Em todo o mundo, diversas facções da sociedade parecem estar mais furiosas e divididas do que nunca. Mas como Ana Demming explica, os físicos estão fazendo o possível para esclarecer o que deu errado
Os rastos dos aviões estão a ser deliberadamente carregados com uma forma de vida extraterrestre, causadora de doenças e baseada em silício: tal foi a afirmação em 2006 de Bill Deagle, um médico canadiano e autoproclamado “profeta”. “Esta é uma forma de vida baseada em silício que é inteligente como abelhas ou formigas e reage”, alertou. Apesar de não haver evidências de vida baseada em silício, a afirmação de Deagle ressurgiu continuamente nas redes sociais. Em março deste ano, uma postagem no Facebook sobre isso recebeu mais de 37,000 curtidas e 33,000 compartilhamentos em meio a uma enxurrada de comentários de endosso.
Antes do surgimento das redes sociais, poderíamos ter pensado que facilitar o debate entre as pessoas nos uniria e promoveria o consenso. Na realidade, o oposto parece mais próximo da realidade: as pessoas parecem estar mais irritadas e as suas opiniões mais polarizadas do que nunca. Acredita-se que as redes sociais tenham ajudado a fomentar os motins de 2011 no Reino Unido, por exemplo, e, mais recentemente, a tomada do Capitólio dos EUA após as eleições presidenciais dos EUA em 2020. Naturalmente, existe um grande interesse em compreender o que está a motivar estas divisões e o que – se é que alguma coisa – pode ser feito em relação a elas. Acontece que a física pode ter algumas respostas.
A ideia de aplicar a física para descrever fenómenos sociais remonta pelo menos ao filósofo do século XVII Thomas Hobbes, que tentou descrever os “fenómenos físicos” da sociedade em termos das leis do movimento de Galileu. Nas últimas décadas, o desenvolvimento de modelos físicos cresceu e se tornou um campo formal de pesquisa conhecido como “sociofísica” (J. Sociologia Matemática 9 1) – encorajados pelo que parece ser a previsão bem-sucedida dos resultados eleitorais, a demonstração de como as opiniões polarizadas podem se consolidar e até propostas sobre como despolarizá-las.
Perigosamente iguais
Durante mais de uma década, os cientistas políticos e sociais atribuíram um aumento na divisão aos efeitos da bolhas de mídia social e câmaras de ecoe a ideia de que a ausência de interações com pessoas que se opõem às nossas opiniões pode tornar as nossas opiniões mais extremadas. No entanto, quando os físicos modelaram o comportamento social, por exemplo, tornando repulsivas opiniões opostas, não conseguiram replicar este efeito polarizador. Na verdade, os modelos sugerem mesmo que o resultado seria um maior consenso.
Em 2020, o físico Michele Starnini na Universidade Politécnica da Catalunha, Espanha, e na CENTAI, Itália, e colegas tentaram resolver o que está a impulsionar a polarização, modelando a força das opiniões das pessoas em função da força das opiniões a que estão directamente expostas (Física Rev. Lett. 124 048301). Os modelos anteriores baseavam-se geralmente em “dinâmicas de opinião construtivas”, onde modos irrestritos de interação acabariam por levar a um consenso, mesmo em questões controversas. O seu novo modelo, no entanto, introduz a dinâmica da radicalização como um mecanismo de reforço, de modo que as ligações se tornaram mais prováveis entre pessoas com pontos de vista semelhantes. O trabalho de Starnini mostra como opiniões extremas podem evoluir a partir de condições iniciais moderadas.
O modelo dos investigadores levou a três estados possíveis: um consenso, pontos de vista polarizados ou pontos de vista radicalizados – o último envolvendo pessoas que têm opiniões extremas num extremo do espectro, mas não no outro (Física Rev. X 11 011012). As suas soluções analíticas reflectiram o que vemos empiricamente – quando as opiniões das pessoas são fortemente influenciadas por outras, e a questão em causa é controversa, essas opiniões tornam-se mais extremas. Acrescente-se a isto uma forte tendência para as pessoas formarem ligações com outras pessoas que pensam da mesma forma, e a rede global torna-se não radicalizada, mas sim polarizada (figura 1). Na verdade, a equipe de Starnini descobriu que o modelo de distribuição polarizada de opiniões concordava com uma análise de dados reais de mídias sociais de usuários envolvidos em debates sobre o aborto, o Obamacare e o controle de armas. on X (anteriormente conhecido como Twitter), bem como dados adicionais de opinião de usuários retirados de outros sites de mídia social, como Facebook e YouTube.
