Essa dissertação discute as implicações dos algoritmos de recomendação de conteúdo do YouTube nas disputas políticas envolvendo a chegada do novo coronavírus no Brasil durante o ano de 2020. Para isso, foram analisados a ordem de resultados de 29 termos relativos à pandemia durante 50 dias entre abril e junho de 2020 na plataforma. O foco principal do projeto é analisar qual é o grau da mediação feita pelo algoritmo de recomendação do Youtube e como essa interação com o usuário pode impactar, a partir das recomendações, na produção de narrativas e contra-narrativas sobre as medidas de contenção do vírus. O trabalho desenvolve uma série de metodologias experimentais para discutir o ordenamento digital. O intuito é observar o realinhamento de estratégias de grupos conservadores durante o tempo, a capacidade de montar uma “reputação” em rede, e mesmo de converter a centralidade das recomendações entre canais para ocupar posicionamentos privilegiados na plataforma. Ainda, será discutido os limites de estudos com base em APIs, do “presentismo” de algoritmos de recomendação e os riscos de um estudo focado em apenas uma plataforma.