Fichamento 04 – O Filtro Invisível

Eli Pariser em O Filtro Invisível apresentao caso de John Irving e a criação da Amazon e seu sistema de venda de livros online a partir de uma inteligência artificial capaz de identificar suas preferências e criando um filtro colaborativo. Com o sucesso da Amazon, foi um passo para que Larry Page e Sergey Brin desenvolvessem o mais famoso sistema de pesquisa da web. O Google então exploraria o conceito de relevância das pesquisas baseadas no que os próprios usuários, gerando o que seria indicador de clique. O importante é dá a pesquisa que casa usuário precisa e pra isso ele passa a codificar todos os dados de usuários,, utilizando desde e-mails, googles maps, entre outros. Sobre o Facebook, Parisier comenta sobre o poder da ferramenta ao simplesmente deixar que as pessoas dêem as informações que eles precisam. O autor também apresenta o conceito de aprisionamento tecnológico que nos deixa presos a empresas como Google e Facebook e com seus dados a mercê destas. Com isso, ele também discute sobre o mercado de dados, a existência de empresas como Acxiom que possuem mais informações sobre usuários que o prórpio governo, como empresas estão trocando nossos dados entre elas, formando um verdadeiro mercados em que somos o próprio produto. Sites insistindo sobre o que você deveria comprar em suas redes sociais depois que você pesquisa sobre o assunto não é coincidência e sim uma consequência da força desse mercado.

Se você não está pagando por alguma coisa, você não é o cliente; você é o produto à venda.
ANDREW LEWIS, com o pseudônimo Blue_beetle, no site MetaFilter

“Imagine um futuro”, escreveu Negroponte, “no qual tenhamos um agente de interface capaz de ler todos os jornais e revistas, acompanhar todas as transmissões de TV e rádio do planeta, e então construir um resumo personalizado. Esse jornal seria então impresso numa edição que poderíamos chamar de… Diário do Eu.”

“Hoje, mais de uma década depois, não vemos agentes inteligentes em parte alguma. É como se a revolução prevista por Negroponte tivesse fracassado. Quando acordamos pela manhã, não encontramos um mordomo eletrônico que nos mostra nossos planos e desejos para aquele dia.”

“Em 1995, a corrida pela oferta de relevância pessoal estava só começando. Mais do que qualquer outro fator, esse propósito foi o que moldou a internet que conhecemos hoje.”

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O problema de John Irving

“O problema de John Irving partir de 1994, sua ideia foi levar a venda de livros on-line “de volta aos tempos do pequeno livreiro que nos conhecia tão bem e dizia coisas como ‘eu sei que você gosta de John Irving, e, veja só, tenho aqui este novo autor, que é bem parecido com ele’”, contou Bezos a um biógrafo. Mas como fazê-lo em grande escala? Para Bezos, a Amazon precisava ser “uma espécie de pequena empresa de inteligência artificial” movida por algoritmos capazes de estabelecer instantaneamente uma correspondência entre consumidores e livros.”

Para acompanhar o fluxo, a equipe do Parc começou a investigar um processo que chamaram de filtragem colaborativa, que funcionava num programa chamado Tapestry. O Tapestry rastreava a reação das pessoas aos e-mails recebidos em massa – quais mensagens eram abertas, quais eram respondidas e quais eram apagadas – e então usava essas informações para ajudar a organizar a caixa de entrada dos usuários. Os e-mails aos quais as pessoas davam muita atenção subiam para o topo da lista; os deletados com frequência ou os que não eram lidos caíam para o fundo. “

Desde o início, a Amazon foi uma livraria que já vinha personalizada. Examinando os livros que as pessoas compravam e usando métodos de filtragem colaborativa desenvolvidos no Parc, a Amazon fazia recomendações instantâneas (Ah, você está comprando Introdução à esgrima para pessoas desajeitadas? Que tal comprar Acordar cego: ações judiciais por lesões oculares?).”

