Durante grande parte da história dos meios de comunicação, alguém escolheu aquilo que chegava até nós. Editores decidiam quais as notícias que mereciam a primeira página, jornalistas selecionavam acontecimentos considerados relevantes e canais de televisão organizavam a informação segundo critérios editoriais. Nunca existiu, portanto, um acesso completamente neutro à realidade. O que mudou foi a identidade de quem escolhe. Hoje, uma parte crescente da informação que vemos já não é selecionada apenas por jornalistas ou editores. É organizada por sistemas algorítmicos que observam aquilo em que clicamos, quanto tempo permanecemos num vídeo, que conteúdos partilhamos, quais ignoramos e até aquilo que provavelmente nos fará continuar diante do ecrã.
A transformação é profunda porque acontece quase sem percebermos. Abrimos uma aplicação e encontramos uma sequência de conteúdos aparentemente natural. Notícias, opiniões, vídeos, publicidade, entretenimento e comentários aparecem lado a lado. Mas aquela sequência não é necessariamente igual à que aparece no telemóvel da pessoa sentada ao nosso lado. Cada utilizador pode receber uma combinação diferente de informação. Em 2026, esta intermediação tecnológica tornou-se particularmente relevante. Pela primeira vez, as redes sociais e plataformas de vídeo ultrapassaram, em média, a televisão e os websites e aplicações das organizações jornalísticas como fontes de notícias nos mercados analisados pelo Reuters Institute. Cerca de 54% dos participantes utilizavam redes sociais e plataformas de vídeo para notícias, valor que atingia 56% quando incluídos os chatbots de inteligência artificial (Egan et al., 2026).
Isto não significa que os meios de comunicação tradicionais tenham desaparecido. Significa que existe uma camada adicional entre o produtor da informação e o cidadão: a plataforma. E essa plataforma possui mecanismos próprios para decidir o que ganha visibilidade. Os algoritmos de recomendação procuram organizar quantidades gigantescas de informação e oferecer conteúdos considerados relevantes para cada utilizador. Sem algum tipo de seleção, seria praticamente impossível navegar pela quantidade de informação publicada diariamente. O problema começa quando confundimos aquilo que o algoritmo seleciona com uma representação completa da realidade.
É aqui que surge a ideia de “bolha mediática”. O conceito é frequentemente utilizado para descrever ambientes informativos nos quais uma pessoa encontra repetidamente conteúdos próximos das suas preferências, interesses ou visões anteriores. Contudo, a investigação exige alguma prudência. Não vivemos necessariamente em bolhas completamente fechadas, nem os algoritmos são os únicos responsáveis pela polarização. As pessoas também escolhem fontes, seguem determinados criadores, ignoram assuntos, procuram comunidades com interesses semelhantes e interpretam informação através das suas próprias experiências. A bolha contemporânea resulta, portanto, da interação entre tecnologia, comportamento humano, identidade social e estrutura das plataformas.
Os dados ajudam a perceber a dimensão desta mudança. Em 2025, Newman et al. (2025) verificaram que 36% dos participantes utilizavam o Facebook para aceder semanalmente a notícias, 30% utilizavam o YouTube, 19% o Instagram, 19% o WhatsApp, 16% o TikTok e 12% o X. Mais importante do que qualquer plataforma individual é a fragmentação do ecossistema: seis redes alcançavam já mais de 10% dos participantes semanalmente com conteúdos noticiosos, quando uma década antes apenas duas atingiam esse nível. A informação deixou, portanto, de circular predominantemente através de um conjunto relativamente limitado de meios para se distribuir por múltiplos ambientes, formatos e intermediários digitais.
O vídeo tornou-se especialmente importante. Em 2025, 65% dos participantes nos mercados estudados consumiam semanalmente algum tipo de vídeo noticioso através de redes sociais, comparativamente com 52% em 2020 (Newman et al., 2025). Em 2026, 77% consumiam alguma forma de vídeo noticioso online semanalmente (Egan et al., 2026). Esta transformação não representa apenas uma mudança de formato. Quando a notícia passa de um artigo para um vídeo de poucos segundos, muda também a linguagem utilizada para captar atenção. Personalidade, emoção, ritmo, imagem e capacidade de gerar interação tornam-se componentes centrais da distribuição da informação.
