META$557.80-3.32%

Fragmentarea rețelelor sociale și „botificarea” platformelor schimbă rapid economia atenției, iar companiile care au crescut pe conținut generat de utilizatori se îndreaptă spre modele în care algoritmii și conținutul automatizat devin centrali, potrivit Ars Technica, care sintetizează cercetările recente ale sociologului Petter Törnberg (Universitatea din Amsterdam).

Miza, dincolo de dezbaterea culturală, este una operațională: dacă dinamica „clasică” a rețelelor sociale produce aproape inevitabil camere de ecou și radicalizare, atunci intervențiile de design și moderare au efecte limitate, iar piața se rearanjează către spații mai închise, către „difuzare” algoritmică (video scurt) și către interacțiuni cu chatboți.

De ce apar camerele de ecou chiar și fără „bule de filtrare”

Într-un articol publicat în PLoS ONE (DOI: 10.1371/journal.pone.0347207), Törnberg folosește modelare „agent-based” (simulări cu utilizatori artificiali) combinată cu modele lingvistice mari (LLM, sisteme de inteligență artificială care generează și interpretează text) pentru a reproduce comportamente din comunități online. În simulare, „utilizatorii” interacționează aleatoriu, iar dacă întâlnesc prea mult dezacord peste un prag, părăsesc comunitatea și se mută în alta.

Concluzia centrală: segregarea și camerele de ecou pot apărea ca efect al arhitecturii de bază a platformelor, nu doar din cauza algoritmilor de recomandare sau a „bulelor de filtrare”. Mai mult, Törnberg susține că un anumit grad de „bulă de filtrare” poate stabiliza comunitățile: dacă utilizatorii văd măcar o fracțiune de conținut de la persoane cu opinii similare (în exemplul său, 10%), devin mai toleranți la diversitate și scade probabilitatea ca spațiul să „alunece” rapid spre polarizare sau omogenizare extremă.

Autorul indică și o verificare în date reale: analizând subreddit-ul r/MensRights, a observat că utilizatorii mai îndepărtați ideologic (măsurat prin diferențe lingvistice față de „centrul de greutate” al comunității) tind să plece mai des, ceea ce accentuează omogenizarea și radicalizarea în timp.

„Botificarea” și retragerea utilizatorilor: semnal de schimbare a modelului

Într-un al doilea articol, publicat în Journal of Quantitative Description: Digital Media (JQD:DM, DOI: 10.51685/jqd.2026.005), Törnberg folosește date din sondajele American National Election Studies din 2020 și 2024 pentru a urmări cum se schimbă utilizarea platformelor în SUA.

Pe baza acestor date, el spune că vizitele și activitatea de postare pe Facebook, YouTube și Twitter/X (platforme „legacy”) au scăzut. În același timp, avansează ipoteza că volumul de postări ar putea să nu fi scăzut proporțional, deoarece numărul de oameni care postează ar fi scăzut „cu 50%”, iar diferența ar fi acoperită de creșterea conținutului generat de AI și de conturi automatizate.

Tot aici apare și o schimbare politică de utilizare: Törnberg afirmă că, în cazul Twitter/X, comportamentul de engagement s-a deplasat puternic spre dreapta, cuantificat de el ca „un shift de 72 de puncte procentuale”. Pentru Facebook, descrie un mecanism în care utilizatorii cei mai partizani postează mai mult, iar utilizatorii ocazionali se retrag, ceea ce îngustează și „întărește” profilul ideologic al platformei.

În contrast, Reddit și TikTok apar ca excepții, cu creșteri modeste în loc de declin, iar TikTok este interpretat ca semn al tranziției de la interacțiune text-based la consum de video scurt ghidat de algoritmi.

Ce urmează: trei tipuri de „platforme” în locul rețelelor sociale clasice

Într-un preprint co-autor cu Richard Rogers, Törnberg argumentează că „social media” își pierde definiția inițială (platforme care nu produc conținut, ci organizează interacțiunea dintre utilizatori), pe măsură ce utilizatorii se retrag, iar automatizarea intră în locul lor.

El descrie trei direcții emergente:

• Spații private sau semi-private (de tip grupuri WhatsApp) unde „socialul” se mută în conversații închise;
• „Difuzare” algoritmică (TikTok, Instagram și, parțial, Facebook prin Reels), unde interacțiunea dintre utilizatori devine secundară față de fluxul recomandat;
• Interacțiuni cu chatboți, pe care le vede ca înlocuind o parte din funcția de socializare; el afirmă că datele sugerează că „de circa două ori mai mulți oameni” vorbesc cu un chatbot decât postează pe rețele sociale.

Törnberg avertizează că migrarea către spații mai mici și mai private nu reproduce automat diversitatea „pieței publice” din lumea fizică: lipsa constrângerilor geografice face ca și aceste grupuri să poată aluneca rapid în camere de ecou.

Implicația practică: instrumentele de design contează, dar nu rezolvă singure problema

Cercetătorul susține că există „puncte de pivot” care pot împinge dinamica spre rezultate mai puțin toxice, însă cere prudență: intervențiile pot produce efecte inverse într-un sistem complex. Ca exemple de instrumente potențial utile, el menționează funcțiile de blocare din BlueSky și „Community Notes” de pe Twitter/X, care uneori reușesc să treacă peste clivaje partizane.

Concluzia sa, preluată de Ars Technica, este că fragmentarea și automatizarea nu elimină responsabilitatea platformelor și a societății de a construi „structuri funcționale” și mecanisme democratice pentru administrarea spațiilor digitale — însă, în acest moment, nu există o soluție completă, iar tranziția rămâne „complicată”.