1 Estrutura social
Michele Starnini, da Universidade Politécnica da Catalunha, e colegas mostraram como as opiniões se polarizam nas redes sociais. Seu modelo indica opiniões nas redes sociais para três regimes dinâmicos diferentes: (a) aproximando-se do consenso, (b) estado polarizado não correlacionado e (c) estado ideológico. Nas ilustrações da rede (topo), cada nó é colorido de acordo com seu ângulo de opinião φ, e seu tamanho é proporcional à sua convicção. As comunidades que existem dentro de cada rede social são representadas no gráfico de barras polares abaixo de cada rede, com o raio mostrando o seu tamanho e a cor e largura correspondendo à similaridade média do cosseno entre todos os pares de agentes na comunidade. A orientação representa o ângulo médio de opinião φ de todos os agentes da comunidade. As comunidades que contêm menos de 5% do número total de nós não são mostradas.
Suas conclusões podem parecer óbvias. Mas replicar o comportamento conhecido num modelo é um primeiro passo para insights menos intuitivos. Por exemplo, a análise de Starnini e colegas mostrou que, embora o meio-termo da opinião seja ocupado principalmente por utilizadores com baixos níveis de actividade, os extremos são maioritariamente representados pelos utilizadores mais activos, uma vez que as suas opiniões recebem o reforço mais energético de pessoas com ideias semelhantes. indivíduos.
Polarizado para despolarizado – uma transição de fase
Os dados das redes sociais forneceram outras informações sobre o aumento da polarização. Em janeiro de 2023, um grupo incluindo Canção Chaoming, físico estatístico da Universidade de Miami, junto com seu aluno Jiazhen Liu, comparou os pontos fortes das opiniões dos usuários em postagens do Facebook relacionadas a conteúdo “hard” (política) e conteúdo “soft” (esporte e entretenimento). Como esperado, eles descobriram que as opiniões de conteúdo duro estão agrupadas em torno dos extremos, refletindo um estado polarizado, enquanto as opiniões de conteúdo leve são mais ponderadas para o meio-termo (Física Rev. Lett. 130 037401, usando dados coletados para Ciência 348 1130) (Figura 2).
Crucialmente, Song e colegas mostraram que estas distribuições de opinião seguem uma lei de escala. Existem três fases estáveis: uma convergência de opiniões no centro; uma difusão uniforme da opinião em todo o espectro, com um ligeiro aumento, ou “polarização parcial”, em direcção aos extremos; e polarização total. Enquadrar estas distribuições de opinião como fases introduz um conceito potencialmente valioso quando se analisa a questão chave de como estas distribuições de opinião podem mudar: a transição de fase. Song e colegas conseguiram mostrar como as transições de fase no comportamento social online – tal como as da física da matéria condensada – são caracterizadas por pontos críticos num parâmetro de ordem, neste caso a opinião mais provável ou comum.
2 Fase de passagem
Chaoming Song, da Universidade de Miami, e colegas mostraram como a evolução das distribuições de opinião pode ser descrita em termos de transições de fase. Neste diagrama de fases, o parâmetro g é a taxa na qual as opiniões se alinham multiplicada pela proporção de conexões sendo criadas versus aquelas destruídas. O parâmetro J+–J- é a diferença entre a força com que usuários com ideias semelhantes tendem a formar conexões e a força com que tendemos a romper conexões com usuários que têm opiniões diferentes. O quadrado vermelho indica conteúdo pesado (HC), como política, no Facebook; e o triângulo vermelho os conteúdos leves (SC), como esporte e entretenimento.
Interessados em compreender como uma mudança em direção à despolarização poderia se manifestar, Starnini e colegas desenvolveram outro modelo que mostrava como a natureza da transição de fase depende de uma opinião sobre um tópico estar ou não correlacionada com opiniões sobre outros tópicos (Física Rev. Lett. 130 207401). Voltando às pesquisas realizadas pelo Estudos Eleitorais Nacionais Americanos, os pesquisadores identificaram diversas afirmações cujas respostas pareciam estar correlacionadas com base na distribuição das opiniões expressas, como “A religião [fornece] orientação na vida cotidiana” e “Os proprietários de empresas estão autorizados a recusar serviços aos mesmos”. casais sexuais se violarem as suas crenças religiosas”. Mas a mesma sondagem também forneceu declarações que pareciam suscitar respostas não correlacionadas, tais como “Os filhos de imigrantes não autorizados nascidos nos EUA deveriam obter automaticamente a cidadania” e “Os EUA deveriam enviar tropas para combater os militantes islâmicos”. Os investigadores modelaram então a forma como essas distribuições de opiniões evoluiriam em resposta às opiniões de todos os outros membros da rede, tendo em conta a “força da influência social” e a teimosia com que essas opiniões eram defendidas.
