Quando Tim Berners-Lee apresentou a ideia da World Wide Web, seu objetivo era simples e revolucionário: criar uma ferramenta capaz de aproximar as pessoas, espalhar conhecimento e fortalecer a democracia. Três décadas depois, o que deveria ser um elo global de colaboração tornou-se um ecossistema fragmentado, onde grupos se isolam, desconfiam uns dos outros e brigam por pequenas diferenças.
Da utopia digital à realidade polarizada
Por muito tempo, culpamos as bolhas digitais e as câmaras de eco — espaços onde os algoritmos só mostram o que confirma nossas crenças. Mas pesquisas recentes desafiam essa explicação simplista.
Um estudo de 2022 conduzido por Dana Klisanin, coautora do artigo, acompanhou o comportamento de dez usuários de redes sociais e descobriu que as pessoas frequentemente buscam conteúdos com os quais discordam, inclusive propositalmente.
Esse fenômeno, conhecido como “rage engagement”, gera lucro para as plataformas — mas destrói a coesão social. Cada comentário irritado, cada “rage share”, alimenta o que os pesquisadores chamam de polarização afetiva: a tendência de gostar de quem pensa igual e odiar quem pensa diferente.
O motor econômico da raiva
A lógica é simples: emoção gera engajamento, e engajamento gera lucro. Postagens que provocam indignação ou medo atraem mais curtidas, reações e compartilhamentos — e, portanto, mais publicidade.
De acordo com o Washington Post, o algoritmo do Facebook chegou a valorizar cinco vezes mais uma reação de raiva do que um simples “like”. Simulações recentes mostraram que qualquer plataforma que mede sucesso por engajamento tende a favorecer conteúdo divisivo, porque ele mantém os usuários clicando.
A economia da atenção, portanto, se baseia em recompensar o conflito. E quanto mais tempo passamos indignados na internet, mais valiosos nos tornamos para o modelo de negócios das big techs.
Como nossas opiniões se moldam online
Nas redes, não somos apenas consumidores de conteúdo: somos moldados por ele. Estudos mostram que tendemos a adotar as opiniões de influenciadores ou amigos que admiramos — mesmo sobre temas que antes nos eram indiferentes.
Essa dinâmica cria o que especialistas chamam de “partisan sorting”: grupos que passam a divergir não apenas em um ponto, mas em toda a visão de mundo. E o efeito se amplifica quando buscamos informações complementares, pois os mecanismos de busca repetem a linguagem das postagens originais, reforçando as mesmas narrativas.
Além disso, quando estamos em estado emocional elevado, ficamos mais vulneráveis à desinformação — um combustível poderoso para o extremismo digital.
A erosão da convivência e a fuga das redes
As consequências são tangíveis. Em países como Austrália, a polarização alimentada por desinformação online já gerou custos públicos ligados à saúde mental e à segurança, com marchas extremistas e cancelamentos de eventos de minorias sob ameaça.
Mas há sinais de mudança: o tempo médio gasto em redes sociais vem caindo desde 2022, segundo o Financial Times. Muitos usuários estão migrando para plataformas menores, politicamente segmentadas — como Bluesky (mais à esquerda) e Truth Social (à direita). Isso não resolve a polarização, mas revela um cansaço coletivo com o modelo atual.
Existe um outro caminho?
Pesquisadores apontam que a tolerância ativa — isto é, interagir com visões opostas sem hostilidade — pode desacelerar a polarização. Não se trata de evitar o debate, mas de desarmar o algoritmo da raiva: não compartilhar conteúdo provocativo, não recompensar o sensacionalismo e, sobretudo, cultivar empatia digital.
No entanto, os especialistas reconhecem que se trata de um problema estrutural, que não será resolvido apenas com boa vontade individual. Assim como governos já regularam produtos nocivos no passado, as plataformas também podem — e devem — ser reguladas e tributadas.
Reformular a economia da internet para valorizar conversas equilibradas em vez de cliques inflamados pode parecer utópico, mas talvez seja a única forma de restaurar o sonho original de Berners-Lee: uma rede realmente conectada — e não dividida por um algoritmo.
[ Fonte: The Conversation ]