É precisamente neste ambiente que jornalistas profissionais passaram a competir pela atenção com influencers, podcasters, YouTubers, políticos, especialistas, ativistas e cidadãos comuns. Alguns destes novos atores produzem conteúdos de elevada qualidade e contribuem para diversificar o debate público. Outros misturam informação, opinião, publicidade e entretenimento de formas difíceis de distinguir. O Digital News Report 2025 identificou uma crescente influência de personalidades e criadores no debate público, especialmente entre públicos mais jovens (Newman et al., 2025). O problema, portanto, não consiste em assumir que um criador digital é necessariamente menos credível do que um jornalista. Consiste em perceber que as fronteiras tradicionais entre informação, comentário, persuasão e entretenimento se tornaram muito menos visíveis.
Esta transformação relaciona-se diretamente com a economia da atenção. As plataformas digitais disputam um recurso limitado: o nosso tempo. Um conteúdo que provoca curiosidade, indignação, surpresa ou identificação pode gerar mais interação e, consequentemente, adquirir maior visibilidade. Isto não significa que um algoritmo tenha uma intenção política própria. Significa que sistemas concebidos para otimizar determinados objetivos podem produzir consequências sociais que ultrapassam a finalidade técnica inicial. Aquilo que aumenta o envolvimento do utilizador nem sempre é aquilo que aumenta o seu conhecimento.
Existe ainda outra dimensão do problema: nós próprios ensinamos o algoritmo. Cada interação produz informação sobre preferências e comportamentos. Se alguém vê repetidamente vídeos sobre determinado tema, o sistema pode interpretar esse comportamento como interesse e apresentar conteúdos semelhantes. O utilizador responde novamente e a personalização torna-se progressivamente mais precisa. O resultado pode ser conveniente — encontramos música, notícias ou assuntos que nos interessam — mas também pode criar a sensação de que aquilo que vemos é mais universal do que realmente é.
É por isso que duas pessoas podem olhar para o mesmo país, a mesma eleição ou o mesmo conflito e sentir que vivem em realidades completamente diferentes. Não necessariamente porque uma possui toda a verdade e a outra está completamente enganada, mas porque foram expostas a diferentes fragmentos, enquadramentos, comentadores e prioridades. A personalização altera não apenas aquilo que sabemos, mas potencialmente aquilo que julgamos importante.
Curiosamente, nem todos os utilizadores rejeitam esta seleção automática. O Reuters Institute encontrou em 2025 diferenças geracionais importantes nas atitudes perante a personalização: 54% dos menores de 35 anos declaravam sentir-se confortáveis com conteúdos automaticamente selecionados nas redes sociais com base nas suas preferências anteriores, comparativamente com 38% entre pessoas com 35 ou mais anos (Fletcher et al., 2025). A personalização oferece vantagens reais. Pode reduzir sobrecarga informativa, facilitar a descoberta de conteúdos relevantes e tornar ambientes digitais mais úteis. O desafio não consiste, portanto, em eliminar os algoritmos, mas em compreender os critérios segundo os quais organizam a nossa atenção.
Em 2026, uma nova camada entrou definitivamente nesta equação: a inteligência artificial generativa. Segundo Egan et al. (2026), 10% dos participantes já utilizavam chatbots de inteligência artificial para obter notícias, comparativamente com 7% no ano anterior. Entre os menores de 35 anos, a percentagem atingia 16%. Arguedas (2026) observa que uma das características valorizadas pelos utilizadores é precisamente a possibilidade de fazer perguntas adicionais e obter explicações personalizadas. Esta utilização oferece oportunidades importantes, mas introduz uma nova forma de intermediação. Em vez de escolher entre diferentes artigos, o utilizador pode receber uma resposta sintetizada por um sistema que combina informação proveniente de várias fontes.
