O episódio da falha técnica da Meta na distribuição de anúncios eleitorais reacende uma discussão central sobre responsabilização e fiscalização das plataformas digitais. Em entrevista ao programa CB.Poder, o professor do Departamento de Engenharia Elétrica da UnB Laerte Peotta afirmou que a empresa deveria apresentar evidências detalhadas do que ocorreu, permitindo verificação independente. Sem esses dados públicos, a explicação oficial fica à mercê de descrédito — e o caso acende alerta sobre potenciais impactos políticos.
Peotta destacou que não existem hoje mecanismos robustos para auditar os algoritmos usados pelas redes sociais. Como grande parte dos dados e critérios de promoção de conteúdo são mantidos em ambiente privado e sob sigilo comercial, fica impossível confirmar se um erro técnico beneficiou ou prejudicou candidatos. O acadêmico descreve esse poder concentrado pelas plataformas como “tecnofeudalismo”: grandes empresas controlam os espaços digitais e impulsionam conteúdos sem clareza sobre suas regras.
O professor também explicitou o modo como as redes diferem da mídia tradicional: anúncios segmentados, bolhas computacionais e monitoramento contínuo de comportamento — até medir quantos segundos o usuário pausa em uma postagem — tornam o ambiente de disputa eleitoral mais sensível à manipulação algorítmica. Para Peotta, isso pode, sim, influenciar resultados. Na falta de transparência, a situação amplia desgaste político e complica a narrativa oficial sobre neutralidade e isonomia na campanha.
Sobre a contratação da tecnologia Starlink pelo Tribunal Superior Eleitoral, Peotta afirmou que a transmissão de dados é protegida por criptografia forte e chaves matemáticas que preservam integridade e impedem alterações mesmo em caso de interceptação. Ainda assim, a combinação entre erros operacionais em plataformas privadas e ausência de auditoria independente abre espaço para dúvidas públicas — e tende a pressionar Congresso, tribunais e reguladores a exigir protocolos de verificação, logs e acesso controlado a dados para auditorias externas.