Não mate o algoritmo

Temos um novo alvo na internet. Talvez incentivado pela própria realidade, talvez escancarado por séries da Netflix, mas a bola da vez tem um nome: algoritmo. Uma espécie de bitcoin do momento, trazido cotidianamente ao centro de debates como quem pergunta se vai chover amanhã.

Um pedaço de código cheio de inteligência e eventual maldade, que nos oferece conteúdo e nos draga para dentro de celulares, computadores e afins. Esse mesmo algoritmo que a própria Netflix não vive sem e é o responsável por estampar séries e filmes nada aleatórios em nossas telas — e costumamos adorar as sugestões recebidas.

Nunca programei a fundo mas acabei sendo obrigado a estudar especialmente algoritmos de recomendação para um dos projetos mais fascinantes que toquei: colocar de pé a área de big data de um grande grupo de mídia. Apesar de big data ter um significado bem mais complexo e denso, inicialmente tínhamos objetivos mais simples, como distribuir melhor nosso conteúdo.

Descobri na época que o e-commerce foi um dos precursores no uso de algoritmos na internet. Afinal, como escolher quais de milhares (e cada vez mais) de itens que um varejista tem em estoque devem aparecer na primeira página do site, na vitrine principal de uma loja online? Como decidir o que o usuário poderia querer comprar ou compraria? Alguém poderia pensar na hipótese de oferecer uma única página exibindo todos os eventuais 15.000 produtos disponíveis, mas isso geraria uma experiência de uso insana (e dedos machucados de tanto dar scroll).

Nesse dilema da escolha, algoritmos começaram a ser colocados em testes com lógicas variadas para entender o usuário — coletiva e individualmente —, e lhe oferecer produtos que seriam do seu agrado. Do “quem viu, também viu” ao “em alta hoje”. Por sinal, você já imaginou a página principal da Amazon sem suas recomendações personalizadas? Talvez sem elas ficássemos frustrados com os produtos à mostra.

Sob essa ótica, então, fica clara a missão dessa tecnologia algorítmica: filtrar conteúdo. É esse o seu papel.

A tônica de quem produz ou administra grande quantidade de conteúdo online é a mesma: distribuição. Você precisa entregar o conteúdo certo para a pessoa certa. Afinal, somos diferentes ou não?

Experimentos digitais de recomendação de matérias jornalísticas a partir de algoritmos com os quais me envolvi resultaram em mais usuários recebendo um maior número de matérias distintas, suavizando uma curva de consumo antes concentrada em poucos itens. Resultado:

1. usuários mais engajados: maiores taxas de retorno e de retenção, bem como tempo de permanência e páginas por usuários maiores.
2. jornalistas mais satisfeitos, pois uma maior quantidade de artigos diferentes passou a ser acessada.

Apesar dos primeiros passos dados pela indústria varejista, os algoritmos vem à tona por conta das tais segundas intenções das redes sociais. Mas, espera aí: não é um algoritmo que dita os resultados da busca do Google? Claro que é. Mas vemos com bons olhos a busca do Google, afinal, ela é tão útil. Ah, então esse é um algoritmo do bem...

O mundo passa a olhar com mais atenção para o tema quando o Facebook, na época em crescente popularidade, altera a exibição do que o usuário vê na sua página principal. O que antes era empilhado por ordem cronológica passa a ser apresentado pelo critério “relevância”. Com aspas mesmo pois o termo sugere algo misterioso — assim como a lógica adotada pelo Google para ordenar seus resultados de busca. Com isso, na rede social de Mark Zuckerberg passamos de um modelo que mais flertava com uma timeline (linha do tempo) para o que hoje pode ser chamado popularmente de feed (alimentação).

Os critérios atuais para as ordenações do que vemos em vários serviços online são de conhecimento de alguns poucos funcionários dessas empresas. É uma espécie de nova fórmula da Coca-Cola, que o mundo inteiro gostaria de saber para ter mais visibilidade nesses espaços, ter seu conteúdo exposto para mais usuários. E com um agravante: esses critérios são ajustados constantemente.

No rastro do Facebook, Twitter, Instagram e o mercado como um todo passa também a adotar algoritmos de recomendação para cumprir o papel de cupido entre conteúdo e pessoas. Em tese, assim todo mundo sai feliz: plataformas e usuários sorridentes.

