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Eduardo Hargreaves 
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Daniel Sadoc Menasché 
  
Giovanni Neglia 
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Visibilidade no Facebook: Modelos, Medições e Implicações

à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

Introduc ¸ão

O Facebook tem um impacto significativo na vida de milhões de usuários da Internet, todos os dias [START_REF] Tsaparas | Online social networks and media[END_REF]]. Entretanto, os mecanismos usados pelo Facebook para filtrar mensagens apresentadas aos usuários não são de domínio público, motivando pesquisas que envolvem desde estatísticas básicas até engenharia reversa de algoritmos. Tais estudos são fundamentais para garantir certo nível de transparência aos usuários do sistema.

Compreender um sistema complexo como o Facebook não é trivial. A visibilidade de uma certa fonte, por exemplo, depende da taxa de publicac ¸ão de postagens por parte da fonte e dos interesses dos usuários. No artigo publicado em [START_REF] Techcruch | How facebook news feed works[END_REF]] é dito que o Facebook utiliza aproximadamente 100.000 variáveis para escolher a publicac ¸ões exibidas na suas News Feeds. Uma abordagem para avaliar o impacto de diferentes fatores na visibilidade consiste na criac ¸ão de modelos analíticos que permitam derivar métricas de interesse a partir de dados colhidos das redes, mas tais dados em geral não estão disponíveis de forma aberta.

Neste trabalho, propomos medic ¸ões e um modelo para melhor entender o comportamento de timelines. O modelo proposto é baseado em modelos de filas e de caches, para os quais existem uma vasta literatura. Em particular, parametrizamos e validamos o modelo proposto usando dados do Facebook, indicando o poder expressivo do mesmo.

Contribuic ¸ões Dentre as principais contribuic ¸ões deste trabalho, destacamos as seguintes.

Medic ¸ões do Facebook Usando usuários virtuais, colhemos visões distintas sobre as postagens no Facebook nas eleic ¸ões da Itália em 2018. Tais medic ¸ões motivam a criac ¸ão de modelos para capturar a essência da dinâmica das publicac ¸ões em timelines. Modelo de visibilidade Propomos um modelo para estimar a visibilidade das publicac ¸ões em func ¸ão das taxas de criac ¸ão das fontes e do algoritmo de filtragem da rede social. Usando dados reais do Facebook, validamos os modelos propostos. Estudo contrafactual de caso Usando as medic ¸ões e os modelos propostos, avaliamos qual teria sido a visibilidade de diferentes publicac ¸ões, sob diferentes critérios de interesse.

O restante deste artigo está organizado da seguinte forma. Na Sec ¸ão 2 apresentamos a metodologia de medic ¸ões adotada neste trabalho. Em seguida, a Sec ¸ão 3 traz os resultados empíricos obtidos nas eleic ¸ões italianas. A Sec ¸ão 4 traz uma visão geral sobre o modelo proposto, seguida pela Sec ¸ão 5 que apresenta o modelo analíticos proposto. A Sec ¸ão 6 faz uma análise contrafactual dos dados usando o modelo proposto, seguida da Sec ¸ão 7 que cobre trabalhos relacionados. A Sec ¸ão 8 conclui.

Medic ¸ões

Obtenc ¸ão das métricas de interesse Usando a infraestrutura do Facebook Tracking Exposed,1 criamos seis usuários virtuais no Facebook. Todos os usuários seguem as mesmas fontes. Entretanto, os usuários possuem diferentes perfis (e.g., um curte páginas de direita e outro de esquerda). A cada hora, colhemos as publicac ¸ões apresentadas na timeline de cada usuários. Tais fotografias constituem nossa base de dados.

Cabe destacar que a API do Facebook desde 2015 não oferece os dados acima [Facebook 2018b]. Mesmo quando a API era aberta, o Facebook dizia que a informac ¸ão fornecida pela API não era fidedigna [Facebook 2018a]. Utilizamos esta API somente para colhermos informac ¸ões sobre o número de publicac ¸ões por fonte.

