Morte por otimização: como os algoritmos “destruíram” as redes sociais

Pensata 404 – Edição 13 – por Thiago Assumpção

Nossas pensatas são discutidas no Lab 404, mas refletem a opinião pessoal.

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Há algo de silencioso acontecendo. Pessoas saindo das redes sociais sem manifesto, sem despedida. Parando de postar. Cansando de interagir. Em 2022, algo mudou. A mudança não foi nos usuários. Foi na máquina. Entre 2015 e 2016, as principais plataformas abandonaram os feeds cronológicos e introduziram algoritmos de recomendação otimizados para engajamento. Essa mudança infraestrutural alterou a razão de estar nas redes. Os algoritmos passaram a produzir novos modos de estar, desejar e permanecer. Modos cada vez mais extrativos. Em 2022, quando os corpos começaram a sentir materialmente essa fadiga, a recusa se tornou inevitável.

A estrutura das redes sociais contemporâneas materializa uma lógica simples: feeds algorítmicos selecionam conteúdo com base em métricas de engajamento e retroalimentam o sistema com dados contínuos dos usuários. Quanto mais o algoritmo aprende sobre você, mais eficiente fica em capturar sua atenção. Quanto mais captura, mais você permanece. Quanto mais permanece, mais dados gera. A infraestrutura foi construída para extrair atenção indefinidamente. Quando esse ciclo se torna insustentável, as pessoas saem. O corpo avisa antes da decisão consciente.

Uma análise da GWI, publicada pelo Financial Times em outubro de 2025 com dados de 250 mil pessoas em mais de 50 países, registrou um ponto de inflexão: 2022 marca o pico absoluto de tempo gasto em redes sociais. Desde então, apenas queda. No final de 2024, pessoas passavam em média duas horas e 20 minutos por dia nas plataformas, queda de quase 10% em relação a 2022. Trinta e seis dos 48 mercados monitorados reportaram declínios consistentes desde o primeiro trimestre de 2022. A queda é mais pronunciada entre adolescentes e jovens nos seus vinte anos.

Esses números descrevem volume, e o volume importa. A mudança mais significativa, porém, está em outro lugar: a proporção de pessoas que usam redes para encontro, expressão ou conhecimento caiu mais de 25% desde 2015.

As mídias de massa sempre selecionaram conteúdo, mas com julgamento humano, editorial ou comercial. Algoritmos otimizam em tempo real, sem pausa. Medem comportamento, amplificam o que gera engajamento, punem o resto. Repetem esse ciclo indefinidamente, e uma infraestrutura que funciona dessa forma torna insustentáveis os modos de estar que as plataformas antes viabilizavam.

Entre 2004 e 2015, aproximadamente, as redes sociais funcionavam como espaço de conexão deliberada. Você abria o aplicativo para saber o que faziam seus amigos, para expressar uma opinião, para conhecer gente nova. Havia um motivo explícito. Na Alemanha, hoje, apenas 45% ainda usam redes principalmente para manter contatos. Os demais usam para consumo.

Acompanhar celebridades e abrir aplicativos para preencher tempo vazio tornaram-se as duas razões mais citadas na pesquisa do GWI. As infraestruturas algorítmicas reorganizaram as razões de estar: o propósito mudou qualitativamente, e o volume de uso tornou opaca essa mudança.

As redes ainda capturam atenção com intensidade, mas pelo hábito sedimentado e pela ausência de alternativas igualmente acessíveis. A narrativa de “dependência de tecnologia” converte esse problema estrutural em problema comportamental, e é exatamente essa conversão que a pesquisa do GWI desautoriza.

Havia espaço para o acaso, para a descoberta, para encontros não previstos. A partir de 2016, Facebook, Instagram e outras plataformas introduziram algoritmos calibrados para antecipar o clique em vez de refletir a vontade do amigo. Likes, comentários, tempo de permanência passaram a determinar o que você via. A máquina aprendeu a antecipar o que você desejaria antes de você saber.

Kyle Chayka, em seu livro Filterworld: How Algorithms Flattened Culture, chamou esse fenômeno de “achatamento”. A expressão vai além da homogeneização estética: quando algoritmos decidem o que merece visibilidade, convertem a cultura em catálogo otimizado. Uma curadoria histórica sempre selecionou, mas com julgamento humano, estético, editorial ou comercial. Algoritmos otimizam. Medem em tempo real o que funciona, amplificam o que gera clique e permanência, e punem o que oferece resistência. O que viraliza é o que requer menos do leitor. O conteúdo que prospera nesse Mundo Filtrado, como documenta Chayka, tende a ser acessível, participativo e ameno.

A escritora Liz Pelly identificou em 2018 o termo streambait para descrever o “pop melancólico, de tempo médio e tom abafado” característico de plataformas como Spotify (Chayka, 2024, p. 13). A descrição de Pelly é analítica: documenta uma resposta material às prioridades do algoritmo. O baterista Damon Krukowski, do grupo Galaxie 500, observou que sua música Strange, com três minutos e dezenove segundos, foi exponencialmente mais recomendada que outras faixas da banda no Spotify porque sua duração e estrutura se encaixavam no padrão algorítmico: pulso regular, guitarra aguda, sem solos longos. O algoritmo, portanto, antecede a criação e molda o que será feito antes de qualquer escolha artística.

