Este artigo apresenta o conceito do Problema do Atraidor em ecossistemas de informação digital. As plataformas modern as de mídia social, sistemas de recomendação e interfaces emergentes mediadas por IA operam como ambientes de otimização em larga escala, impulsionados por algoritmos baseados em engajamento. Essas arquiteturas geram atratores sistêmicos que amplificam conteúdos emocionalmente intensos, moldam a atenção coletiva e influenciam dinâmicas cognitivas em larga escala. Baseando-se na ciência de sistemas complexos, dinâmicas de rede e pesquisa empírica sobre difusão online, o artigo analisa como os processos de otimização criam laços de amplificação auto-reforçados que estabilizam os atratores de informação. O artigo introduz o conceito de governança de atratores, definido como a regulação das dinâmicas de amplificação dentro de ecossistemas de informação em larga escala. Em vez de se concentrar exclusivamente na moderação de conteúdo, a governança de atratores propõe mecanismos estruturais capazes de monitorar e regular os ciclos de feedback que moldam os fluxos de informações em grande escala. Este documento é o Documento I da série de pesquisa: O Problema do Atraidor: Governança das Mídias Sociais e Ecossistemas de Informação em IA. A série explora abordagens sistêmicas para governar ambientes de informação mediada por algoritmos.
Aurel Marven (Sun,) estudou esta questão.