Métricas de interesse Dentre as métricas de interesse, destacamos as seguintes:

Repercussão (probabilidade de acerto) de uma fonte é a probabilidade de um usuário efetivamente ler (e possivelmente clicar) em uma publicac ¸ão. Nesse trabalho, não distinguimos entre probabilidade de acerto e probabilidade de click. A probabilidadde de acerto de uma fonte pode ser dada pela visibilidade ou pela ocupac ¸ão das postagens desta fonte.

Visibilidade é a probabilidade de existir uma publicac ¸ão de uma determinada fonte na timeline. Ocupac ¸ão é o número de publicac ¸ões de uma determinada fonte na timeline.

Denotamos por π ij a visibilidade da fonte j na timeline do usuário i. Denotamos por N ij o número médio de publicac ¸ões do publisher j na timeline de i. Neste trabalho, assumimos que a repercussão de uma fonte pode ser dada em func ¸ão da visibilidade ou da ocupac ¸ão. A repercussão igual a visibilidade condiz com usuários que eventualmente irão ler uma das publicac ¸ões de cada uma das fontes presentes nas K primeiras posic ¸ões de suas timelines. A repercussão igual a ocupac ¸ão, por outro lado, captura o comportamento de usuários que irão influenciar-se mais por fontes que ocupam mais posic ¸ões em suas timelines, ou seja, quanto mais posic ¸ões ocupadas por uma fonte, maior a repercussão da mesma.

3. Descobertas empíricas sobre a eleic ¸ão italiana

Coleta dos dados

As eleic ¸ões italianas foram no dia 04 de marc ¸o de 2018 e o experimento ocorreu entre os dias 10 de janeiro de 2018 e 06 de marc ¸o de 2018 de forma que procuramos analisar o período antecedente às eleic ¸ões e os dois dias seguintes para capturarmos as reac ¸ões ao resultado das eleic ¸ões.

Foram selecionadas 30 fontes italianas que posteriormente foram classificadas de acordo com uma das cinco orientac ¸ões políticas: esquerda, centro-esquerda, direita, ultradireita e movimento 5 estrelas. Também foram criados 6 usuários fictícios. Todos os usuários seguem as mesmas 30 fontes. No entanto, os usuários foram polarizados de forma que cada usuário curtia publicac ¸ões de apenas uma orientac ¸ão política. O sexto usuário foi caraterizado como indeciso uma vez que não curtiu publicac ¸ões de numa página.

As "fotografias" das timelines foram "tiradas"através de uma extensão dos navegadores Chrome e Firefox chamada facebook.tracking.exposed. Essa extensão coleta os dados públicos, e retorna a data de criac ¸ão da publicac ¸ão, o momento da visualizac ¸ão, o usuário que visualizou, a fonte, o conteúdo, a quantidade de reac ¸ões, o número de compartilhamentos, e a ordem de aparic ¸ão da publicac ¸ão. Em paralelo, a API do Facebook foi utilizada para a obtenc ¸ão de todas as publicac ¸ões das fontes selecionadas. Chamamos de S i o número de fotografias tiradas no i-ésimo usuário. Nos nossos experimentos, os usuários foram indexados de 1 a 6, denotando as orientac ¸ões de centro-esquerda, ultradireita, esquerda, M5S, direita e a indecisa. Os valores de S i obtidos foram: 577, 504, 623, 674, 655, 576, com i = 1, . . . , 6. A diferenc ¸a entre o número de fotografias advém de falhas de medic ¸ão, e.g., máquinas travarem, falta de luz e queda de conexão. Embora existam tais falhas, acreditamos que estatisticamente elas não afetam os resultados, tendo em vista o grande volume de fotografias colhidas.

Achados empíricos

A seguir, apresentamos uma visão geral dos dados colhidos. A Figura 1 (a) ilustra o número de publicac ¸ões por fonte. Esta informac ¸ão foi colhida diretamente da API do Facebook. Algumas poucas fontes geraram milhares de publicac ¸ões durante o período considerado, enquanto que a maioria gerou dezenas de publicac ¸ões. Chamamos cada publicac ¸ão visualizada de impressão, e chamamos de I ij o número total de impressões da fonte j no usuário i. Se uma publicac ¸ão é visualizada duas vezes, ela conta com duas impressões. Esta informac ¸ão foi colhida a partir de nosso aplicativo (Facebook Tracking Exposed). A Figura 2 mostra o total de impressões I ij por usuário. Em nenhum usuário a distribuic ¸ão das publicac ¸ões vistas foi semelhante a distribuic ¸ão das publicac ¸ões criadas. Em todos os usuários, as fontes mais vistas refletiram a polarizac ¸ão dos mesmos. Por exemplo, o usuário que curtiu fontes de esquerda (no topo a direita da Figura 2) visualizou mais postagens de fontes de esquerda do que os demais. Cabe relembrar que todos os usuários seguiram todas as fontes (e apenas distinguiram-se pelas curtidas) e que o viés fica claro independente da taxa com quem as fontes geraram conteúdos (ilustrada na Figura 1).

