Agentes de IA e Bolhas Informacionais: uma revisão sistemática da literatura

AI Agents and Information Bubbles: a systematic literature review

Figueiredo, Alice Tavares

Artigo:

Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre o uso de modelos de linguagem de larga escala (LLMs) na identificação, representação e mitigação de bolhas informacionais em ambientes digitais. O estudo concentra-se especialmente na atuação de agentes de IA, enquanto mediadores discursivos capazes de influenciar a exposição à diversidade informacional. Foram analisados dez artigos selecionados a partir de bases científicas, organizados em duas categorias: estudos empíricos e contribuições ao estado da arte. Os resultados evidenciam três eixos críticos para o design de sistemas baseados em LLMs: a antropomorfização dos agentes, a gamificação das interações e a gestão do viés algorítmico. Lacunas importantes foram identificadas, como a falta de abordagens orientadas à reflexão crítica e à autoavaliação do comportamento informacional. A revisão fundamenta a proposta de novos experimentos para promover a consciência crítica em interações mediadas por IA.

This paper presents a systematic review of the literature on the use of large-scale language models (LLMs) in the identification, representation, and mitigation of information bubbles in digital environments. The study focuses especially on the role of AI agents, as discursive mediators capable of influencing exposure to informational diversity. Ten articles selected from scientific databases were analyzed, organized into two categories: empirical studies and contributions to the state of the art. The results highlight three critical axes for the design of systems based on LLMs: the anthropomorphization of agents, the gamification of interactions, and the management of algorithmic bias. Important gaps were identified, such as the lack of approaches oriented towards critical reflection and self-assessment of information behavior. The review supports the proposal of new experiments to promote critical awareness in AI-mediated interactions.

Palavras-chave: LLMs; agentes de IA; bolhas informacionais; revisão sistemática da literatura LLMs; AI agents; information bubbles; systematic literature review

