Por Elaine Maia, Pesquisadora do NUPEC
O artigo Viés de gênero em algoritmos de recomendação política: impactos na exposição seletiva, formação de opinião e engajamento político feminino em plataformas digitais analisa um problema central da cultura digital contemporânea: os algoritmos das plataformas não apenas organizam conteúdos, mas também podem reproduzir e ampliar desigualdades de gênero.
A pesquisa mostra que os sistemas de recomendação, utilizados por redes como Facebook, YouTube e X/Twitter, funcionam a partir da coleta, análise e predição de comportamentos. Ao selecionar o que cada pessoa vê, esses sistemas criam bolhas informacionais, reforçam crenças anteriores e podem limitar o acesso a perspectivas diversas.
O estudo destaca que o viés algorítmico pode afetar de modo particular as mulheres, reduzindo sua exposição a conteúdos políticos, enfraquecendo oportunidades de engajamento cívico e contribuindo para a sub-representação feminina nos espaços de decisão. Quando os algoritmos reproduzem padrões históricos de desigualdade, a tecnologia deixa de ser apenas ferramenta e passa a atuar como dispositivo de mediação social, política e simbólica.
A autora também chama atenção para a opacidade das plataformas digitais. Sem transparência sobre os critérios de recomendação, torna-se difícil compreender como conteúdos são promovidos, invisibilizados ou segmentados. Por isso, o artigo aponta caminhos importantes: regulação das big techs, auditoria independente, educação midiática e digital, incentivo à participação de mulheres na política e na tecnologia, além da responsabilização das plataformas.
Mais do que uma questão técnica, enfrentar vieses de gênero nos algoritmos é um desafio democrático. Uma esfera pública digital justa depende de acesso plural à informação, diversidade de vozes e condições equitativas de participação política.
🇧🇷 O artigo de Gabriela André analisa como algoritmos de recomendação política podem reproduzir desigualdades de gênero nas plataformas digitais. Ao filtrar conteúdos, criar bolhas informacionais e reduzir a visibilidade de mulheres no debate público, esses sistemas afetam a formação de opinião, o engajamento cívico e a representação política feminina.
🇬🇧 Gabriela André’s article examines how political recommendation algorithms may reproduce gender inequalities on digital platforms. By filtering content, creating information bubbles, and reducing women’s visibility in public debate, these systems affect opinion formation, civic engagement, and women’s political representation.
🇪🇸 El artículo de Gabriela André analiza cómo los algoritmos de recomendación política pueden reproducir desigualdades de género en plataformas digitales. Al filtrar contenidos, crear burbujas informativas y reducir la visibilidad de las mujeres en el debate público, afectan la opinión, el compromiso cívico y la representación política femenina.
🇨🇳 Gabriela André的文章分析政治推荐算法如何在数字平台上再生产性别不平等。通过筛选内容、制造信息茧房并降低女性在公共讨论中的可见度，这些系统影响意见形成、公民参与和女性政治代表性。
REFERÊNCIAS
ANDRE, Gabriela. VIÉS DE GÊNERO EM ALGORITMOS DE RECOMENDAÇÃO POLÍTICA: IMPACTOS NA EXPOSIÇÃO SELETIVA, FORMAÇÃO DE OPINIÃO E ENGAJAMENTO POLÍTICO FEMININO EM PLATAFORMAS DIGITAIS. Convergências: estudos em Humanidades Digitais, [S. l.], v. 1, n. 8, p. 97–115, 2025. DOI: 10.59616/cehd.v1i8.1653. Disponível em: https://periodicos.ifg.edu.br/cehd/article/view/1653. Acesso em: 7 jun. 2026.
PELÚCIO, Larissa (org.). O gênero do algoritmo: misoginia na internet. Revista Cult, São Paulo, ed. 327, mar. 2026. Disponível em: https://revistacult.uol.com.br/home/o-genero-do-algoritmo-misoginia-na-internet/. Acesso em: 7 jun. 2026.
PINTEREST. Disponível em https://br.pinterest.com. Acesso em: 7 jun. 2026.
VEJA TAMBÉM
Tempo de tela e desempenho escolar em diferentes países, por Sofia da Silva Sacramenta
Ex-Machina: Instinto Artificial, por Ana Laura Aviz
Discurso de Ódio e Misoginia em Páginas Masculinistas nas Redes Sociais, por Adryan Cesar Benjamin da Silva
Publicado em 08 de jun. de 2026 por Anaís Gusmão – Ascom/NUPEC