A Figura 3 (a) mostra o número de impressões em cada um dos seis usuários, agrupadas por orientac ¸ão política, e a Figura 3 (b) mostra o número total de publicac ¸ões por orientac ¸ão política. Essa Figura corrobora as observac ¸ões anteriores: o viés das publicac ¸ões reflete o viés dos usuários.

Cabe destacar que a grande diferenc ¸a entre a ordem de aparic ¸ão das fontes nas Figuras 1 e 1 é fruto da filtragem realizada pelo Facebook. Um dos objetivos do presente trabalho é propor um modelo analítico que nos permita compreender os efeitos de tal filtragem nas métricas de visibilidade e ocupac ¸ão das fontes nas timelines.

Embora as observac ¸ões apresentadas acima em parte sejam esperadas, cabe destacar que analisamos também usuários neutros. Para usuários neutros, que não curtem nenhuma fonte, seria de esperar que a presenc ¸a de publicac ¸ões fosse semelhante a Figura 1, ou então que existisse uma uniformidade entre as fontes. A Figura 2 mostra que esse não é o caso. Podemos constatar o alto número de impressões da fonte M5S no eleitor indeciso. É importante observar que o partido M5S foi o partido que recebeu mais votos nas eleic ¸ões italianas. O modelo analítico apresentado a seguir nos permite realizar 

Uma visão geral sobre a modelagem de timelines

A seguir, apresentamos intuitivamente as ideias que suportam o modelo analítico introduzido na sec ¸ão seguinte.

Analogias entre filas, caches e timelines

Em redes sociais virtuais, as publicac ¸ões criadas pelas fontes fluem através das conexões entre os seus respectivos membros e alcanc ¸am as timelines dos usuários interessados. Desta forma, timelines são um canal de comunicac ¸ão entre fontes e usuários.

Na sua forma mais simples, as publicac ¸ões são organizadas por ordem de chegada, de forma que estas entram e saem das timelines de acordo com uma ordem cronológica. Os algoritmos de personalizac ¸ão somente filtram as publicac ¸ões da fonte j na timeline do usuário i, transformando uma taxa de criac ¸ão de conteúdo Λ j em uma taxa de exibic ¸ão de mensagens λ ij .

O comportamento recém descrito, é o comportamento de uma fila do tipo primeiro a entrar, primeiro a sair, ou, como é mais conhecida, como uma fila FIFO (first-in, first-out). Desta forma, acreditamos ser natural utilizar a teoria de filas para modelar as métricas de interesses das timelines.

Também argumentamos que existem inúmeras similaridades entre timelines e caches de conteúdos. Tanto timelines quanto caches são utilizadas para armazenar conteúdos de interesse a usuários. Ambas podem ser encaradas como filtros, tendo em vista que tem tamanho limitado. Além disso, ambas em geral armazenam conteúdos mais recentes, e removem conteúdos que não são mais de interesse dos usuários. E, principalmente, ambas aumentam a eficiência da obtenc ¸ão de informac ¸ão do que está guardado nelas.

Existe uma ampla literatura sobre caches e teoria de filas. Estabelecendo a relac ¸ão entre filas, caches e timelines, podemos nos aproveitar desta literatura para estudar timelines que, por serem mais recentes, receberam menos atenc ¸ão da comunidade científica em comparac ¸ão com caches e filas, que são melhor entendidas. No caminho oposto, acreditamos que resultados obtidos através dos estudos de timelines podem ser resultar em novas políticas de caching ou em novas formas de distribuic ¸ão de conteúdo.

Timelines são caches?

