Recommendations in Academic Social Media: the shaping of scholarly communication through algorithmic mediation - Monteiro-Krebs, Luciana (2022)
A comunicação acadêmica é cada vez mais mediada por plataformas de Mídia Social Acadêmica (MSA), que combinam as funções de um repositório científi co com recursos de mídia social, como perfi s pessoais, seguidores e comentários. Nas MSA, a mediação algorítmica é responsável por fi ltrar o conteúdo e distribuí-lo em feeds e recomendações individuais personalizados de acordo com a relevância inferida para os usuários. No entanto, se a comunicação entre pesquisadores está entrelaçada com essas plataformas, de que forma os algoritmos de recomendação nas MSA podem moldar a comunicação acadêmica? A literatura científi ca vem investigando como o conteúdo é mediado em ambientes orientados por dados, desde plataformas de mídia social até aplicativos específi cos, enquanto a mediação algorítmica em ambientes científi cos permanece negligenciada. Esta tese parte da premissa de que as plataformas de MSA são artefatos socioculturais inseridos em uma relação mutuamente modeladora com práticas de pesquisa e arranjos econômicos, políticos e sociais. Portanto, as implicações da mediação algorítmica podem ser estudadas através do próprio artefato, das práticas humanas e dos arranjos sociais/políticos/ econômicos que afetam e são afetados por tais interações. A maioria dos estudos sobre MSA se concentra em um desses elementos de cada vez, seja examinando elementos de design ou o comportamento e percepções dos usuários sobre essas plataformas. Nesta tese, uma abordagem multifacetada é feita para analisar o artefato, bem como as práticas e arranjos atravessados pela mediação algorítmica. O Capítulo 1 revisa a literatura sobre plataformas de MSA e explica a história das recomendações algorítmicas, desde os primeiros sistemas de Recuperação de Informação até os atuais Sistemas de Recomendação, destacando o uso de diferentes fontes de dados e técnicas. O capítulo também apresenta o quadro teórico (mediation framework) e como ele se aplica às plataformas MSA, antes de delinear a estrutura da tese. O restante da tese está dividido em duas partes. A Parte I se concentra em como os sistemas de recomendação nas MSA moldam o que os usuários podem ver e como os usuários interagem com e na plataforma. A Parte II, por sua vez, investiga como os pesquisadores dão sentido às suas interações online dentro das MSA. O fi nal do Capítulo 1 mostra as opções metodológicas para cada capítulo seguinte. A Parte I apresenta um estudo de caso de uma das plataformas de MSA mais populares em que o walkthrough method foi realizado em quatro etapas (análise de interface, inspeção de código web, análise de patente e consulta à empresa usando o General Data Protection Regulation (GDPR)). No Capítulo 2 é mostrado que quase todo o conteúdo das plataformas ASM é mediado por algoritmos por meio de mecanismos de perfi - lamento, seleção de informações e mercantilização. Também é discutido como a empresa evita explicar o funcionamento dos sistemas de recomendação e a característica de modelagem mútua das plataformas de MSA. O Capítulo 3 explora as distorções e vieses que as plataformas de MSA podem sustentar. Os resultados mostram como o perfi lamento, a datifi cação e a priorização de conteúdo têm o potencial de promover viés de homogeneidade, discriminação o efeito Mateus de vantagem cumulativa na ciência e outras distorções. A Parte II consiste em dois estudos empíricos envolvendo participantes de diferentes países em entrevistas (n=11) e um jogo de pesquisa (n=13). O capítulo 4 apresenta as entrevistas combinadas com a técnica show and tell. Os resultados mostram as percepções dos participantes sobre as aff ordances das MSA, que giram em torno de seis temas principais: (1) ter acesso a conteúdos relevantes; (2) acesso a outros pesquisadores; (3) impacto algorítmico na exposição ao conteúdo; (4) ver e ser visto; (5) limites difusos de potenciais infrações éticas ou legais e (6) quanto mais eu dou, mais eu recebo. Argumentamos que a mediação algorítmica não apenas constrói uma narração do eu, mas também uma narração do outro nas plataformas de MSA, confi gurando uma imagem do outro ao mesmo tempo participativa e produtiva. O capítulo 5 apresenta o processo de design de um jogo de pesquisa e os resultados das sessões empíricas, onde os participantes foram observados enquanto jogavam o jogo. Há dois resultados para o estudo. Primeiro, quais valores humanos os pesquisadores relacionam com recursos algorítmicos nas MSA, sendo os mais proeminentes o estímulo, o universalismo e o autodirecionamento. Em segundo lugar, o papel da abordagem do pesquisador (colaborativa, competitiva ou ambivalente) em tarefas acadêmicas, mostrando as escolhas consequentes que as pessoas fazem em relação aos recursos algorítmicos e as motivações por trás dessas escolhas. Os resultados levaram a quatro perfi s arquetípicos: (1) o leitor colaborativo; (2) o escritor competitivo; (3) o divulgador colaborativo; e (4) o avaliador ambivalente. O capítulo fi nal (Capítulo 6) resume as maneiras pelas quais as plataformas de MSA forjam as percepções das pessoas e as estratégias que as pessoas empregam para usar os sistemas em benefício de suas carreiras, respondendo a cada questão de pesquisa. O capítulo discute ainda as implicações da mediação algorítmica para a comunicação acadêmica e a ciência em geral. A dissertação termina com refl exões sobre a agência humana em ambientes orientados por dados, o papel das inferências algorítmicas na ciência e o desafi o de conciliar as necessidades individuais do usuário com os objetivos mais amplos da comunidade científi ca. Ao fazê-lo, a contribuição desta tese é dupla, (1) fornecendo conhecimento aprofundado sobre o artefato plataformas de MSA, e (2) desdobrando diferentes aspectos da perspectiva humana ao lidar com mediação algorítmica em ASM. Ambas as perspectivas são discutidas à luz de arranjos sociais que são mutuamente moldados por artefatos e práticas.