Por décadas, os algoritmos das redes sociais funcionaram como caixas-pretas. As plataformas decidiam o que você via, quando via e com qual frequência, com base em sinais comportamentais coletados em segundo plano que os usuários mal compreendiam. Isso está começando a mudar. Threads, Instagram e TikTok lançaram nos últimos meses ferramentas que permitem aos usuários influenciar, de forma direta e explícita, o funcionamento de seus próprios algoritmos de recomendação. A análise foi publicada pelo TechCrunch em 17 de junho de 2026.
A mudança não é cosmética. Ela representa uma transformação real no modelo de relacionamento entre plataformas e usuários, motivada por uma combinação de pressão regulatória, avanços em inteligência artificial e a busca das empresas por maior engajamento e fidelização de longo prazo.
Threads e o experimento do “Dear Algo”
A Meta foi a pioneira mais visível nesse movimento. Em fevereiro de 2026, o Threads, rede social da Meta que funciona como alternativa ao X (antigo Twitter), lançou o recurso “Dear Algo”. A proposta era simples e inusitada: os usuários poderiam publicar mensagens diretamente para o algoritmo, em primeira pessoa, como “Caro Algo, mostre mais posts sobre podcasts” ou “Caro Algo, reduza conteúdo político”.
A iniciativa tinha um caráter público e social, já que as mensagens eram visíveis para todos os seguidores. Isso criou uma camada de transparência interessante, mas também gerava desconforto em usuários que preferiam não expor suas preferências de conteúdo publicamente para a rede de contatos.
Em junho de 2026, o Threads evoluiu a ideia com o lançamento do “Your Algo”. O novo recurso permite que os usuários configurem preferências de conteúdo de forma totalmente privada, sem nenhuma publicação pública. Além disso, as preferências têm duração configurável: o usuário pode definir que determinada preferência vale por 1, 3 ou 7 dias. Alguém que queira ver mais cobertura de beisebol durante o campeonato, por exemplo, pode ativar essa preferência temporariamente e ela se desativa automaticamente depois.
Instagram torna o algoritmo visível e compreensível
O Instagram, também do grupo Meta, tomou um caminho diferente, mas complementar. Em vez de permitir que os usuários “falem” com o algoritmo, a plataforma optou por tornar o próprio algoritmo mais legível para o usuário comum. Em junho de 2026, o Instagram expandiu para mais usuários o recurso “Your Algorithm”, inicialmente lançado em dezembro de 2025.
A funcionalidade permite visualizar quais tópicos o sistema acredita que o usuário se interessa e que moldam as recomendações do feed, do explore e dos reels. Com base nessa visibilidade, os usuários podem ajustar suas preferências diretamente na interface, incluindo ou excluindo temas específicos com poucos toques na tela.
Adam Mosseri, chefe do Instagram, explicou a lógica por trás da mudança. “Os modelos de ranking historicamente careciam de transparência, mas os grandes modelos de linguagem agora tornam esses sistemas muito mais compreensíveis”, disse ele em declaração divulgada pelo TechCrunch. A inteligência artificial, portanto, não apenas alimenta o algoritmo, como também ajuda a explicá-lo em linguagem humana acessível para qualquer usuário.
TikTok e a granularidade dos controles de conteúdo
O TikTok foi, na prática, um dos primeiros a experimentar controles de algoritmo voltados para o usuário. Em 2024, a plataforma lançou o recurso “Manage Topics”, que permite ajustar a presença de determinados temas na feed “For You”, a principal página de recomendações da rede.
O sistema usa controles deslizantes para que o usuário defina seu nível de interesse em categorias como esportes, viagens, humor, assuntos do momento, dança e gastronomia. A interface é direta e visual, tornando o processo de personalização acessível mesmo para quem não tem familiaridade com o funcionamento dos algoritmos de recomendação.
Em 2025, o TikTok expandiu a ideia com os “Smart Keyword Filters”, filtros inteligentes com inteligência artificial que vão além da palavra exata digitada pelo usuário. Se alguém filtra “reforma”, o sistema automaticamente também filtra “renovação” e termos relacionados semanticamente. Isso reduz o trabalho manual e torna os filtros mais eficazes na prática cotidiana.
Por que isso importa além do conforto do usuário
A adoção de controles de algoritmo pelas principais redes sociais não é apenas uma resposta às demandas dos usuários por mais autonomia. Há uma dimensão estratégica clara: plataformas que mostram conteúdo mais alinhado com as preferências declaradas pelos próprios usuários tendem a gerar mais engajamento e mais tempo de tela. E isso se traduz diretamente em mais receita publicitária para as plataformas.
Há também uma dimensão regulatória relevante. Nos últimos anos, governos na Europa, nos Estados Unidos e em outros países têm pressionado as plataformas por maior transparência sobre o funcionamento de seus algoritmos, especialmente após evidências de que recomendações automáticas podem amplificar desinformação, conteúdo extremista e comportamentos prejudiciais, sobretudo entre adolescentes.
Oferecer controles visíveis é uma forma de demonstrar boa fé diante dos reguladores, mesmo que a profundidade real do controle entregue ao usuário ainda seja limitada em comparação com o poder total dos sistemas de recomendação operados pelas plataformas.
A tendência também pode ser lida como uma resposta ao crescimento de plataformas alternativas que prometem algoritmos mais transparentes ou cronologias puramente cronológicas, como o Mastodon e o Bluesky. Ao oferecer mais controle, Threads, Instagram e TikTok reduzem a pressão que esses concorrentes exercem no campo da transparência e da autonomia do usuário.
Os limites do controle do usuário
Por mais que Threads, Instagram e TikTok ofereçam novas ferramentas de personalização, é importante reconhecer o que elas não fazem. As plataformas não abrem o código dos algoritmos para auditoria pública independente. Não há garantias de que as preferências declaradas pelos usuários substituam completamente os sinais comportamentais coletados em segundo plano, como tempo de visualização, cliques e padrões de rolagem.
Também não está claro como as plataformas equilibram as preferências declaradas pelos usuários com os objetivos comerciais dos próprios algoritmos, que por vezes favorecem conteúdo que gera mais reação e debate, independentemente das preferências declaradas. A diferença entre “o que o usuário diz que quer” e “o que o usuário realmente consome” é um problema antigo que esses controles não eliminam por completo.
A tendência de dar mais voz ao usuário é positiva e representativa de uma mudança cultural no setor. O caminho para uma personalização verdadeiramente centrada no usuário, porém, ainda é longo e passa pela disposição das plataformas de abrir mais suas caixas-pretas para escrutínio externo, tanto por parte dos reguladores quanto da sociedade civil.
Leia a análise completa no TechCrunch: Social media’s next evolution: user-controlled algorithms
