Uma eleição pode terminar com o fechamento das urnas, mas a competição por atenção do público começa bem antes disso. Atualmente, uma parte significativa dessa competição ocorre em plataformas digitais organizadas por empresas privadas. Ao abrir aplicativos como Instagram, Facebook, TikTok, YouTube ou X, os usuários não encontram uma representação neutra de todas as publicações disponíveis. Em vez disso, eles encontram uma seleção de conteúdos que foram escolhidos para serem exibidos com base em vários critérios.
A mecânica por trás da tela
Para entender a magnitude dessa seleção, é útil seguir o caminho que uma postagem percorre. Os aplicativos têm uma quantidade enorme de conteúdo disponível, mas apenas uma fração dele pode ser exibida na tela do usuário. Portanto, o aplicativo começa fazendo uma pré-seleção, procurando entre milhões de possibilidades, centenas ou milhares de publicações que possam ser de interesse para o usuário. Essa etapa é frequentemente chamada de “seleção de candidatos”. Em seguida, surge outra pergunta: quais dessas publicações selecionadas devem ser exibidas primeiro?
A seleção de conteúdos nas plataformas digitais depende de uma combinação de indicadores. Alguns são baseados no comportamento do usuário, como contas acompanhadas, vídeos assistidos por completo, interações como curtidas, compartilhamentos, comentários e solicitações para ocultar determinados assuntos. Outros surgem do próprio material apresentado, como o tema abordado, texto, áudio, imagens, idioma, data de publicação e conexões com assuntos já visualizados.
Além disso, fatores contextuais também influenciam, como o dispositivo usado, localização aproximada, horário e seção do aplicativo em que o usuário está. No YouTube, por exemplo, o histórico de visualização é especialmente relevante na página inicial, enquanto o vídeo em reprodução auxilia na escolha do próximo. Já no TikTok, a empresa já descreveu interações, informações do vídeo e configurações da conta como partes do processo.
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Os sistemas atuais não avaliam cada sinal de forma isolada. Em vez disso, eles buscam identificar padrões. Qual tipo de conteúdo é consumido por quem assiste a vídeos semelhantes a este? Que assuntos atraem as pessoas que seguem determinadas contas? Para analisar isso em larga escala, as plataformas convertem características dos usuários e dos conteúdos em dados numéricos. Isso cria uma espécie de mapa matemático onde elementos com perfis semelhantes ficam próximos, permitindo ao sistema estimar quais combinações têm maior probabilidade de gerar engajamento.
Depois, o sistema faz projeções: qual a probabilidade de o usuário clicar, assistir até o final, curtir, compartilhar ou solicitar menos conteúdo semelhante? Cada uma dessas ações pode ter um peso diferente no cálculo. Se a plataforma priorizar mais o tempo de visualização e menos as curtidas, a ordem das publicações muda. Se os compartilhamentos ganharem mais relevância, a sequência é alterada novamente. A Meta, empresa responsável pelo Instagram e pelo Facebook, descreve explicitamente esse tipo de combinação no sistema do Explorar do Instagram. O computador faz a conta em milésimos de segundo; a empresa escolhe quais objetivos entram na conta e quanto cada um vale.
A lista de conteúdos ainda passa por ajustes finais antes de ser exibida ao usuário. As redes tentam evitar repetições, introduzir variedade, aplicar medidas de segurança e excluir recomendações de materiais considerados inadequados para aquele espaço. Essa etapa final é decisiva para o tema eleitoral: um vídeo pode continuar disponível no perfil, mas deixar de concorrer por espaço nas sugestões. Ele não foi apagado; perdeu distribuição. A Meta distingue expressamente remoção de redução de alcance em sua documentação.
Existe um ciclo de retroalimentação constante. As plataformas exibem certos conteúdos, os usuários interagem com eles, essas reações geram novos dados e esses dados influenciam as próximas sugestões. Isso não implica que os usuários fiquem presos em bolhas intransponíveis. O ponto relevante para a regulação é que o sistema não é apenas um reflexo passivo do comportamento do usuário: ele contribui ativamente para a criação dos sinais que depois serão usados para definir o que deve ser mostrado.
