Dominados Pelos Números - resenha crítica

Analisando-nos

Se o Facebook é capaz de encontrar um parceiro ou uma parceira para você, então certamente ele deveria conseguir encontrar-lhe um emprego, não é mesmo? Um pesquisador chamado Donald Kluemper descobriu em 2012 que uma análise humana dos perfis de 586 estudantes inscritos no Facebook propiciou avaliações confiáveis acerca de seus locais mais prováveis de empregabilidade.

Diversas empresas terceirizadas entraram com uma solicitação de patentes para utilizar redes sociais, como o Facebook, a fim de estender a descoberta de Kluemper aos serviços automatizados de procura e oferta de emprego.

A utilização do Facebook por empregadores apresenta a seguinte vantagem em comparação aos serviços puramente profissionais (LinkedIn, por exemplo): os perfis do Facebook têm maior probabilidade de revelar o seu verdadeiro “eu”.

Por seu turno, o Facebook também vem buscando novas formas de medir o estado de espírito de seus usuários por meio de publicações, emoções, expressões faciais demonstradas em fotografias e níveis de envolvimento (o que pode ser mensurado a partir da intensidade e frequência das interações dos usuários com a tela).

Pesquisas científicas confirmaram que tais técnicas podem fornecer insights sobre o estado de espírito dos usuários. A velocidade de movimentação do mouse em meio a tarefas rotineiras na frente de um computador pode revelar os conteúdos emocionais do que está sendo exibido na tela.

O estudo dos principais componentes poderá detalhar, por exemplo, a forma como você interage com o seu computador ou telefone, de modo a construir uma imagem precisa de como você se sente em um determinado momento.

Tais avanços sugerem que, no futuro, o Facebook monitorará todas as nossas emoções, manipulando as escolhas dos consumidores, bem como suas oportunidades de trabalho e relacionamentos.

Se você usa Twitter, Snapchat, Instagram, Facebook ou quaisquer outras redes sociais regularmente, então, segundo o autor, você também está sendo dominado pelos números, permitindo que tratem sua personalidade como um mero ponto em meio a centenas de dimensões, que seu comportamento seja modelado e que suas emoções sejam catalogadas.

Tudo isso é realizado automaticamente, de uma forma que a maioria das pessoas dificilmente pode compreender.

Os alquimistas dos dados

Teorias da conspiração a respeito de corporações utilizando mensagens particulares se sustentam dificilmente. As explicações mais plausíveis partem do fato de que os especialistas (que nosso autor chama de “alquimistas dos dados”) descobrem relações estatísticas nos comportamentos dos usuários, visando transformar todos em seus alvos.

Afinal, é normal que muitas mulheres não percebam, por exemplo, que o anúncio daquela marca de chocolates já havia aparecido antes em seu Facebook. O redirecionamento é outra importante fonte desses anúncios “sinistros”.

Simplesmente esquecemos que realizamos uma pesquisa acerca de uma viagem, mas o nosso browser se lembra e passa essa informação às agências de viagens, que passam a nos oferecer quartos em seus melhores hotéis.

Passamos tanto tempo olhando para telas e telefones e estamos sujeitos a tantas publicidades que, vez ou outra, temos a incômoda sensação de que os anúncios são capazes de ler nossas mentes, não é mesmo?

Não obstante, o algoritmo não é perspicaz: toda essa inteligência provém dos alquimistas dos dados, que estão agrupando as informações seguindo seus próprios entendimentos a respeito de seus clientes.

Influenciando-nos

A indústria das fake news está em franco crescimento. No YouTube, os produtores de vídeos (youtubers) são pagos pelos anúncios que somos obrigados a assistir antes que os vídeos comecem, acumulando seus “gostei” e passando para a teoria conspiratória seguinte.

Um bom exemplo do quanto as fake news podem se disseminar foi dado ao longo da última eleição presidencial dos Estados Unidos. Craig Silverman, fundador do BuzzFeed, criou uma lista das maiores histórias sobre a disputa Clinton versus Trump.

A maioria delas era favorável a Donald Trump, com manchetes como “Agente do FBI responsável pelas investigações contra Hillary Clinton foi encontrado morto”, “Os e-mails de Hillary sobre o Estado Islâmico acabaram de vazar”, “Papa Francisco apoia a candidatura Trump”.

Todavia, também havia manchetes contrárias a Trump, como “RuPaul disse que foi assediado por Donald Trump”. Algumas dessas histórias eram provenientes de sites criados para serem humorísticos, enquanto outros eram administrados por militantes de direita.