Indicadores de cliques
“Na época em que a nova empresa de Jeff Bezos começava a decolar, Larry Page e Sergey Brin, os fundadores do Google, estavam ocupados escrevendo suas teses de doutorado em Stanford. Eles sabiam do sucesso da Amazon – em 1997, a bolha das empresas “ponto com” estava em seu ápice, e a Amazon, pelo menos no papel, valia bilhões. Naquela época, a maioria dos mecanismos de busca da internet selecionava as páginas usando palavras-chave; esses métodos eram muito ineficazes na tentativa de adivinhar que página era a mais relevante para uma determinada palavra.”

“Queremos que a nossa noção de ‘relevante’ inclua apenas os melhores documentos”, escreveram, “pois pode haver dezenas de milhares de documentos ligeiramente relevantes.”

“Na mitologia do Google, foi o PageRank que possibilitou que a companhia dominasse o mundo. Imagino que a empresa goste dessa história – é uma narrativa simples e clara segundo a qual o êxito desse gigante das buscas dependeu de uma única invenção engenhosa por um de seus fundadores. Entretanto, desde o início, o PageRank não passava de uma pequena parte do projeto do Google. A verdadeira descoberta de Brin e Page foi a seguinte: a chave para a relevância, a solução para o problema de selecionar dados em meio à massa de informações on-line era… mais dados.”

“Desde o início, Page e Brin perceberam que alguns dos indicadores mais importantes eram gerados pelos usuários do mecanismo de busca. Por exemplo, se alguém pesquisasse “Larry Page” e clicasse no segundo resultado da pesquisa, esse era outro tipo de voto: sugeria que o segundo resultado era mais importante para o usuário do que o primeiro. Isso foi chamado indicador de clique”

“O Google não estava interessado em oferecer milhares de páginas de links – queria oferecer apenas um, o link que o usuário buscava. Mas a resposta perfeita para uma pessoa não é perfeita para outra. Quando eu pesquiso “panteras”, provavelmente estou interessado em grandes felinos, enquanto um fã de futebol americano que procure a mesma palavra poderá estar se referindo à equipe da Carolina do Sul, os Panthers. Para oferecer relevância perfeita, o site precisa saber no que cada um de nós está interessado. Precisa saber que eu não ligo a mínima para futebol americano; precisa saber quem eu sou.”

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“O desafio era obter dados suficientes para desvendar o que era individualmente relevante para cada usuário. É bastante difícil entender o que uma pessoa quer dizer com uma dada palavra – e, para que o processo seja eficaz, é preciso conhecer o comportamento da pessoa ao longo de um período prolongado.”

“Em 2004, o Google bolou uma estratégia inovadora. Começou a oferecer outros serviços, que exigiam que as pessoas se conectassem às suas contas de usuário. O Gmail, seu serviço de e-mail incrivelmente popular, foi um dos primeiros a ser lançado.”

“Em 2006, num evento chamado Google Press Day, o diretor-presidente Eric Schmidt apresentou o plano da empresa para os cinco anos seguintes. Um dia, disse ele, o Google conseguirá responder a perguntas como “Que faculdade devo cursar?”. “Vão passar alguns anos até que consigamos responder a essas perguntas, ao menos parcialmente. Mas o resultado final é que … o Google vai conseguir dar respostas às perguntas mais hipotéticas.”

Facebook por toda parte

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“Em vez de examinar os indicadores de cliques para adivinhar o gosto das pessoas, o plano por trás de sua criação, o Facebook, era simplesmente perguntar a elas.”

“O Facebook era mais parecido com uma companhia telefônica do que com uma discoteca; era uma plataforma neutra para a comunicação e a colaboração.”

“Em 2006, os usuários do Facebook postavam literalmente bilhões de atualizações – frases filosóficas, comentários sobre quem estavam namorando, o que tinham comido no café da manhã. Zuckerberg e sua equipe encorajavam os usuários: quanto mais dados fornecessem à empresa, melhor seria sua experiência on-line e mais eles voltariam ao site.”

