Trăim într-o lume digitală în care ceea ce vedem, ce credem și cum reacționăm în fața evenimentelor politice este tot mai mult modelat de un actor invizibil: algoritmul. Aceste reguli automatizate care decid ce postări ajung în fața ochilor noștri par să știe exact ce ne stârnește interesul – și, mai ales, ce ne face să reacționăm. Dar ce se întâmplă, de fapt, în mintea noastră atunci când dăm scroll printr-un feed cu tematici politice filtrat algoritmic? Și cum ne afectează aceste mecanisme psihologice percepția realității politice?

Emoțiile puternice, motorul algoritmilor

Algoritmii rețelelor sociale – precum cei ai Facebook, Twitter (X), YouTube sau Instagram – sunt optimizați pentru engagement, adică pentru a ne face să petrecem cât mai mult timp interacționând cu conținutul. Ce funcționează cel mai bine în acest sens? Emoțiile. Mai ales cele negative, cum ar fi furia, disprețul față de „ceilalți” sau frustrarea. Milli și colaboratorii (2023) au arătat că algoritmii Twitter amplifică conținutul încărcat emoțional, în special atunci când intenția este aceea de a exprima animozitate față de grupurile opuse ideologic. Recomandările de pe YouTube, atunci când sunt bazate pe preferințe personale, nu doar că întăresc convingerile ideologice, dar și sporesc polarizarea afectivă – acel sentiment de „noi versus ei”, care rupe punțile de dialog (Cho et al., 2020).

Bulele algoritmice și camerele de ecou

Unul dintre cele mai discutate efecte psihologice ale algoritmilor este formarea așa-numitelor camere de ecou (echo chambers). Aici, utilizatorul este expus aproape exclusiv la conținut care îi confirmă convingerile, opiniile moderate sau cele contrare fiind filtrate și eliminate automat. Levy (2020) a arătat că, deși utilizatorii Facebook pot alege să urmărească surse de știri cu opinii diferite, algoritmul va continua să le servească în principal conținut compatibil cu ideologia dominantă a utilizatorului. Astfel, expunerea la perspective diferite scade, ceea ce contribuie la radicalizarea opiniilor și la reducerea empatiei față de „ceilalți”.

Cum ne schimbă percepțiile și comportamentul?

O întrebare esențială este: aceste mecanisme ne schimbă doar emoțiile? Sau ne afectează atitudinile și comportamentele politice? Studiile realizate de Shmargad & Klar (2020) au demonstrat că, atunci când fluxul de știri este aranjat după popularitatea din interiorul propriului grup politic, crește și angajamentul, dar și percepția negativă față de grupul opus. Feezell et al. (2021) au descoperit că, deși algoritmii nu sporesc neapărat polarizarea ideologică, ei pot duce la o participare politică mai activă – un dublu tăiș care poate fi mobilizator, dar și manipulabil. Alte cercetări (Eslami et al., 2015) arată faptul că a conștientiza existența algoritmilor poate crește sentimentul de control și satisfacție, chiar dacă emoțiile inițiale sunt de surpriză sau frustrare.

Nu tot ce e algoritmic duce la extremism

Nu toate rezultatele sunt alarmiste. Unele studii (Guess et al., 2023) arată că feed-urile ordonate cronologic (fără algoritm) pot crește expunerea la informații politice, dar și la conținut neverificat. Așadar, nu algoritmii sunt, în sine, sursa răului, ci modul în care aceștia sunt proiectați pentru a răspunde impulsurilor noastre emoționale. Un alt aspect interesant este că oamenii, întrebați direct, nu preferă conținutul politic agresiv (Milli et al., 2025). Cu toate acestea, algoritmii îl promovează tocmai pentru că provoacă reacții – chiar și negative – care se traduc în timp petrecut pe platformă.

Cine are controlul?

Algoritmii social media funcționează ca niște oglinzi distorsionate care reflectă și amplifică ceea ce simțim, ce credem și pe cine considerăm „de partea noastră” sau „dușman”. Nu creează întotdeauna idei noi, dar le pot întări, radicaliza sau izola, în funcție de cum sunt reglați.

Dincolo de tehnologie, întrebarea rămâne una profund umană: putem învăța să navigăm conștient în rețelele sociale, să ne recunoaștem reacțiile emoționale și să căutăm activ diversitatea de opinii? Răspunsul este esențial nu doar pentru sănătatea noastră mintală, ci și pentru sănătatea democrației.

Bibliografie

Cho, I., Song, H.-j., Kim, H., & Sul, S. (2021). “Older adults consider others’ intentions less but allocentric outcomes more than young adults during an ultimatum game”: Correction to Cho et al. (2020). Psychology and Aging, 36(5), 677. https://doi.org/10.1037/pag0000619

Eslami, Motahhare & Rickman, Aimee & Vaccaro, Kristen & Aleyasen, Amirhossein & Vuong, Andy & Karahalios, Karrie & Sandvig, Christian. (2015). ”I always assumed that I wasn’t really that close to [her]”: Reasoning about Invisible Algorithms in News Feeds. 10.1145/2702123.2702556.

Feezell, J. T., Wagner, J. K., & Conroy, M. (2021). Exploring the effects of algorithm-driven news sources on political behavior and polarization. Computers in Human Behavior, 116, 106626. doi:10.1016/j.chb.2020.106626

Guess AM, Malhotra N, Pan J, Barberá P, Allcott H, Brown T, Crespo-Tenorio A, Dimmery D, Freelon D, Gentzkow M, González-Bailón S, Kennedy E, Kim YM, Lazer D, Moehler D, Nyhan B, Rivera CV, Settle J, Thomas DR, Thorson E, Tromble R, Wilkins A, Wojcieszak M, Xiong B, de Jonge CK, Franco A, Mason W, Stroud NJ, Tucker JA. How do social media feed algorithms affect attitudes and behavior in an election campaign? Science. 2023 Jul 28;381(6656):398-404. doi: 10.1126/science.abp9364. Epub 2023 Jul 27. Erratum in: Science. 2024 Dec 6;386(6726):eadu8261. doi: 10.1126/science.adu8261. PMID: 37498999.

Levy, J. (2020). Radical uncertainty. Critical Quarterly, 62(1), 15–28. doi:10.1111/criq.12528

Milli, Smitha & Carroll, Micah & Pandey, Sashrika & Wang, Yike & Dragan, Anca. (2023). Twitter’s Algorithm: Amplifying Anger, Animosity, and Affective Polarization. 10.48550/arXiv.2305.16941.

Milli, Smitha & Carroll, Micah & Wang, Yike & Pandey, Sashrika & Zhao, Sebastian & Dragan, Anca. (2025). Engagement, user satisfaction, and the amplification of divisive content on social media. PNAS Nexus. 4. 10.1093/pnasnexus/pgaf062.

Shmargad, Yotam & Klar, Samara. (2020). Sorting the News: How Ranking by Popularity Polarizes Our Politics. Political Communication. 37. 1-24. 10.1080/10584609.2020.1713267.