Grande parte das histórias se originou em uma cidadezinha da Macedônia, na qual um grupo de adolescentes era pago pelos anúncios exibidos nos sites. Sem se importarem se as histórias eram verídicas ou não, esses jovens as compartilhavam no Facebook, uma após outra, esperando que algumas se viralizassem e rendessem algum dinheiro.

O jornal The New York Times, a rede de TV CNN e outros meios de comunicação tradicionais foram rotulados por Trump como propagadores de fake news, à medida que ele considerava (e ainda considera) que esses órgãos realizaram uma cobertura tendenciosa e parcial de seu mandato.

Fake news, portanto, são notícias comprovadamente falsas, isto é, histórias selecionadas por sites como PolitiFact e Snopes e expostas como factualmente incorretas.

Segundo essa definição, é possível afirmar que existiram, durante a eleição, pelo menos, 65 sites propagadores de fake news, prontos a influenciar decisivamente o ponto de vista político de cada eleitor.

O concurso de popularidade

Na área acadêmica, alcançar o topo das listas de citações (serviço Google Acadêmico) é o equivalente a atingir o topo de inscritos na plataforma do YouTube. O Acadêmico, assim como o YouTube, provê uma simples e única função: uma extensa lista de links para os artigos relacionados aos termos de busca fornecidos pelo usuário. 

A ordem de apresentação dos artigos é determinada pela quantidade de vezes que eles foram referidos ou citados por outros artigos. As citações são cruciais na academia, uma vez que elas ajudam a criar o nosso discurso.

Listas de citações e referências em um artigo demonstram como o documento auxilia na compreensão de todo um conjunto de problemas. A quantidade de citações atraída por um determinado artigo é uma excelente forma de se avaliar a relevância de um artigo em seu próprio campo do conhecimento.

Quanto maior o número de citações obtidas pelo artigo, melhor ele representará como os cientistas estão atualmente pensando. Essa ordenação por citações faz, com efeito, todo o sentido, embora a abordagem proporcionada pelo Google Acadêmico possua um inesperado efeito colateral: navegamos de um cientista a outro, como nossos filhos navegam de youtuber em youtuber.

Imitando-nos

Para exemplificar o poder dos números sobre nossas vidas diárias, Sumpter aborda o funcionamento do algoritmo utilizado pelo Facebook para fazer o seu ranqueamento. O “inventário” é a primeira etapa, ou seja, aquilo que permite que você visualize, em seu feed de notícias, as histórias das páginas e dos amigos que você segue e que, no entanto, ainda não visualizou.

Os chamados “sinais” formam a segunda etapa. Tratam-se das informações que estão disponíveis para fundamentar a tomada de decisões. São informações como o tipo de smartphone usado no acesso ao aplicativo, a velocidade da sua conexão, o autor e a data da publicação etc.

Os matemáticos do Facebook confiam nos feedbacks dos usuários e nos sinais para decidir quais conteúdos podem ser considerados problemáticos, como publicações caça-cliques, spams, mensagens violentas ou de ódio, dentre outras.

Os sinais são empregados, também, na tentativa de realizar a terceira etapa, qual seja, a predição. Ela busca determinar o nível de suscetibilidade de cada usuário compartilhar ou curtir determinadas publicações, assim como denunciá-la ou escondê-la.

Tais predições são pesadas e, assim, cada publicação deve receber uma nota que indique, para o sistema do Facebook, o quão interessado você estará em cada uma das publicações disponíveis em seu inventário.

Dessa forma, os posts são ordenados segundo essa pontuação, ou seja, do menos potencialmente interessante ao mais potencialmente interessante. É assim que o Facebook classifica atualmente o que é exibido na linha do tempo de todos os seus usuários.

Notas finais

Com o rápido crescimento do acesso a dados e informações digitais, os algoritmos estarão, cada vez mais, por toda a parte. Não se trata apenas dos mais famosos, como algoritmo de pesquisas do Google, da Pandora, da Netflix ou da Amazon, que recomendam músicas, filmes e livros.

Já temos algoritmos capazes de detectar com precisão infecções em bebês recém-nascidos, negociam milhões de ações no mercado financeiro ou evitam engarrafamentos no trânsito das grandes cidades.

Nesse contexto, ficar por dentro do assunto é uma necessidade absoluta, pois, embora os algoritmos tragam grandes avanços em certas áreas, em outras vem sendo motivo de grandes preocupações.

Dica do 12min

Gostou do microbook? Então, leia também “Somos Selvagens da Era Cibernética” e conheça quais são as principais preocupações em relação à influência exercida pela TV e pela internet sobre os interesses da sociedade moderna!