Neste trabalho, um de nossos objetivos é compreender como projetar timelines (tendo em vista suas similaridades com caches) para melhor prover conteúdo de interesse dos usuários. Cabe destacar, entretanto, que existem importantes diferenc ¸as entre timelines e caches. Usuários de timelines estão tipicamente interessados numa classe de itens relacionados a uma certa categoria ou usuários. Esta é a principal diferenc ¸a entre os dois. Por exemplo, um usuário deseja seguir as últimas notícias de seu jornal favorito. Esta trata-se de uma consulta flexível, em comparac ¸ão com uma busca mais específica, por exemplo, a busca por um determinado episódio de uma série de televisão. A Tabela 1 ilustra algumas das diferenc ¸as entre caches e timelines.

Pelas razões acima, embora timelines e caches tenham muitas similaridades, elas necessitam de políticas de inserc ¸ão e remoc ¸ão de conteúdos distintas. Algoritmos de caching clássicos prestam-se a servir requisic ¸ões por itens específicos. Algoritmos para timelines, em contrapartida, precisam lidar com a distribuic ¸ão de conteúdo baseada em classes, como por exemplo, um tópico especifico ou uma fonte preferida. Por estes motivos, consideramos que timelines são caches orientados a fontes ou classes e divergindo dos caches tradicionais que são orientados à requisic ¸ão.

Um modelo analítico para timelines

A seguir, apresentamos o modelo analítico proposto, seguido por sua validac ¸ão usando dados das eleic ¸ões italianas de 2018.

Tabela 1. Comparac ¸ão entre timelines e caches

Timelines Caches Evento de interesse publicac ¸ão de conteúdo chegada de requisic ¸ões Decisões de tomadas após tomadas depois inserc ¸ão e remoc ¸ão a publicac ¸ão de um miss Requisic ¸ões para classe de conteúdos para conteúdos específicos Controle de itens por de itens de ocupac ¸ão classe específicos

Descric ¸ão do modelo

Nesta sec ¸ão, descrevemos um modelo analítico para capturar a dinâmica das publicac ¸ões em uma timeline.

Tabela 2. Tabela de notac ¸ão Variável descric ¸ão K número de posic ¸ões de interesse no topo da timeline (top K) j j-ésima fonte i i-ésimo cliente (usuário) S i número de fotografias tiradas no usuário i I ij número de impressões da fonte j no usuário i D ij número de publicac ¸ões distintas da fonte j visualizadas pelo usuário i Λ j taxa de criac ¸ão de publicac ¸ões da fonte j λ ij taxa efetiva de chegada de publicac ¸ões de j na timeline de i λ i,-j taxa efetiva de chegada de publicac ¸ões de outras fontes (que não j) na timeline de i λ i taxa total de chegada na timeline de i T ij valor esperado para tempo de permanência das publicac ¸ões da fonte j na timeline de i πij visibilidade de j medida na timeline de i π ij visibilidade segundo modelo Nij ocupac ¸ão média das publicac ¸ões da fonte j medida na timeline de i N ij ocupac ¸ão média das publicac ¸ões de j medida na timeline de i segundo modelo proposto Dividimos os membros das redes sociais virtuais entre fontes e usuários. Membros que geram conteúdos são fontes, e membros que consomem tais conteúdos são os usuários. Ao administrar sua timeline, um usuário ou grupo de usuários pode subscrever a fontes, e um subconjunto das publicac ¸ões destas fontes será exibida na timeline. Note que numa rede em que a maior parte dos conteúdos é gerada pelos próprios usuários (ex., Facebook), o papel de cada usuário dinamicamente muda entre fonte e usuário.

Seja I := {1, . . . , i, . . . I} o conjunto de usuários em estudo, cada usuário associado a uma timeline, e seja J := {1, . . . , j, . . . J} o conjunto de fontes. Seja i o usuário de interesse, cuja timeline desejamos modelar (a notac ¸ão é sumarizada na Tabela 2).

A fonte j cria publicac ¸ões segundo um processo Poisson com taxa Λ j . Seja λ ij ≤ Λ j a taxa efetiva com que a fonte j alimenta a timeline i. A taxa agregada de publicac ¸ões chegando na timeline do usuário i é dada por

λ i = J j=1 λ ij (1) 2 1 K K+1 λ ij λ ij λ ij λ ij λ i,-j λ i,-j λ i,-j λ i,-j
Figura 4. CTMC caracterizando a publicac ¸ão da fonte j na posic ¸ão mais no topo na timeline do usu ário i.

