A pegada de carbono do ensino superior
O mundo académico estuda os efeitos do carbono mas continua a produzi-lo intensivamente
Publicado em 16 de maio de 2022 Atualizado em 23 de março de 2023
Na sua investigação, Frank Valencia, membro da equipa COMETE da Inria no LIX da École Polytechnique, utiliza a matemática para aplicar métodos formais aos modelos das ciências económicas e sociais para analisar, e potencialmente modificar, a formação de crenças, o consenso e a polarização em linha.
"O papel das redes sociais é relativamente paradoxal. Por um lado, o mundo está mais interligado, temos melhor acesso à informação e opiniões diferentes", diz ele. "Mas, por outro lado, não devemos esquecer o facto de que elas podem moldar as opiniões dos utilizadores numa escala sem precedentes, dando origem a uma ampla polarização. O meu objectivo era encontrar modelos para analisar este fenómeno e utilizar a minha experiência de métodos formais para adaptar modelos económicos e estatísticos que já tinham abordado problemas semelhantes.
O principal objectivo do seu modelo é explicar o fenómeno da formação de crenças através de preconceitos cognitivos. Ele identifica três formas:
O seu modelo mostra como isto, por sua vez, pode levar à polarização, causando fracturas na sociedade. Os seus resultados já mostram que as redes sociais podem ser concebidas de forma diferente, ajustando os algoritmos de acordo com os enviesamentos que terão impacto no fluxo de influência e assim produzir resultados diferentes, com menos polarização.
O facto é que muitas vezes, independentemente do que está a ser discutido, alguns indivíduos têm prazer em incomodar outros e esse é o objectivo da sua actividade. O algoritmo pode ou não facilitar-lhes a vida.
Para o artigo completo: Redes sociais: A modelação matemática pode ajudar a reduzir a polarização de opiniões?
Um Modelo Multiagente para a Polarização sob o Viés de Confirmação em Redes Sociais - https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03095987
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