Passamos, assim, de uma era em que procurávamos informação para outra em que a informação é selecionada, recomendada, resumida e, cada vez mais, explicada por sistemas computacionais. A questão deixa de ser apenas “isto é verdadeiro?” e passa também a incluir “porque estou a ver isto?”, “o que ficou de fora?” e “de onde veio esta informação?”.
Este problema torna-se particularmente importante perante a desinformação e a polarização. O Global Risks Report 2026 coloca a desinformação e a informação falsa entre os principais riscos globais no horizonte de dois anos e identifica igualmente a polarização social como uma preocupação significativa (World Economic Forum [WEF], 2026). A facilidade de produção de conteúdos através de inteligência artificial, incluindo imagens, áudio e vídeo sintéticos, aumenta ainda mais a importância da verificação. Num ambiente em que produzir conteúdo convincente se torna progressivamente mais barato, a capacidade de avaliar a proveniência e a credibilidade da informação torna-se mais valiosa.
Existe, contudo, outro risco menos visível: desistir das notícias. Em 2025, cerca de 40% dos participantes afirmavam evitar notícias algumas vezes ou frequentemente, comparativamente com 29% em 2017 (Newman et al., 2025). Excesso de informação, negatividade, sensação de impotência e conflitos associados às notícias encontram-se entre as razões identificadas. A bolha mediática pode, portanto, assumir duas formas opostas: consumir repetidamente conteúdos que confirmam determinada visão ou afastar-se progressivamente da informação porque o ambiente parece demasiado cansativo, hostil ou confuso.
A resposta não pode consistir simplesmente em dizer às pessoas que abandonem as redes sociais. Estas plataformas fazem hoje parte da infraestrutura da comunicação contemporânea. Também não seria realista imaginar um regresso a uma época em que alguns jornais e canais de televisão definiam quase integralmente a agenda pública. O desafio consiste em desenvolver literacia mediática adequada a um mundo algorítmico.
Isso significa diversificar fontes, distinguir informação de opinião, procurar a origem de afirmações importantes, verificar datas e contexto, compreender quem produziu determinado conteúdo e reconhecer que popularidade não equivale a credibilidade. Significa também introduzir uma pergunta particularmente simples no quotidiano digital: porque é que estou a ver isto?
Talvez esta seja uma das competências cívicas mais importantes do século XXI. Durante muito tempo, aprender a ler significava compreender palavras. Hoje, ler o mundo digital significa também compreender sistemas de recomendação, incentivos económicos, inteligência artificial e mecanismos de persuasão.
O algoritmo não precisa de nos dizer explicitamente em que devemos acreditar para influenciar a nossa visão do mundo. Basta participar na seleção daquilo a que prestamos atenção.
A questão fundamental, por isso, talvez não seja saber se vivemos numa bolha mediática. Em alguma medida, todos observamos a realidade através de filtros — culturais, sociais, políticos, psicológicos e agora também algorítmicos.
A verdadeira questão é saber se reconhecemos esses filtros.
Porque, quando o algoritmo começa a escolher parte do mundo que vemos, liberdade informativa deixa de significar apenas ter acesso a milhões de conteúdos.
Significa também conservar a capacidade de olhar para além daqueles que foram escolhidos para nós.
Referências Bibliográficas
Arguedas, A. R. (2026). Emerging uses of AI chatbots for news and what it means for journalism. Reuters Institute for the Study of Journalism, University of Oxford.
Egan, J., Robertson, C. T., Arguedas, A. R., Newman, N., Nielsen, R. K., Mukherjee, M., & Fletcher, R. (2026). Digital News Report 2026. Reuters Institute for the Study of Journalism, University of Oxford.
Fletcher, R., Robertson, C. T., & Nielsen, R. K. (2025). How audiences think about news personalisation in the AI era. Reuters Institute for the Study of Journalism, University of Oxford.
Newman, N., Fletcher, R., Robertson, C. T., Arguedas, A. R., & Nielsen, R. K. (2025). Digital News Report 2025. Reuters Institute for the Study of Journalism, University of Oxford.
World Economic Forum. (2026). The Global Risks Report 2026 (21st ed.). World Economic Forum.