A taxa com que publicac ¸ões de fontes, diferentes de j, chegam ao usuário i é

λ i,-j = λ i -λ ij (2)
Dinâmica FIFO Assumimos que cada publicac ¸ão entra no topo da timeline, na posic ¸ão 1. Com taxa λ i , as publicac ¸ões tem sua posic ¸ão incrementada em uma unidade. Estamos interessados nas primeiras K posic ¸ões (slots) da timeline. De forma equivalente, assumimos que a timeline tem tamanho K. Uma publicac ¸ão é removida da timeline quando ela passa da posic ¸ão K para a posic ¸ão fictícia K + 1.

Cadeia de Markov A seguir, consideramos uma cadeia de Markov para capturar a evoluc ¸ão das publicac ¸ões da fonte j, na timeline do usuário i. O objetivo é calcular a visibilidade e a ocupac ¸ão de j na timeline do usuário i. Por isso, não levamos em conta a posic ¸ão de cada publicac ¸ão de j na timeline de i, mas apenas a posic ¸ão da publicac ¸ão mais no topo. Enquanto houver um post de j na timeline de i, a fonte j estará visível.

A Figura 4 mostra uma cadeia de Markov tempo contínuo (CMTC) cuja variável de estado X representa a posic ¸ão mais no topo ocupada por uma publicac ¸ão da fonte j. Seja πij (x) = P (X = x). Com taxa λ ij , uma publicac ¸ão de j chega no topo timeline. Com taxa λ i,-j , uma publicac ¸ão de outra fonte faz com que as publicac ¸ões de j sejam movidas para a posic ¸ão k+1. A fonte j estará fora da timeline se a sua publicac ¸ão mais no topo encontrar-se na posic ¸ão fictícia K + 1. Logo, a visibilidade π ij é dada por

π ij = 1 -πij (K + 1) (3) 
Proposic ¸ão 1. Em uma FIFO timeline, a visibilidade da fonte j na timeline do usuário i é

π ij = 1 - λ i,-j λ i K Demonstrac ¸ão.
O resultado segue imediatamente a partir das equac ¸ões de balanc ¸o do sistema, que podem ser derivadas diretamente a partir da Figura 4.

Proposic ¸ão 2. Em uma FIFO timeline, a ocupac ¸ão média da fonte j na timeline do usuário i é Demonstrac ¸ão. Quando a m-ésima publicac ¸ão entra na timeline ela fica visível até a chegada do (m + K + 1)-ésima publicac ¸ão. Já que o tempo médio entre chegadas é 1/λ i , o tempo de residência da m-ésima publicac ¸ão é K/λ i . Em estado estacionário, seja T ij o tempo médio que publicac ¸ões de j ficam na timeline de i, T ij = K/λ i . Pela lei de Little,

N ij = λ ij K λ i (4) 
N ij = λ ij T ij = λ ij K λ i .
Resumo modelo FIFO O modelo FIFO é um dos modelos analiticamente tratáveis mais simples que se possa conceber para uma timeline. Nesta sec ¸ão, apresentamos o modelo FIFO e indicamos como ele pode ser usado para derivar a visibilidade e ocupac ¸ão média de cada fonte em uma timeline. Em trabalhos futuros, pretendemos considerar modelos alternativos, mais flexíveis, como aqueles baseados em caches do tipo TTL.

Validac ¸ão

A seguir, apresentamos a validac ¸ão do modelo proposto. Nosso objetivo é indicar que o modelo tem capacidade expressiva para capturar os dados colhidos em ambiente real (eleic ¸ões da Itália), e que ele é de fácil parametrizac ¸ão (requerendo apenas a taxa efetiva de publicac ¸ões por fonte por usuário).

Chamamos de D ij o número de publicac ¸ões distantas da fonte j vistas pelo usuário i. Cabe ressaltar que esse número é menor ou igual a I ij . A taxa λ ij é dada pela razão D ij /S j . Cada taxa obtida λ ij é substituída em (1) e em (2) para a obtenc ¸ão da visibilidade, através da Proposic ¸ão (1), e da ocupac ¸ão, através da Proposic ¸ão (4).

