A descentralização nas Redes Sociais Online Descentralizadas (RSOD): um estudo de caso sobre o Mastodon
Artigo em fase de publicação – Revista CIPPUS
Na atual era digital, as Redes Sociais Online Descentralizadas (RSOD) surgem como uma alternativa às plataformas tradicionais, destacando-se pela promoção de maior autonomia e segurança aos seus usuários. Contudo, é válido questionar se a descentralização, um dos princípios fundamentais dessas redes, está sendo realmente concretizada.
Este post apresenta uma síntese dos resultados de uma pesquisa de Iniciação Científica conduzida com o apoio do Instituto Federal de Mato Grosso do Sul, por meio do Edital 028/2023 – Propi/IFMS. O estudo buscou verificar a seguinte hipótese:
As RSOD não alcançam uma descentralização genuína, visto que as instâncias maiores concentram a maior parte dos usuários. Isso demonstra que a descentralização plena ainda não foi concretizada, indicando que há barreiras a serem superadas para que esse conceito se torne efetivo nessas plataformas.
Para investigar essa questão, a pesquisa tomou como objeto de análise o Mastodon, uma das plataformas mais utilizadas do Fediverso, com mais de 71% em uso. Foram examinados dados relativos à distribuição de usuários entre as diferentes instâncias da rede, utilizando como fontes públicas os sites https://fedidb.org/, http://demo.fedilist.com/, https://instances.social/ e https://www.thefederation.info/. Os dados foram coletados até julho de 2024 e revelaram que 12 instâncias concentram mais de 51% dos usuários.
Essa concentração contradiz o ideal de descentralização, que deveria se refletir na distribuição dos usuários em vez de nas instâncias. Em tese, descentralizar significa dispersar os usuários de forma mais equilibrada. Embora o Mastodon e outras RSODs ofereçam liberdade para que os usuários escolham suas instâncias, a maioria opta por aquelas que proporcionam maior visibilidade ou melhores funcionalidades, criando um fenômeno de aglomeração que se assemelha ao encontrado em redes centralizadas.
Metodologia
Com a criação de um Pepiline, uma técnicas de visualização de dados descritas por Telea (2014), foi possível gerar representações gráficas que ajudaram a dimensionar essa concentração. Um dos resultados apresentados na Figura 01 ilustra a distribuição dos usuários por instância, representada pelo tamanho das bolhas, que variam de acordo com o número de usuários. Esse gráfico exibe as 24.962 instâncias do Mastodon, totalizando 11.897.058 usuários.
Figura 01 – Relação entre o número de usuários e a quantidade de instâncias
Fonte: OS AUTORES (2024)
A análise do gráfico inicial não permitiu uma compreensão precisa da distribuição. Por isso, as instâncias foram organizadas em dois grupos. A partir do cálculo da mediana, os dados foram divididos para distribuir as instâncias em partes aproximadamente iguais. Na Figura 02, observa-se que, à esquerda, estão as instâncias com valores iguais ou inferiores à mediana, que neste caso foi 2 (sim, a mediana foi bem baixa), somando 17.432 usuários em 14.688 instâncias. Já à direita, estão aquelas com valores superiores à mediana, totalizando 11.879.626 usuários em 10.274 instâncias. A abundância de instâncias menores sugere uma descentralização parcial.
Figura 02 – Agrupamento de instâncias com base na quantidade de instâncias
Fonte: OS AUTORES (2024)
Porém, a descentralização observada nas RSODs se relaciona diretamente à distribuição de usuários, que constitui o foco do estudo. Assim, buscou-se equilibrar os dados entre os grupos de usuários. Foi estabelecido um limite de 190.000 usuários como ponto de separação entre os grupos, conforme ilustrado na Figura 03. À esquerda, encontram-se as instâncias com até 190.000 usuários, somando 5.830.456 usuários em 24.950 instâncias. Já à direita, estão as instâncias com mais de 190.000 usuários, que totalizam 6.066.602 usuários em apenas 12 instâncias, responsáveis por 51% da base de usuários do Mastodon.
Figura 03 – Agrupamento de instâncias com base na quantidade de usuários
Fonte: OS AUTORES (2024)
De forma resumida, após os dados serem tratados pelas etapas inicias do PIPELINE, o resultado ainda passa por 3 fazes que são divididas em:
Relação entre o número de usuários e a quantidade de instâncias,
Agrupamento de instâncias com base na quantidade de instâncias e, por fim
Agrupamento de instâncias com base na quantidade de usuários.
Figura 04 – Transformação dos dados após a renderização
Fonte: OS AUTORES (2024)
Conclusão
A pesquisa revelou que, apesar da ampla diversidade e número elevado de pequenas instâncias nas RSODs, um grupo relativamente pequeno dessas instâncias concentra a maioria dos usuários. Esse fenômeno aponta para uma centralização prática, que contrasta com o ideal teórico de descentralização proposto por essas plataformas. Embora a descentralização seja um dos pilares centrais dessas redes, a análise mostrou que grandes instâncias acabam reunindo a maioria dos usuários, gerando um efeito de concentração semelhante ao das redes tradicionais.
Referências
TELEA, A. C. Data Visualization: Principles and Practice. Boca Raton, FL: CRC Press, 2014.
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