Eles descobriram que quando as opiniões estão correlacionadas, a transição de uma fase polarizada para uma fase despolarizada (ou seja, de consenso) provavelmente será suave, como a transição de fase de segunda ordem que ocorre entre diferentes fases magnéticas na matéria condensada. Por outro lado, o modelo mostrou que quando as opiniões não estão correlacionadas, a transição provavelmente será abrupta, como a transição de fase de primeira ordem de um líquido para um gás.
Em 2015 sociólogos Daniel Della Posta e colegas da Universidade Cornell, nos EUA, forneceram provas de que o partidarismo político está a definir cada vez mais as opiniões dos indivíduos numa série de áreas aparentemente desconexas – desde atividades de lazer e gosto estético, até ao consumo alimentar e à moralidade pessoal. Grosso modo, por exemplo, você pode dizer que os liberais gostam de café com leite, enquanto os conservadores gostam de caçar pássaros (American Journal of Sociology 120 1473). Se as nossas opiniões se tornarem mais correlacionadas, como sugerem DellaPosta e colegas, poderemos esperar transições de fase mais suaves e de segunda ordem, de estados polarizados para estados não polarizados.
A física da opinião pública
Mas o que poderia iniciar a despolarização, e seria isso desejável? Poderíamos argumentar que uma monocultura de opiniões universalmente sustentadas não é boa, pois é improvável que adote qualquer diversidade ou desvio da norma. De acordo com DellaPosta, os teóricos sociais e políticos há muito descobriram que os argumentos favorecem “linhas transversais de conflito e desacordo encontradas em sociedades pluralistas” (Americana Sociological Review 85 507). Então, como podemos alcançar uma sociedade mais tolerante? Aqui, felizmente, um campo diferente da física tem alguns pontos interessantes a apresentar.
Intervenções para unir
No início deste ano, o físico Neil Johnson e colegas da Universidade George Washington, em Washington DC, formularam uma equação para modelar a evolução das comunidades online “anti-X”, onde X pode ser qualquer coisa, como uma raça, uma religião ou uma etnia. A equação tinha uma semelhança flagrante com uma das equações fundamentais da dinâmica dos fluidos – nomeadamente a equação de Burgers, que descreve a evolução de uma forma de onda. A ligação faz muito sentido, uma vez que a característica mais comum que distingue estas comunidades extremistas das suas contrapartes mais benignas é o seu surgimento como “ondas rebeldes”. Não importa qual seja a visão extremista – sejam as pessoas que conquistaram o apoio do ISIS em 2016, ou os nacionalistas brancos de hoje – eles parecem “surgir do nada”, diz Johnson. Isto provavelmente ocorre porque eles operam por um longo tempo abaixo do radar, antes de repentinamente ganharem força no mainstream.
Em seu estudo (Física Rev. Lett. 130 237401) Johnson e colegas modelaram indivíduos ou grupos de indivíduos como vetores, para que suas diferentes experiências pessoais pudessem ser impressas nas múltiplas dimensões do vetor. A probabilidade de indivíduos se juntarem a um grupo, ou de grupos se fundirem para formar um grupo maior, é então uma questão de quão bem os seus vectores se alinham (figura 3) – algo que os investigadores chamam de “química colectiva online”. O modelo deles sugere que, para retardar o surgimento repentino de grupos anti-X, o truque é inundar uma rede com usuários mais diversos, para que vetores semelhantes não se encontrem tão facilmente. Este conselho vai contra o uso de algoritmos que bloqueiam usuários que parecem ser problemáticos, uma vez que estes, na verdade, filtrariam a diversidade.
