Algoritmos de Personalização: Como a Curadoria Digital Limita o Conhecimento
No início da década de 2010, a definição de algoritmo passou por uma transformação significativa. Antes vistos como simples sequências de passos para resolver tarefas, os algoritmos evoluíram com o advento do aprendizado de máquina e das redes neurais profundas. Essa evolução resultou em abordagens mais dinâmicas e preditivas.
A Ascensão dos Algoritmos de Personalização
A partir de 2012, os algoritmos de personalização tornaram-se onipresentes na internet. Esses filtros digitais têm a função de selecionar, organizar e priorizar o conteúdo que consumimos online. Inicialmente, esses algoritmos se limitavam a fornecer conteúdo que o usuário já demonstrava interesse. No entanto, eles rapidamente evoluíram para antecipar os desejos dos usuários, mesmo antes que eles próprios os reconhecessem.
Plataformas como YouTube, Google e Facebook afirmam que esses algoritmos facilitam a vida dos usuários, democratizando o acesso à informação e aliviando a sobrecarga informacional. No entanto, uma pesquisa recente realizada por estudiosos das universidades Vanderbilt e Estadual de Ohio (OSU) questiona essa visão.
O Impacto da Curadoria Algorítmica na Percepção
O estudo, publicado no Journal of Experimental Psychology, revela que os sistemas de recomendação online podem limitar a diversidade de informações a que os usuários são expostos. Essa limitação pode levar a generalizações incorretas sobre temas pouco conhecidos. Em outras palavras, quando os algoritmos selecionam o conteúdo que você vê, eles restringem a variedade de informações disponíveis.
Essa restrição pode levar a uma compreensão distorcida da realidade, onde o usuário aplica um conhecimento superficial e enviesado em novas situações, acreditando que domina o assunto. O problema central não é a perda de informações, mas a falta de consciência dessa perda por parte dos usuários.
Testando a Influência dos Algoritmos na Aprendizagem
A pesquisa conduzida pelos estudiosos da OSU demonstra que, embora os algoritmos personalizados restrinjam o conteúdo visualizado, os usuários ainda conseguem formar generalizações amplas. O pesquisador sênior Brandon Turner, da OSU, enfatiza que o problema reside na inconsciência das informações omitidas. “As pessoas perdem informações quando seguem um algoritmo, mas acham que o que sabem se generaliza para outras características e partes do ambiente que nunca experimentaram”, explica Turner.
Conhecimento Limitado e Confiança Exacerbada
Os autores ilustram esse fenômeno com um exemplo prático: um espectador que deseja explorar filmes de um país desconhecido. Ao utilizar um serviço de streaming com algoritmos de personalização, o sistema recomenda inicialmente filmes populares. O espectador escolhe aleatoriamente um filme de ação/thriller e aprecia a experiência.
O algoritmo, então, detecta que outros espectadores que assistiram ao mesmo filme também preferem gêneros similares, como ação, thriller e neo-noir. Consequentemente, a lista de recomendações para esse espectador se enche de filmes desses gêneros. Embora o objetivo de encontrar algo agradável seja atingido, o algoritmo cria um viés significativo se o objetivo for compreender a cinematografia do país.
O espectador, satisfeito com as recomendações, perde a oportunidade de descobrir filmes de diferentes gêneros e desenvolve uma inferência injustificada e exagerada sobre a cultura popular e a sociedade do país. A tendência é que ele questione: “Por que as pessoas desse país gostam tanto de filmes neo-noir e de crime?”.
Experimento Online: Alienígenas Fictícios
Para avaliar como a curadoria de conteúdo influencia a forma como as pessoas aprendem, os pesquisadores realizaram um experimento online com 346 participantes. O experimento consistia em aprender a classificar “alienígenas fictícios” com diferentes características. Os participantes foram divididos em dois grupos, cada um exposto a diferentes estímulos.
Resultados do Experimento
Um grupo recebeu alienígenas selecionados por um algoritmo de filtragem colaborativa, semelhante ao utilizado pelo YouTube. O outro grupo recebeu alienígenas apresentados de forma aleatória, sem qualquer personalização. Os participantes que receberam sequências personalizadas tenderam a prestar atenção apenas a algumas características dos alienígenas, ignorando o restante.
Essa abordagem resultou em um aprendizado distorcido, onde os participantes, mesmo com pouco conhecimento, demonstraram grande confiança em suas respostas incorretas, inclusive sobre categorias que mal haviam explorado. Essa lógica, embora simples, é considerada perversa, pois os algoritmos são projetados para maximizar o consumo de conteúdo e aumentar visualizações, cliques e interações.
Implicações no Mundo Real
Os algoritmos identificam padrões de comportamento e recomendam conteúdos similares aos já consumidos, o que reduz a diversidade de estímulos. Brandon Turner questiona as consequências dessa exposição limitada para crianças em fase de aprendizado. “Consumir conteúdo semelhante muitas vezes não está alinhado com o aprendizado. Isso pode causar problemas para os usuários e, em última instância, para a sociedade”, conclui Turner.
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FAQ sobre Algoritmos de Personalização e Conhecimento
Como os algoritmos de personalização afetam a diversidade de informações que recebemos?
Os algoritmos de personalização podem limitar a diversidade de informações ao priorizar conteúdos semelhantes aos que já consumimos, restringindo nossa exposição a diferentes perspectivas e tópicos.
Qual é o principal problema da exposição limitada aos algoritmos de personalização?
O principal problema não é apenas a perda de informações, mas a falta de consciência dessa perda. As pessoas podem não perceber que estão sendo expostas a uma visão limitada e enviesada da realidade.
Como os algoritmos de personalização podem afetar o aprendizado e a formação de opiniões?
Ao limitar a diversidade de informações, os algoritmos de personalização podem levar a generalizações incorretas, excesso de confiança em conhecimentos superficiais e dificuldades em compreender a complexidade de diferentes temas.
Fonte: https://www.cnnbrasil.com.br