Na moda, o Amazon Echo Look oferecia Style Check, uma função que classificava outfits em percentual de “estilo”. Nos testes com dois looks monocromáticos, a roupa toda preta recebeu 73% de aprovação, enquanto o conjunto todo cinza ficou com apenas 27%. O algoritmo oferecia pouca explicação: “A forma como você combinou essas peças fica melhor”. A preferência algorítmica era conformidade com a média, e o sistema ainda oferecia compras instantâneas do vestuário aprovado. O gosto individual se tornava mais “correto” à medida que se aproximava do gosto de todos os outros.

No jornalismo e no conteúdo noticioso, a mesma lógica reduz narrativas a manchetes viralizáveis. Estruturas textuais que funcionam em quinze segundos substituem aprofundamento. Aberturas que provocam clique substituem construção argumentativa. A homogeneização aqui é de profundidade, e o resultado é um objeto diferente: o que o campo da Comunicação tem diante de si já não é jornalismo, é otimização jornalística.

Nos três campos, decisões técnicas em algoritmos produziram outros corpos, outros tempos, outras formas de relação com o objeto. Um feed algorítmico filtra conteúdo e produz modos de estar, desejar, permanecer. Quando esses modos se cristalizam e o achatamento se torna total, algo muda nos corpos.

A pesquisa de Kang e Lou (2022) com novos usuários do TikTok mostra como seu algoritmo de recomendação aprende vulnerabilidades e interesses de uma pessoa em menos de 40 minutos, criando uma harmonia tão potente que os usuários perdem a noção de tempo. Essa harmonia, porém, é instável (Siles et al., 2024). As recomendações oscilam. O que os usuários chamam de choppy é um caos de sugestões que quebra a ilusão de personalização perfeita. Quando o algoritmo começa a entregar conteúdo desconexo ou saturado, o corpo sente que foi enganado. Essa fadiga se instala materialmente, e a saída das plataformas é sua consequência mais direta.

Na América do Norte, o uso de redes sociais continuou a crescer, atingindo níveis 15% maiores que na Europa ao final de 2024. O dado parece contrariar a tese, mas reforça o argumento central. Infraestruturas produzem efeitos distintos em contextos geopolíticos distintos. Ali, extremismo e engajamento baseado em raiva são mais viralizáveis. O conteúdo dopaminérgico, com valor informacional baixo ou nulo, prospera em ambientes de forte emoção. A fadiga se instalou de forma diferente ali, ou foi contrabalanceada por outro tipo de captura, mas o mecanismo é o mesmo. Infraestruturas de atenção têm limite de extração, e o crescimento norte-americano não escapa dessa lógica.

O pico de 2022 marca o momento em que a promessa fundadora das redes sociais encontrou sua contradição mais visível. Essas plataformas nasceram com a promessa de democratizar a voz: qualquer pessoa poderia se conectar, se expressar, ser vista. Quando os algoritmos tomaram conta e a visibilidade passou a ser determinada por máquinas treinadas para maximizar engajamento, a promessa inverteu. Surgiu uma aristocracia do visível: alguns poucos permanecem em tela, o resto fica invisível, consumindo. A diferença entre crítica nostálgica e análise material está aqui. A infraestrutura técnica mudou de tal modo que tornou insustentável a promessa que justificava o uso, e essa insustentabilidade é um problema da materialidade do objeto.

Os modos que a máquina produzia para estar, desejar, permanecer se esgotam quando a fadiga se instala materialmente nos corpos. Essa recusa é também consciente: usuários desconectam porque o algoritmo não oferece diferencial suficiente, ou porque o ritmo acelerado da recomendação supera o ritmo de sua vida cotidiana (Siles et al., 2024). Quando se entende que nada disso era inevitável, que feeds diferentes poderiam ter sido construídos com outras lógicas e outras prioridades, o pico de 2022 deixa de parecer lei natural e passa a ser lido como escolha. E quando algo é escolha, pode ser desfeito. Outras possibilidades podem se abrir.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

CHAYKA, Kyle. Filterworld: how algorithms flattened culture. Doubleday, 2023.

GLOBAL WEB INDEX. The ultimate social media trends report. 2023–2025. Publicado em colaboração com Financial Times. Disponível em: https://www.ft.com/content/a0724dd9-0346-4df3-80f5-d6572c93a863 Acesso em: 26 nov. 2025.

KANG, H.; LOU, C. AI agency vs. human agency: understanding human–AI interactions on TikTok and their implications for user engagement. Journal of Computer-Mediated Communication, v. 27, n. 5, 2022. https://doi.org/10.1093/jcmc/zmac014

SILES, I.; VALERIO-ALFARO, L.; MELÉNDEZ-MORAN, A. Learning to like TikTok… and not: algorithm awareness as process. New Media & Society, v. 26, n. 10, p. 5702–5718, 2024. https://doi.org/10.1177/14614448221138973