“No início, o Feed de Notícias mostrava quase tudo que nossos amigos faziam no site. No entanto, quando o volume de postagens e amigos aumentou, ler ou gerir o Feed tornou-se impossível.(…) A solução do Facebook foi o EdgeRank, o algoritmo por trás da página inicial do site, que traz as Principais Notícias. O EdgeRank classifica todas as interações ocorridas no site. A matemática é complicada, mas a ideia básica é bastante simples, baseando-se em três fatores. O primeiro é a afinidade: quanto mais próxima a nossa amizade com alguém – o que é determinado pelo tempo que passamos interagindo com a pessoa e investigando seu perfil –, maior será a probabilidade de que o Facebook nos mostre suas atualizações. O segundo é o peso relativo de cada tipo de conteúdo: atualizações sobre relacionamentos, por exemplo, têm peso grande; todos gostam de saber quem está namorando quem (muitos observadores suspeitam que esse peso também seja personalizado: pessoas diferentes dão mais ou menos importância a cada tipo de conteúdo). O terceiro é o tempo: itens mais recentes têm mais peso do que postagens mais antigas.”

“O que nos leva ao aprisionamento tecnológico. O aprisionamento é o ponto no qual os usuários estão tão envolvidos com a tecnologia que, mesmo que um concorrente ofereça um serviço melhor, não vale a pena mudar. Se você for membro do Facebook, pense no que representaria mudar para outro site de relacionamento social, mesmo que ele tivesse características muito superiores.”

“Quanto mais aprisionados estiverem os usuários, mais fácil será convencê-los a se conectar às suas contas – e quando estamos constantemente conectados, essas empresas continuam a rastrear dados a nosso respeito mesmo quando não visitamos seus sites. Se estivermos conectados no Gmail e visitarmos um site que utilize o serviço de anúncios Doubleclick, da Google, esse dado será associado à nossa conta no Google. Além disso, com os cookies de rastreamento que esses serviços instalam em nossos computadores, o Facebook e o Google conseguem usar nossas informações pessoais para nos fornecer anúncios em sites de terceiros. Toda a rede pode se transformar numa plataforma para o Google ou o Facebook.”

O mercado de dados
“Assim que os nomes dos sequestradores foram comunicados ao público, a Acxiom investigou seus enormes bancos de dados, que ocupam dois hectares no minúsculo povoado de Conway, no Arkansas, e encontrou informações muito interessantes sobre os perpetradores dos ataques. De fato, a Acxiom sabia mais sobre onze dos dezenove sequestradores do que todo o governo dos Estados Unidos – inclusive seus endereços antigos e atuais e os nomes das pessoas com quem moravam.”

“A Acxiom não faz muito estardalhaço – o fato de ter um nome quase impronunciável talvez não seja coincidência. Mas presta serviços à maioria das grandes empresas nos Estados Unidos – entre elas, nove das dez maiores empresas de cartões de crédito e marcas, da Microsoft à Blockbuster. “Pense na [Acxiom] como uma fábrica automatizada”, disse um programador a um repórter, “na qual o produto fabricado são dados.”

“Tudo isso significa que nosso comportamento se transformou numa mercadoria, um pedaço pequenino de um mercado que serve como plataforma para a personalização de toda a internet. Estamos acostumados a pensar na rede como uma série de relações distintas: nós gerimos a nossa relação com o Yahoo separadamente da nossa relação com nosso blog preferido. Entretanto, nos bastidores, a rede está se tornando cada vez mais integrada. As empresas estão percebendo que compartilhar dados é lucrativo. Graças à Acxiom e ao mercado de dados, os sites conseguem apresentar diante de nós os produtos mais relevantes enquanto sussurram uns com os outros às nossas costas.A busca da relevância gerou os gigantes da internet de hoje e está motivando as empresas a acumular cada vez mais dados sobre nós e a usá-los para adaptar secretamente nossas experiências on-line. Está transformando o tecido da rede. Porém, como veremos, as consequências da personalização sobre o modo como consumimos notícias, como tomamos decisões políticas e até como pensamos serão ainda mais drásticas.”

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