3 Clusters comunitários e química coletiva
Neil Johnson, da Universidade George Washington, e colegas observaram empiricamente (a) fusão e (b) fissão total de comunidades que apresentam ódio anti-EUA no serviço de rede social russo VKontakte, entre dias t (amarelo) e t+1 (azul). Os nós vermelhos representam comunidades anti-EUA que mais tarde foram encerradas (fissão total), enquanto os nós verdes são aqueles que ainda não foram encerrados em junho de 2023. Os links amarelos apontam para indivíduos (pontos brancos) removidos da comunidade anti-EUA em dia t+1; enquanto os links azuis apontam para indivíduos adicionados à comunidade anti-EUA no dia t+1. O layout espacial resulta de gráficos (a) E (b) são close-ups de uma rede mais completa que foi mapeada usando ForceAtlas2, o que significa que os nós que parecem mais próximos estão mais interconectados. Trama (b) também mostra que, no caso de fissão total, muito poucos indivíduos dessa comunidade são simultaneamente também membros de outras comunidades. (c) Agrupamento empiricamente observado de comunidades antigovernamentais em plataformas em torno do motim do Capitólio dos EUA.
Da mesma forma, ser demasiado proativo na exposição dos utilizadores das redes sociais a opiniões opostas pode sair pela culatra. Em 2018, um estudo liderado pelo sociólogo Chris Bail e colegas da Duke University, nos EUA, sugeriram que este tipo de esforço para perfurar as bolhas das câmaras de eco pode aumentar a polarização (PNAS 115 9216). No ano seguinte, Johnson, Song e colegas mostraram que certas atualizações de algoritmos do Facebook poderiam ter o mesmo efeito contraproducente. Embora concebidas para criar novos laços entre utilizadores e promover novas comunidades, as atualizações – disseram – provavelmente levariam ao surgimento de extremos isolados. Em última análise, isto cria uma rede que evolui de forma mais geral aos trancos e barrancos, com uma vulnerabilidade à fragmentação (Relatórios Científicos 9 11895).
No entanto, confrontar indivíduos com mentalidades diferentes é benéfico no mundo real. É provável que nem todas as pessoas com quem nos deparamos no dia a dia partilhem as nossas opiniões sobre tudo, mas embora as nossas opiniões possam entrar em conflito numa questão, ainda podemos encontrar pontos em comum noutra. No ano passado, um estudo realizado por Petter Tornberg, cientista social computacional da Universidade de Amsterdã, na Holanda, mostrou que essa “manta de retalhos” variada e estável de diferenças não é gerada naturalmente no mundo virtual pelas mídias sociais, o que aumenta nosso potencial conjunto de contatos para que seja muito mais fácil para formar conexões com ideias semelhantes. Sem moderação intrínseca, nossas opiniões são menos confusas e mais partidárias (PNAS 119 e2207159119).
Uma tentativa de desenvolver plataformas de mídia social menos divisivas está sendo impulsionada por Lucas Thorburn, que está fazendo doutorado em informática no King's College London, no Reino Unido, e Aviv Ovadia, um ex-cientista da computação que agora estuda as implicações sociais da tecnologia emergente. Juntos, eles estão trabalhando em um projeto chamado “Sistemas de Ponte”, que está encontrando novas maneiras de classificar postagens nas redes sociais além dos habituais “curtidas” e repostagens. Em vez de confrontar impensadamente as pessoas com publicações do lado oposto do espectro de opinião, a ideia é recomendar publicações em que a diferença de opinião seja adoçada com algum ponto explícito de semelhança – o que Thorburn chama de “aprovação diversa”. Por exemplo, você não pode convidar alegremente um liberal que bebe café com leite para se conectar com um conservador caçador de perdizes. Mas poderá convidar duas pessoas de lados opostos do espectro político para se envolverem com base num interesse mútuo que transcende as linhas partidárias habituais – seja a física da matéria condensada ou um desporto específico.
Além das mídias sociais
Como em qualquer área da física, o principal teste de um bom modelo não é apenas explicar os dados existentes, mas a capacidade de fazer previsões corretas, e é isso que faz o físico Serge Galam trabalho tão marcante. Agora baseado na Sciences Po em Paris, Galam está envolvido com a sociofísica desde o seu surgimento na década de 1970, quando foi fortemente rejeitado pelos físicos (Física A 336 49). “Os átomos nunca me entusiasmaram – mas os humanos, sim!” ele diz.
