political biases of their users. On Parler, an initially stable group of Right-biased users evolved into a permanent Right-leaning echo chamber dominating weaker, transient groups of members with opposing political biases. In contrast, on Twitter, the initial presence of two large opposing bias groups led to the evolution of a bimodal bias distribution, with a high degree of polarization. We capture the movement of users from the initial to final bias groups during the tracking period. We also show that user choices are influenced by side-effects of homophily. Users entering the platform attempt to find a sufficiently large group whose members hold political biases within the range sufficiently close to their own. If successful, they stabilize their biases and become permanent members of the group. Otherwise, they leave the platform. We believe that the dynamics of users' behavior uncovered in this article create a foundation for technical solutions supporting social groups on social media and socially aware networks.
Autores: Mohammed Shahid Modi, James Flamino, Boleslaw K. Szymanski
Última atualização: 2024-07-22 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2309.15968
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.15968
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.