Redes protocooperativas
la nueva arquitectura del poder informacional y sus impactos técnicos y cognitivos
DOI:
https://doi.org/10.5016/bjsphd.v1i4.19926Palabras clave:
Redes sociales; protocooperación; Inteligencia artificial; Algoritmos; Desinformación; Economía de la atención.Resumen
Este artículo analiza el fenómeno de las redes sociales protocooperativas, en el que las plataformas digitales, aunque formalmente competidoras, cooperan indirectamente mediante la replicación masiva de contenido, la acción de algoritmos de recomendación y el creciente uso de inteligencia artificial generativa. La replicación multiplataforma transforma los flujos de comunicación en estructuras redundantes, concentrando el poder informativo en unos pocos intermediarios y reduciendo la diversidad de voces y perspectivas. El estudio también analiza los impactos cognitivos, sociales y democráticos de este modelo: sobrecarga de información, reforzamiento de burbujas, manipulación algorítmica y vulnerabilidad sistémica. Asimismo, aborda las implicaciones técnicas y energéticas de esta expansión, como el crecimiento exponencial del almacenamiento de datos y el aumento del consumo eléctrico. Concluye que las redes protocooperativas no son una desviación, sino una nueva forma de organización comunicacional, que requiere respuestas regulatorias y sociales acordes con su complejidad. Se proponen formas de mitigar dichos riesgos, centrándose en la transparencia algorítmica, la descentralización, la alfabetización mediática, la IA ética y los incentivos para la producción original.
Referencias
BENTES, A. A gestão algorítmica da atenção: enginchar, conhecer e persuadir. Rio de Janeiro: MediaLab.UFRJ, 2019. Disponível em: https://medialabufrj.net/wp-content/uploads/2019/08/BENTES-GESTAO-ALGORITMICA-politicas-internet-e-sociedade.pdf. Acesso em: 18 out. 2025.
CARR, N. The Shallows: What the Internet Is Doing to Our Brains. Paperback edition. Nova York: Norton, 2011.
CASTELLS, M. A sociedade em rede. 18. ed. São Paulo: Paz e Terra, 2016. p. 135.
DE VRIES, A. The growing energy footprint of artificial intelligence. Joule, v. 7, p. 2191–2194, 18 out. 2023. Elsevier Inc.
DEMAND SAGE. Big Data Statistics 2025 (Growth & Market Data). Disponível em: https://www.demandsage.com/big-data-statistics. Acesso em: 18 out. 2025.
DUARTE, F. Amount of Data Created Daily. Exploding Topics, 24 abr. 2025. Disponível em: https://explodingtopics.com/blog/data-generated-per-day. Acesso em: 18 out. 2025.
DUARTE, T. de C. Protocooperative Social Networks. Fonseca – Journal of Communication, n. 7 (jul.–dez. 2013), p. 100–115.
EXAME. ChatGPT consome 17 mil vezes mais eletricidade do que a média das casas nos EUA. Exame, 11 mar. 2024. Disponível em: https://exame.com/inteligencia-artificial/chatgpt-consome-17-mil-vezes-mais-eletricidade-do-que-a-media-das-casas-nos-eua/?utm_source=copiaecola&utm_medium=compartilhamento. Acesso em: 18 out. 2025.
INTERNATIONAL ENERGY AGENCY. Data centres and data transmission networks – Energy and digitalisation. Disponível em: https://www.iea.org/energy-system/buildings/data-centres-and-data-transmission-networks. Acesso em: 18 out. 2025.
INTERNATIONAL ENERGY AGENCY. AI is set to drive surging electricity demand from data centres while offering the potential to transform how the energy sector works. Disponível em: https://www.iea.org/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres-while-offering-the-potential-to-transform-how-the-energy-sector-works. Acesso em: 18 out. 2025.
JENKINS, H. Cultura da convergência. 2. ed. São Paulo: Aleph, 2008. p. 325.
MOSSERI, A. Algoritmos e classificação (Algorithms & Ranking). Instagram for Creators, 2025. Disponível em: https://creators.instagram.com/grow/algorithms-and-ranking?locale=pt_BR. Acesso em: 18 out. 2025.
RÜDIGER, F. Uma análise de The shallows: what the internet is doing to our brains. Comunicação, mídia e consumo, São Paulo, v. 9, n. 24, p. 201–205, maio 2012.
SILVA, L. S. da; ROCHA, F. das C.; BALUZ, R. A. R. S. A formação das bolhas informacionais na comunicação digital: uma revisão bibliográfica sobre as métricas algorítmicas dentro das redes sociais Facebook, Twitter e TikTok. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação, v. 23, n. 1, p. 16–23, 2025. DOI: https://doi.org/10.5753/reic.2025.5402.
SIMON, H. A. Designing organizations for an information-rich world. In: GREENBERGER, M. (Ed.). Computers, communications, and the public interest. Baltimore: Johns Hopkins University Press, 1971. p. 37–72.
SWELLER, J. Cognitive load during problem solving. Cognitive Science, v. 12, n. 2, p. 257–285, 1988.
USP – Agência Universitária de Notícias. Economia da atenção e universo das telas: entenda por que é tão difícil se desconectar. São Paulo: Universidade de São Paulo, 2 set. 2021. Disponível em: https://aun.webhostusp.sti.usp.br/index.php/2021/09/02/economia-da-atencao-e-universo-das-telas-entenda-por-que-e-tao-dificil-se-desconectar/. Acesso em: 18 out. 2025.
ZUBOFF, S. The age of surveillance capitalism: the fight for a human future at the new frontier of power. New York: PublicAffairs, 2019.
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