Cada ponto nas Figura 5 corresponde a um usuário e uma fonte. Um ponto (x, y) indica que, para o usuário e a fonte em questão, o modelo prediz uma ocupac ¸ão x (respectivamente, visibilidade), e empiricamente observamos ocupac ¸ão y (resp., visibilidade). Os erros advém do fato, por exemplo, de nosso modelo assumir que as publicac ¸ões nunca são reordenadas. Ainda assim, o fato de a maioria dos pontos estar próxima à reta x = y ilustra o poder preditivo do modelo. O erro médio quadrático da ocupac ¸ão foi igual a 0.0971 e o da visibilidade foi igual a 0.0527.

Análise contrafactual (what-if analysis)

A seguir, combinamos o modelo proposto com os dados colhidos para realizar análise contrafactual de ocupac ¸ões. Para tal, calculamos o viés entre as ocupac ¸ões medidas em-piricamente e as ocupac ¸ões preditas pelo modelo, usando a quantidade de publicac ¸ões criadas por cada fonte (API do Facebook). O objetivo é comparar a ocupac ¸ão após a filtragem do Facebook (ocupac ¸ão medida empiricamente) com aquela que nosso modelo prediz como sendo a ocupac ¸ão condizente com um sistema sem filtros (ocupac ¸ão analítica obtida com o modelo proposto).

O viés é definido como a diferenc ¸a Nij -N j , onde Nij é a ocupac ¸ão média empírica da fonte j na timeline i, e N j é dado por (4) e Nij é dado por I ij /S i . Observe que o índice i referente aos usuários é suprimido na expressão de N j pois na análise de ocupac ¸ão ignorando filtros assumimos que a ocupac ¸ão é igual para todos os usuários. 60% das pessoas não tinham conhecimento da existência dos filtros de personalizac ¸ão Facebook. Em [START_REF] Bakshy | Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook[END_REF] foi identificado que as escolhas individuais são o maior fator de influência sobre o nível de exposic ¸ões a posic ¸ões políticas opostas no Facebook. O nosso trabalho, por outro lado, mostrou que o algoritmo reforc ¸a as preferências dos usuários. Esse reforc ¸o de preferências pode ajudar a criar as filter bubbles identificadas em [START_REF] Pariser | The Filter Bubble: How the New Personalized Web Is Changing What We Read and How We Think[END_REF]].

Neste trabalho, mostramos como modelos de caches e filas podem ser usados no estudo de timelines. Existe uma vasta literatura sobre ambos [START_REF] Martina | A unified approach to the performance analysis of caching systems[END_REF][START_REF] Dehghan | A utility optimization approach to network cache design[END_REF][START_REF] Harchol-Balter | Performance Modeling and Design of Computer Systems[END_REF]. Acreditamos que esta conexão aqui estabelecida permita estender-se resultados destes domínios para as timelines.

Existe uma vasta literatura focada em fazer engenharia reversa dos algoritmos por trás de timelines [START_REF] Andreou | Investigating ad transparency mechanisms in social media[END_REF]. Entretanto, a literatura de modelos analíticos nessa área é bem mais escassa. O trabalho de [START_REF] Altman | Competition over timeline in social networks[END_REF] foi o primeiro a modelar uma timeline com um fila Fifo. O nosso trabalho propôs uma soluc ¸ão do sistema capaz de obter além da visibilidade, a ocupac ¸ão das fontes. Em particular, não é de nosso conhecimento nenhum trabalho anterior que tenha feito uso de medic ¸ões reais de timelines, conectando tais medic ¸ões com modelos analíticos.

Conclusões

O Facebook afeta milhões de usuários da Internet todos os dias, e qualquer decisão algorítmica sobre as timelines pode ter importantes impactos sociais e políticos. Neste trabalho, propusemos uma metodologia envolvendo medic ¸ões e um modelo analítico para quantificar métricas de ocupac ¸ão, visibilidade e viés em timelines. Indicamos que o modelo proposto tem poder preditivo, e que permite fazer análise contrafactual de dados. Acreditamos que este seja um importante passo no sentido de garantir maior transparência para os usuários ao torná-los mais informados sobre os processos de filtragem aos quais as publicac ¸ões por eles visualizadas estão submetidas.