Os seus modelos aplicam uma abordagem de “regra da maioria” para actualizar as opiniões de grupos de pessoas para adoptar gradualmente o lado da maioria, tal como as conversas diárias em grupo durante o café podem gradualmente influenciar a opinião de alguém sem preconceitos inerentes. Afinal, é menos desgastante manter uma posição sobre um assunto que coincide com a das pessoas ao seu redor. Na verdade, Galam sugere que isto se baseia nos princípios de minimização de energia – como visto em outras partes da física, desde o alinhamento de spin em ímãs até o dobramento de proteínas em células vivas.
Galam considera opiniões distintas quando a questão não é a força de uma opinião sustentada, mas a sua orientação essencial para um lado ou para o outro – um voto numa eleição, por exemplo. Na evolução da opinião de grupo, ele chama a proporção final de opiniões de cada lado de “atrator”. Para um sistema simples que tende ao consenso existem dois atratores: todos partilham uma opinião, ou todos partilham o seu oposto. O resultado é então determinado pelas proporções iniciais de opiniões de ambos os lados, de modo que uma combinação de 50:50 de opiniões iniciais seja o ponto de inflexão, onde o resultado final poderá ir em qualquer direção. Para que a polarização ocorra, um grupo com um consenso estabelecido deve entrar em contacto com outro grupo com o consenso oposto estabelecido.
Mas o caminho para o consenso nem sempre é simples – as pessoas têm dúvidas quando ambas as escolhas parecem igualmente aceitáveis. Uma seleção é então feita por “acaso”, sem a necessidade de nenhum argumento para justificá-la. Aqui, Galam levantou a hipótese de que, de fato, essa “chance” é influenciada pelo preconceito mais forte dentro de um grupo (Física Europeia. J. B. 25 403), que por sua vez reproduz o que chama de “disseminação democrática das minorias”, onde o preconceito mais forte dentro de um grupo, e não a opinião com maior número, influencia as coisas para um lado ou para o outro. Na verdade, Galam sugere que tais preconceitos foram o factor determinante nas eleições presidenciais dos EUA em 2016., em que o candidato republicano Donald Trump derrotou a candidata democrata Hilary Clinton. Além do preconceito, o modelo de Galam inclui a existência de outros traços psicológicos, como o contrarianismo, e a simples teimosia, ambos os quais podem mudar os atratores e o ponto de inflexão (Interno. J. Física Moderna. B 31 1742015).
Galam observa que onde o traço psicológico adicionado é a teimosia, o resultado é um sistema rígido, que leva a uma atmosfera de ódio e rejeição. Por outro lado, quando são acrescentados mais opositores, a proporção de pessoas a favor de cada lado de uma questão mudará – a atmosfera será mais tolerante e de aceitação – mesmo que tenham começado da mesma forma que na mistura de pessoas teimosas. Em uma análise de 2023, Galam descreve a distinção em termos de entropia com polarização fluida versus polarização congelada (Entropia 25 622), que destaca como a natureza dos indivíduos num grupo pode ser mais importante do que a distribuição dos eleitores de uma forma ou de outra.
Na verdade, tendo em conta um número suficiente de opositores, não há ponto de viragem: o resultado gravita sempre para uma proporção estável de 50:50 de opiniões sustentadas de uma forma ou de outra, sem esperança de consenso. Com um número suficiente de pessoas teimosas, o ponto de inflexão desaparece novamente – mas desta vez o atrator muda para ter uma maioria, em vez de uma proporção de 50:50. “Isto cria um ponto de vista perturbador e até antiético sobre o que é uma estratégia vencedora numa campanha”, diz Galam. Para vencer uma eleição, um candidato não precisa de tentar persuadir a maior parte dos eleitores, mas apenas um punhado dos mais teimosos – e torná-los teimosos a seu favor.
Esses insights se aplicam quer seja votando em seu boletim de voto ou com sua carteira, e podem ser realmente poderosos para marketing, publicidade e tipos similares de manipulação, onde conhecer os alvos de sua campanha – os principais influenciadores da maioria líquida – é metade da batalha . No entanto, Galam sublinha que também pode ser utilizado para evitar um “impasse”, nomeadamente tendo em conta as dificuldades da dinâmica social atual, como as notícias falsas.
“Isso é como qualquer descoberta científica”, diz ele. “Pode ser usado de uma maneira boa ou ruim.”
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- Fonte: https://physicsworld.com/a/the-laws-of-division-physicists-probe-into-the-polarization-of-political-opinions/
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