DOI: 10.5151/ergodesign2025-0055

Referências bibliográficas

• [1] CASTELLS, Manuel [1996]. A sociedade em rede. A era da informação: economia, sociedade e cultura. Volume 1. São Paulo: Paz e Terra, 2011.
• [2] CHO, Hosoo; LEE, Daeho; LEE, Jae-Gil. User acceptance on content optimization algorithms: predicting filter bubbles in conversational AI services. Universal Access in the Information Society, [S. l.], v. 22, n. 4, p. 1325–1338, 2023. DOI: 10.1007/s10209-022-00913-8. Disponível em: https://link.springer.com/10.1007/s10209-022-00913-8. Acesso em: 15 jan. 2025.
• [3] CRESWELL, John W. Research design: qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. 4. ed ed. Los Angeles, Calif.: SAGE, 2014.
• [4] PARISER, Eli. The filter bubble: what the Internet is hiding from you. New York: Penguin Press, 2011.
• [5] DONATO, Helena; DONATO, Mariana. Etapas na Condução de uma Revisão Sistemática. Acta Médica Portuguesa, [S. l.], v. 32, n. 3, p. 227–235, 2019. DOI: 10.20344/amp.11923. Disponível em: https://www.actamedicaportuguesa.com/revista/index.php/amp/article/view/11923. Acesso em: 03 abr. 2025.
• [6] DONG, Jiarui; ZHANG, Yi-Cheng; KONG, Yixiu. The evolution dynamics of collective and individual opinions in social networks. Expert Systems with Applications, [S. l.], v. 255, p. 124813, 2024. DOI: 10.1016/j.eswa.2024.124813. Disponível em: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0957417424016804. Acesso em: 17 jan. 2025.
• [7] DU, Ying Roselyn. Personalization, Echo Chambers, News Literacy, and Algorithmic Literacy: A Qualitative Study of AI-Powered News App Users. Journal of Broadcasting & Electronic Media, [S. l.], v. 67, n. 3, p. 246–273, 2023. DOI: 10.1080/08838151.2023.2182787. Disponível em: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08838151.2023.2182787. Acesso em: 15 jan. 2025.
• [8] JACOB, Christo; KERRIGAN, Páraic; BASTOS, Marco. The chat-chamber effect: Trusting the AI hallucination. Big Data & Society, [S. l.], v. 12, n. 1, p. 20539517241306345, 2025. DOI: 10.1177/20539517241306345. Disponível em: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/20539517241306345. Acesso em: 30 mar. 2025.
• [9] LAI, Angela; BROWN, Megan A.; BISBEE, James; TUCKER, Joshua A.; NAGLER, Jonathan; BONNEAU, Richard. Estimating the Ideology of Political YouTube Videos. Political Analysis, [S.l.], v. 32, n. 3, p. 345–360, 2024. DOI: 10.1017/pan.2023.42. Disponível em: https://www.cambridge.org/core/journals/political-analysis/article/estimating-the-ideology-of-political-youtube-videos/BE9735E49B2DF8E5F3720B78A47015EC Acesso em: 15 jan. 2025.
• [10] LIU, Ruibo; JIA, Chenyan; VOSOUGHI, Soroush. A Transformer-based Framework for Neutralizing and Reversing the Political Polarity of News Articles. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, [S. l.], v. 5, n. CSCW1, p. 1–26, 2021. DOI: 10.1145/3449139. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3449139. Acesso em: 16 jan. 2025.
• [11] SAMPAIO, Rf; MANCINI, Mc. Estudos de revisão sistemática: um guia para síntese criteriosa da evidência científica. Revista Brasileira de Fisioterapia, [S. l.], v. 11, n. 1, p. 83–89, 2007. DOI: 10.1590/S1413-35552007000100013. Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-35552007000100013&lng=pt&nrm=iso&tlng=pt. Acesso em: 21 mar. 2025.
• [12] SHARMA, Nikhil; LIAO, Q. Vera; XIAO, Ziang. Generative Echo Chamber? Effect of LLM-Powered Search Systems on Diverse Information Seeking. Em: PROCEEDINGS OF THE CHI CONFERENCE ON HUMAN FACTORS IN COMPUTING SYSTEMS 2024, Honolulu HI USA. Anais [...]. Honolulu HI USA: ACM, 2024. p. 1–17. DOI: 10.1145/3613904.3642459. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642459. Acesso em: 15 jan. 2025.
• [13] SUNSTEIN, C. R. Republic.com. Princeton, NJ: Princeton University Press., 2001.
• [14] TANPRASERT, Thitaree; FELS, Sidney S.; SINNAMON, Luanne; YOON, Dongwook. Debate Chatbots to Facilitate Critical Thinking on YouTube: Social Identity and Conversational Style Make A Difference. Em: PROCEEDINGS OF THE CHI CONFERENCE ON HUMAN FACTORS IN COMPUTING SYSTEMS 2024, Honolulu HI USA. Anais [...]. Honolulu HI USA: ACM, 2024. p. 1–24. DOI: 10.1145/3613904.3642513. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642513. Acesso em: 15 jan. 2025.
• [15] ZHANG, An; CHEN, Yuxin; SHENG, Leheng; WANG, Xiang; CHUA, Tat-Seng. On Generative Agents in Recommendation. Em: PROCEEDINGS OF THE 47TH INTERNATIONAL ACM SIGIR CONFERENCE ON RESEARCH AND DEVELOPMENT IN INFORMATION RETRIEVAL 2024, Washington DC USA. Anais [...]. Washington DC USA: ACM, 2024. p. 1807–1817. DOI: 10.1145/3626772.3657844. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3626772.3657844. Acesso em: 16 jan. 2025.
• [16] ZHANG, Yu; SUN, Jingwei; FENG, Li; YAO, Cen; FAN, Mingming; ZHANG, Liuxin; WANG, Qianying; GENG, Xin; RUI, Yong. See Widely, Think Wisely: Toward Designing a Generative Multi-agent System to Burst Filter Bubbles. Em: PROCEEDINGS OF THE CHI CONFERENCE ON HUMAN FACTORS IN COMPUTING SYSTEMS 2024, Honolulu HI USA. Anais [...]. Honolulu HI USA: ACM, 2024. p. 1–24. DOI: 10.1145/3613904.3642545. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642545. Acesso em: 15 jan. 2025.

Como citar:

Figueiredo, Alice Tavares; "Agentes de IA e Bolhas Informacionais: uma revisão sistemática da literatura", p-734-743. In: Anais do 20º ERGODESIGN & USIHC - 2025. São Paulo: Blucher, 2026.
ISSN 23186968, DOI 10.5151/ergodesign2025-0055