Personal Democracy Forum

Eli Pariser é ativista político e escritor. Nasceu em 20 de dezembro de 1980 em Lincolnville, Maine, EUA. Começou sua carreira como ativista em 2011, ao encabeçar uma petição para a não intervenção militar americana depois dos ataques terroristas de 11 de setembro. Em menos de um mês, conseguiu mais de 500.000 assinaturas.

Em novembro de 2001, ele começou a participar da organização não governamental MoveOn.org, onde foi diretor executivo durante quatro anos (2004-2008). Atualmente, ele é vice-diretor da mesma entidade. Além disso, foi um dos cofundadores do Avaaz, uma organização civil global que angaria assinaturas para apoiar causas como meio ambiente, direitos humanos e conflitos. Eli Pariser também é diretor executivo do Upworthy, site que tenta propagar conteúdo de qualidade.

Seus estudos sobre o funcionamento da Internet resultou em um livro publicado em 2011. O filtro Invisível é uma obra crítica sobre o papel dos mecanismos de personalização utilizados por grandes empresas na Internet. O título inglês é “bubble” ou bolha. Ele define bem a apreensão de Eli Pariser de que esses mecanismos nos isolam em um mundo fechado em que aparece apenas aquilo que nós gostamos e queremos, sem contrapontos ou críticas.

 

Capítulo 1 – A corrida pela relevância

Relevância é o ponto central dos algoritmos de personalização da Internet. Significa selecionar os objetos mais importantes e que tenham mais possibilidade de gerar o resultado esperado (no caso, que o usuário clique e interaja). Grandes empresas, como Google, Facebook e Amazon desenvolveram programas capazes de tirar essas informações dos usuários.

O desejo pela personalização é antigo, como destaca o autor. Jaron Lanier, um dos criadores da realidade virtual, desejava alcançá-lo já na década de 1980. Mas, agora ele enxerga de forma negativa tais “agentes personalizados”, pois eles geram uma versão simplificada do mundo para o usuário.

Nos anos 1990, os agentes personalizados ganharam vida por meio de personagens interativos que acompanhavam o usuário. Porém, eles não foram bem sucedidos e causaram estranhamento. Um caso marcante é o do Bob, sistema operacional criado pela Microsoft, cujo personagem animado se parecia com Bill Gates. Entretanto, esses agentes não sumiram, apenas se tornaram invisíveis.

O problema de John Irving

Nessa parte, relata-se o caso de Jeff Bezos, criador da Amazon. Esta loja personalizada coleta dados dos usuários para saber seus gostos literários e, dessa forma, sugerir temas relevantes para o cliente. Assim, se comprarmos livros sobre a Argentina, a Amazon indicará obras relevantes com temática similar, aumentando a probabilidade de compra. Quanto mais usuários, mais preciso se tornar o algoritmo de personalização.

Nesse momento, percebemos o efeito bolha. Quanto mais interagimos com o site, mais temas do nosso agrado aparecerão. Assim, a diversidade de conteúdo que nos é exposta vai diminuindo. Até mesmo a forma com que e o que o usuário do kindle lê é transformado em dados e enviados à Amazon. Tendo essas informações às mãos, ela adapta o site a cada cliente. Mostra sugestões com alto índice de aprovação.

Tendo essas informações, a empresa pode influenciar o poder de compra do usuário de diversas formas. Uma delas é vendendo “sugestões de leitura”. Um livro pode ser promovido, mesmo que não seja relevante e do interesse do usuário. Basta que a Amazon o indique para que ele tenha mais chances de ser comprado.

Indicadores de cliques

Um dos casos mais bem sucedidos de uso de mecanismos de personalização é o Google. Criado por Larry Page e Sergey Brin, ele tornou-se eficiente em coletar dados e percebe a relevância dos objetos na Internet. A ideia que levou ao sucesso do buscador surgiu de uma relação entre artigos científicos e relevância. Page notou que quanto mais um ensaio era citado, mais importante ele era.

Assim, ele utilizou o mesmo processo para a filtragem dos sites. Quanto mais comentado era um site por outros, mais relevante ele se tornaria nos critérios do Google. Outros indicadores foram adicionados. Todas as atividades dos usuários era coletada e o buscador se tornou personalizado. Ou seja, dois internautas pesquisando exatamente o mesmo tema encontrarão sites de acordo com seu histórico de uso da internet.

Para ser eficiente, o Google precisa de mais e mais dados. Quanto mais informação sobre o usuário, mais chances de ele gerar resultados que agradem a este. Assim, em 2004 o Google lançou o Gmail e depois o Google Apps. Coletando e-mails, planilhas feitas no Docs e fotos armazenadas, ele saberia com mais precisão sobre o comportamento e gostos de cada usuário.

Facebook por toda parte

Criado por Mark Zuckerberg, em Havard, o Facebook utilizou de uma estratégia diferente para coletar dados dos usuários. Ele simplesmente perguntaria a eles. E deu certo. Os usuários postam sobre o que gosta, colocam links de sites que acham interessantes e interagem com os outros por meio de curtidas.

Com essas informações, o Facebook seleciona o que é relevante para cada usuário. O Feed de notícias foi um grande trunfo da rede social. O algoritmo utiliza diversos parâmetros para escolher o que postar no Feed de cada usuário. Um os critérios é o nível de afinidade, calculado pela quantidade de interações, conversas e curtidas que há entre dois usuários. Um segundo peso é o status de relacionamento. Quando um contato começa a namorar, isso é considerado relevante, pois sempre desejamos saber sobre. Há ainda a questão da época da postagem: novas são preferidas.

O estilo de personalização do Facebook foi estendido a outros sites. A partir de 2010, tornou-se possível curtir notícias em portais de jornais. Não apenas isso, era possível também saber quais amigos nossos estavam curtindo a mesma postagem. Se alguém curte ou comenta em algum portal, isso aparece no Feed de notícias de seus contatos, aumentando as chances da interação destes também. E para quê tanto controle e tantas informações? A fim de produzir publicidade direcionada. E quanto mais um site a possui, mais poder de barganha ele tem no mercado de dados.

O mercado de dados

A partir desta sessão, Eli Pariser discute sobre a forma pela qual os nossos dados são utilizados. Cita exemplo de algumas empresas que vendem informação dos usuários da Internet, como a Acxiom. Esta companhia afirmava (até a época da produção do livro) que possuía dados de mais de 500.000 usuários.

Como os dados dos internautas são utilizados? O auto cita o exemplo do site de viagens Kayak. Se acessarmos e procurarmos sobre passagens de Nova York para São Francisco, um cookie será instalado em nosso computador. Ele é como um etiqueta identificadora, dizendo nossos gostos. Então, a Kayak vende esses dados para outras empresas interessadas, que enviarão propagandas direcionadas. Por exemplo, colocando anúncios de promoções para esse percurso.

O Facebook e o Google batalham entre sim para ter o controle dos dados dos usuários. Quanto mais possuir e com mais facilidade, maior o lucro na venda. Assim, eles utilizam mecanismos diversos para direcionar os anúncios. Até mesmo a localização do celular serve como dados para o mercado. Com essa informação, pode ser que apareçam anúncios de empresas que estão no entorno do usuário. Tudo é uma questão de saber o que é relevante para cada usuário e utilizar desses dados a seu favor.

 

 

 

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