  Figura 3. (a) Total de impress ões no topo da timeline (por orientac ¸ão política), (b) Total de publicac ¸ões por orientac ¸ão política

  Figura 5. Validac ¸ão do modelo: (a) Ocupac ¸ão, (b) Visibilidade

Figura 7 .

 7 Figura 7. Vi és por usu ário e por orientac ¸ão política

Total de publicac ¸ões por fonte

  

		7500																													
	Publicações	5000																													
		2500																													
		0																													
		Il Giornale	Il Fatto Quoti	Lega Salvini	Noi con Salvini	La Repubblica	M5S news	Il Populista	W IL M5S	M5S	Democratica	Luigi Di Maio	Il manifesto	M. RenziNs	Il Primato...	L.Borgonzoni	Giorgia Meloni	P. Democratico	Adesso ti inf	CasaPound	Forza Nuova	Beppe Grillo	Ordine Futuro	Sinistra Italiana	Roberto Fiore	Matteo Renzi	Giuseppe Civati	Articolo UNO	Possibile	Laura Boldrini	Fascisti uniti	Lotta Studt
																Fontes													
				Orientação da fonte		centro-esquerda		ultra-direita		esquerda		M5S		direita	
									Figura 1.																		

Vi és por usu ário e por fonte (est ão representados apenas os casos em que o valor absoluto do vi és foi maior do que 0.4)

  As Figuras 6 e 7 mostram que, de um modo geral, o viés positivo reflete a orientac ¸ão dos usuários. No entanto, a fonte que mais produziu publicac ¸ões, Il Giornale, foi penalizada em todos os usuários, e a segunda fonte que mais produziu, o Il Fatto Quotidiano só não foi penalizado no usuário que curtiu a sua página. O usuário neutro sofreu viés tanto positivo quanto negativo. A fonte M5S teve um forte viés positivo no usuário neutro. No entanto, o forte viés negativo do Il Fatto Quotidiano anulou esse efeito de forma que o viés total do M5S no usuário neutro foi negativo.

			centro-esquerda			ultra-direita				esquerda
	Fonte	Il Giornale Il Fatto Quoti Lega Salvini Noi con Salvini La Repubblica M5S news M5S Democratica Il manifesto P. Democratico CasaPound Forza Nuova Sinistra Italiana Sinistra Italiana Forza Nuova CasaPound P. Democratico Il manifesto Democratica M5S M5S news La Repubblica Noi con Salvini Lega Salvini Il Fatto Quoti Il Giornale		M5S				direita				indeciso
		-0.2	-0.1	0.0	0.1	-0.2	-0.1	0.0	0.1	-0.2	-0.1	0.0	0.1
								Viés				
			Orientação do fonte	centro-esquerda	ultra-direita	esquerda	M5S	direita
	Figura 6. 7. Trabalhos relacionados								
	O livro de [O'Neil 2016] mostrou diversas situac ¸ões nas quais algoritmos podem reforc ¸ar
	preconceitos e tomar decisões que podem influenciar a sociedade como um todo. No

contexto de mídias sociais e política, em

[START_REF] Epstein | The search engine manipulation effect and its possible impact on the outcomes of elections[END_REF] 

foi demonstrado que manipulac ¸ões em mecanismos de buscas são capazes de influenciar eleitores indecisos. Robôs fazendo propaganda política tentando influenciar eleic ¸ões foram estudados no mundo todo em

[START_REF] Woolley | Computational propaganda worldwide: executive summary[END_REF] 

e particularmente no Brasil em

[START_REF] Arnaudo | Computational Propaganda in Brazil : Social Bots during Elections[END_REF]

] . Um estudo realizado por

[START_REF] Eslami | I always assumed that I wasn't really that close to [her[END_REF]

] mostrou que mais de

Facebook tracking exposed: https://facebook.tracking.exposed/

Agradecimentos Este projeto foi em parte conduzido pelo time associado do projeto THANES, com recursos do INRIA (Franc ¸a) e da FAPERJ (UFRJ/Brasil), tendo sido parcialmente financiado também pelo CNPq, CAPES e FAPESP.