Mas nessa equação há um terceiro lado: o anunciante, que é quem paga a conta financeira — a conta do tempo despendido é outra discussão.

É, sim, compreensível que os algoritmos possam ser entendidos como códigos manipuladores, “viciando pessoas e destruindo lares”. Mas esse também é outro debate, que envolve aspectos das redes sociais muito mais complexos do que a lógica pela qual um feed é montado.

Porque no final das contas, há duas duras verdade s:

1) você (quando produz conteúdo ou compartilha dados, hábitos, gostos etc) está trabalhando para alimentar os algoritmos (no caso, redes e sites/apps em geral).

2) por outro lado, os algoritmos também estão trabalhando para você. Porque do outro lado da ponta tem uma pessoa, como eu ou você, recebendo algo filtrado pela máquina, do jeito que você pode gostar mais.

E, claro, como as redes precisam de anunciantes, elas antes precisam de usuários para verem seus anúncios. Logo, satisfazer usuários é parte substancial dessa equação. Se você começar a receber no YouTube vídeos que nada tenham a ver com você, possivelmente não voltará mais à plataforma.

Seria ingênuo resumir a polêmica em torno do tema à curadoria de conteúdo ou discutir a capacidade de editores humanos desempenharem o papel de máquinas. São funções diferentes, principalmente quando entendemos que redes sociais e conteúdo do ponto de vista tradicional podem ter missões não muito similares.

Vale ressaltar que não é incomum encontrar produtos digitais em que jornalistas destacam o que do ponto de vista editorial é mais relevante e algoritmos assumem o trabalho de peneirar o restante para entregar ao indivíduo aquele que possa ser mais peculiar a ele. Num modelo “saiba o que está acontecendo” misturado com “continue aí na sua bolha”.

Costumo brincar que por trás de todo algoritmo existe um coração. Seja da pessoa que definiu as lógicas de recomendação de conteúdo que ele vai usar, seja de quem vai ser impactado pelo que ele escolheu. No final das contas, o papo é sobre gente.

Por isso, não mate nem culpe o algoritmo. Ele é apenas o mensageiro.

Temos um novo alvo na internet. Talvez incentivado pela própria realidade, talvez escancarado por séries da Netflix, mas a bola da vez tem um nome: algoritmo. Uma espécie de bitcoin do momento, trazido cotidianamente ao centro de debates como quem pergunta se vai chover amanhã.

Um pedaço de código cheio de inteligência e eventual maldade, que nos oferece conteúdo e nos draga para dentro de celulares, computadores e afins. Esse mesmo algoritmo que a própria Netflix não vive sem e é o responsável por estampar séries e filmes nada aleatórios em nossas telas — e costumamos adorar as sugestões recebidas.

Nunca programei a fundo mas acabei sendo obrigado a estudar especialmente algoritmos de recomendação para um dos projetos mais fascinantes que toquei: colocar de pé a área de big data de um grande grupo de mídia. Apesar de big data ter um significado bem mais complexo e denso, inicialmente tínhamos objetivos mais simples, como distribuir melhor nosso conteúdo.

Descobri na época que o e-commerce foi um dos precursores no uso de algoritmos na internet. Afinal, como escolher quais de milhares (e cada vez mais) de itens que um varejista tem em estoque devem aparecer na primeira página do site, na vitrine principal de uma loja online? Como decidir o que o usuário poderia querer comprar ou compraria? Alguém poderia pensar na hipótese de oferecer uma única página exibindo todos os eventuais 15.000 produtos disponíveis, mas isso geraria uma experiência de uso insana (e dedos machucados de tanto dar scroll).

Nesse dilema da escolha, algoritmos começaram a ser colocados em testes com lógicas variadas para entender o usuário — coletiva e individualmente —, e lhe oferecer produtos que seriam do seu agrado. Do “quem viu, também viu” ao “em alta hoje”. Por sinal, você já imaginou a página principal da Amazon sem suas recomendações personalizadas? Talvez sem elas ficássemos frustrados com os produtos à mostra.

Sob essa ótica, então, fica clara a missão dessa tecnologia algorítmica: filtrar conteúdo. É esse o seu papel.