Essa dinâmica explica por que afirmações como ‘o algoritmo mostrou porque as pessoas quiseram’ são incompletas. Embora o interesse público seja fundamental, ele é filtrado através de decisões da própria plataforma: quais sinais serão observados, quais objetivos serão perseguidos, como equilibrá-los, quais conteúdos podem competir por visibilidade e quando uma regra de integridade deve limitar sua exposição. Modificar qualquer um desses parâmetros pode alterar drasticamente a circulação de conteúdos sem que nenhuma publicação seja excluída.
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O que as regras brasileiras já permitem cobrar
O Tribunal Superior Eleitoral (TSE) aborda parte desse desafio ao adaptar as normas eleitorais ao funcionamento das redes sociais. A Resolução 23.610/19 estabelece obrigações sobre recomendações, transparência e impacto eleitoral. Em 2026, a Resolução 23.755 introduziu planos de conformidade, exigindo que as empresas apresentem medidas, prazos e formas de acompanhamento para garantir o cumprimento de suas responsabilidades. A Portaria 463 detalhou essas exigências adicionais.
O aspecto mais crítico desse debate está no artigo 23 da Portaria 463. As plataformas devem divulgar os principais critérios usados para ordenar, recomendar, reduzir ou limitar a divulgação de conteúdos políticos-eleitorais, além de explicar como comparam o alcance desses materiais. A portaria também prevê auditorias técnicas e adota um princípio central: não basta a empresa afirmar que cumpriu a regra; é necessário que o cumprimento possa ser verificado de forma independente.
Os planos também devem descrever canais de denúncia e contestação, tempos estimados de resposta e estrutura para cumprir ordens judiciais. O art. 22 exige critérios para escolher medidas de moderação e salvaguardas contra intervenções indevidas em conteúdo lícito. Assim, a fiscalização pode examinar tanto a rapidez do atendimento quanto os cuidados para não restringir quem cumpriu as regras.
Existe ainda uma obrigação específica para quem tem uma publicação removida. Nos casos de exclusão de conteúdo ilegal previstos no artigo 28, § 4º-B, da Resolução 23.610, a plataforma deve informar os motivos e permitir recurso. O § 4º-C também permite ao responsável solicitar judicialmente a restauração do material, demonstrando sua legalidade. Essa regra eleitoral não se limita a remover conteúdos: também garante ao autor um mecanismo para contestar a exclusão.
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A ANPD – Agência Nacional de Proteção de Dados, por exemplo, entra quando a decisão envolve dados pessoais. O art. 20 da LGPD permite pedir revisão e informações sobre decisões tomadas unicamente por tratamento automatizado que afetam interesses do titular. Se a empresa negar informações sob alegação de segredo comercial, a própria lei admite auditoria para verificar aspectos discriminatórios. Opinião política, por sua vez, é dado sensível. Isso oferece uma porta importante, mas não transforma toda queda de alcance em caso automático de LGPD.
O decreto 12.975/26 acrescentou outro conjunto de deveres ao regulamento do Marco Civil. O art. 16-E exige fundamento específico e meios de contestação nas remoções após notificação de crime ou ato ilícito. Se houver reconsideração após a contestação, também exige comunicar a mudança com sua fundamentação. O art. 16-F determina medidas contra o uso ilícito ou abusivo desses instrumentos de notificação. Portanto, explicar por que o conteúdo voltou e impedir denúncias abusivas já aparecem expressamente no texto brasileiro.
O decreto também ampliou a fiscalização de mecanismos e procedimentos das plataformas pela ANPD e foi questionado no STF na ADIn 7.981. A discussão envolve os limites do Executivo ao regulamentar a lei. Não apaga a existência dos deveres escritos, mas impede tratar qualquer cobrança como se todos os órgãos tivessem os mesmos poderes. A regra ganha utilidade quando quem sofreu a restrição consegue cobrar seu cumprimento e conferir a resposta da empresa.
A literatura brasileira já vinha apontando esse dilema. Gabriel Brega, na Revista Direito GV, alertou para o risco de modelos de responsabilidade que empurrem as plataformas a remover conteúdo em excesso e defendeu mais formalização e transparência. Daniel Dias, Luca Belli, Nicolo Zingales, Walter Gaspar e Yasmin Curzi, por outro lado, propuseram um modelo progressivo, com obrigações proporcionais ao porte da plataforma e aos riscos de seus mecanismos. Os caminhos não são idênticos, mas convergem num ponto: regular bem não é simplesmente mandar apagar mais. É criar deveres de processo, transparência e responsabilidade compatíveis com o poder exercido.
