Sondaj pe 425 de utilizatori: feedul care te surprinde plăcut merge cu mai puțină oboseală. Explicarea algoritmului merge cu mai multă încărcare, nu cu mai puțină.

Lucrarea „Perceived algorithmic recommendation features and information fatigue among social media users” a apărut în Scientific Reports pe 3 octombrie 2026, ca manuscris acceptat („Article in Press”), în acces liber, sub licența Creative Commons Attribution 4.0. Autori: Pei Yao (Tianjin University of Sport) și Shupeng Xia (Anhui Xinhua University), cu contribuții egale, alături de Xiaoyu Zhang (Qingdao Binhai University și Qingdao University) și Bing He (Jiangsu Ocean University). Primită pe 21 mai 2026, acceptată pe 18 septembrie. Finanțare: Comisia de Educație a municipiului Tianjin (grantul 2024SK110) și un fond postdoctoral al Qingdao Binhai University; aviz etic de la Tianjin University of Sport (TJUS-2025-095).

Cine a răspuns: chestionarul a circulat online, pe platforma chineză Wenjuanxing. Recrutarea a pornit de la 38 de studenți dintr-o clasă a unei universități dintr-un oraș din nordul Chinei, care au trimis linkul mai departe, pe WeChat, QQ și alte canale. Puteau răspunde doar adulți care folosesc platforme cu recomandări algoritmice, ca Douyin, Kuaishou, Xiaohongshu sau TikTok. Din 486 de chestionare, 61 au fost eliminate (sub 18 ani, fără astfel de platforme, completate în sub două minute sau cu același răspuns bifat peste tot), deci au rămas 425: 259 de bărbați și 166 de femei; 180 aveau între 25 și 34 de ani; 171 petrec două–patru ore pe zi pe rețele sociale, iar 84, peste patru ore.

Ce s-a măsurat: acordul, pe o scară de la 1 la 7, cu 21 de afirmații grupate în șase idei. Cât de bine îi nimerește feedul („conținutul recomandat se potrivește cu preferințele mele”), cât de transparentă e platforma („platforma explică clar cum funcționează algoritmul”), cât de des îi surprinde plăcut, cât de copleșiți se simt de cantitate, cât de mult s-a îngustat ce văd („sursele și gama de informații au devenit mai înguste decât înainte”) și cât de obosiți sunt de conținutul recomandat („mi-am pierdut interesul”). Toate sunt percepții: nimeni nu s-a uitat la feedul real, la timpul petrecut sau la datele platformelor.

Ce a ieșit: senzația de a fi copleșit și cea de a fi închis într-o bulă merg amândouă cu mai multă oboseală (coeficienți de 0,338 și 0,313, pe o scară în care 0 înseamnă nicio legătură). Împreună cu cele trei trăsături ale feedului, modelul explică 41,4% din diferențele de oboseală dintre respondenți. Cea mai puternică legătură, și singura „prietenoasă”: cine spune că feedul îl surprinde plăcut raportează mai puțină încărcare (−0,356), mai puțină îngustare (−0,317) și mai puțină oboseală, direct (−0,177) și în total (−0,397), cel mai mare efect total dintre toate.

Două rezultate contraintuitive: cine spune că feedul îi nimerește gusturile NU raportează direct mai multă oboseală (−0,035, nesemnificativ), dar se simte mai copleșit (0,290) și mai închis într-o bulă (0,206), iar prin ele, puțin mai obosit — autorii îi spun „un paradox al acurateței”. Iar cine spune că platforma își explică algoritmul se simte mai copleșit (0,229), nu mai puțin; legătura totală a transparenței cu oboseala e cea mai mică dintre toate (0,053). Explicația propusă de autori: explicațiile pot fi încă ceva de procesat, peste conținut.

Nicio trăsătură a feedului nu e o condiție obligatorie pentru oboseală mare. Analiza pe combinații a găsit două profiluri tipice de oboseală mare, amândouă cu încărcare și îngustare prezente și surpriza plăcută absentă; ele acoperă circa 39,8% din cazurile de oboseală mare. Toate cele patru profiluri fără oboseală mare au în comun lipsa senzației de bulă.