A tônica de quem produz ou administra grande quantidade de conteúdo online é a mesma: distribuição. Você precisa entregar o conteúdo certo para a pessoa certa. Afinal, somos diferentes ou não?

Experimentos digitais de recomendação de matérias jornalísticas a partir de algoritmos com os quais me envolvi resultaram em mais usuários recebendo um maior número de matérias distintas, suavizando uma curva de consumo antes concentrada em poucos itens. Resultado:

1. usuários mais engajados: maiores taxas de retorno e de retenção, bem como tempo de permanência e páginas por usuários maiores.
2. jornalistas mais satisfeitos, pois uma maior quantidade de artigos diferentes passou a ser acessada.

Apesar dos primeiros passos dados pela indústria varejista, os algoritmos vem à tona por conta das tais segundas intenções das redes sociais. Mas, espera aí: não é um algoritmo que dita os resultados da busca do Google? Claro que é. Mas vemos com bons olhos a busca do Google, afinal, ela é tão útil. Ah, então esse é um algoritmo do bem...

O mundo passa a olhar com mais atenção para o tema quando o Facebook, na época em crescente popularidade, altera a exibição do que o usuário vê na sua página principal. O que antes era empilhado por ordem cronológica passa a ser apresentado pelo critério “relevância”. Com aspas mesmo pois o termo sugere algo misterioso — assim como a lógica adotada pelo Google para ordenar seus resultados de busca. Com isso, na rede social de Mark Zuckerberg passamos de um modelo que mais flertava com uma timeline (linha do tempo) para o que hoje pode ser chamado popularmente de feed (alimentação).

Os critérios atuais para as ordenações do que vemos em vários serviços online são de conhecimento de alguns poucos funcionários dessas empresas. É uma espécie de nova fórmula da Coca-Cola, que o mundo inteiro gostaria de saber para ter mais visibilidade nesses espaços, ter seu conteúdo exposto para mais usuários. E com um agravante: esses critérios são ajustados constantemente.

No rastro do Facebook, Twitter, Instagram e o mercado como um todo passa também a adotar algoritmos de recomendação para cumprir o papel de cupido entre conteúdo e pessoas. Em tese, assim todo mundo sai feliz: plataformas e usuários sorridentes.

Mas nessa equação há um terceiro lado: o anunciante, que é quem paga a conta financeira — a conta do tempo despendido é outra discussão.

É, sim, compreensível que os algoritmos possam ser entendidos como códigos manipuladores, “viciando pessoas e destruindo lares”. Mas esse também é outro debate, que envolve aspectos das redes sociais muito mais complexos do que a lógica pela qual um feed é montado.

Porque no final das contas, há duas duras verdade s:

1) você (quando produz conteúdo ou compartilha dados, hábitos, gostos etc) está trabalhando para alimentar os algoritmos (no caso, redes e sites/apps em geral).

2) por outro lado, os algoritmos também estão trabalhando para você. Porque do outro lado da ponta tem uma pessoa, como eu ou você, recebendo algo filtrado pela máquina, do jeito que você pode gostar mais.

E, claro, como as redes precisam de anunciantes, elas antes precisam de usuários para verem seus anúncios. Logo, satisfazer usuários é parte substancial dessa equação. Se você começar a receber no YouTube vídeos que nada tenham a ver com você, possivelmente não voltará mais à plataforma.

Seria ingênuo resumir a polêmica em torno do tema à curadoria de conteúdo ou discutir a capacidade de editores humanos desempenharem o papel de máquinas. São funções diferentes, principalmente quando entendemos que redes sociais e conteúdo do ponto de vista tradicional podem ter missões não muito similares.

Vale ressaltar que não é incomum encontrar produtos digitais em que jornalistas destacam o que do ponto de vista editorial é mais relevante e algoritmos assumem o trabalho de peneirar o restante para entregar ao indivíduo aquele que possa ser mais peculiar a ele. Num modelo “saiba o que está acontecendo” misturado com “continue aí na sua bolha”.

Costumo brincar que por trás de todo algoritmo existe um coração. Seja da pessoa que definiu as lógicas de recomendação de conteúdo que ele vai usar, seja de quem vai ser impactado pelo que ele escolheu. No final das contas, o papo é sobre gente.

Por isso, não mate nem culpe o algoritmo. Ele é apenas o mensageiro.