Redes sociais e a distribuição da informação por meio de algoritmos

Por Cora Rodrigues

Há algumas semanas, durante uma discussão no Facebook sobre as sete fotografias que mudaram a história das guerras, o escritor norueguês Tom Egeland postou a icônica imagem de Kim Phuc, “menina de Napalm”, tirada em 1972 por Nick Ut. Logo na sequência, a foto foi apagada e a conta de England bloqueada. O motivo: violar os padrões da comunidade contra nudez.

Alguns dias depois, o maior jornal da Noruega, Aftenposten, publicou a mesma imagem em sua página. Mais uma vez, foi deletada. A primeira-ministra do país, Erna Solberg, compartilhou a imagem, seguida por diversos políticos. Todos tiveram seus posts apagados. E então a ação tomou uma dimensão global.

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Finalmente, o Facebook decidiu reverter sua decisão, restaurando tanto a fotografia quanto a conta de Egeland, dizendo em comunicado oficial que “Neste caso, nós reconhecemos a importância histórica e global da imagem ao documentar um momento particular na história”.

O fato ilustra o que Facebook se tornou: a maior editora global, uma plataforma que leva mais audiência para sites de notícia que o Google, segundo relatório divulgado pela Parse.ly. A medida do impacto de uma notícia promovida via Facebook faz com que a rede social assuma algumas funções de priorização de pauta, como mecanismos de seleção de histórias, semelhantes às de editores “humanos”, enquanto definidos por McCombs & Shaw, “The agenda-setting function of mass media”.

No processo editorial tradicional, essa seleção é orientada pelo “valor-notícia” que, para Johan Galtung e Mari Holmboe Ruge, vai de acordo com: o impacto; a empatia com a audiência e o pragmatismo da cobertura midiática. A partir do valor, é feita a seleção-noticiosa, descrita pelo Manual de Comunicação da Secom como “eleição, durante a avaliação de um arquivo, de documentos de valor permanente e daqueles passíveis de eliminação, mediante critérios e técnicas previamente estabelecidos”. No News Feed, este processo é conduzido não por editores, mas por algoritmos.

Os algoritmos operam, similarmente, com base em um sistema automático de critérios para relevância da notícia. Este sistema, porém, tem alta variação e é pouco conhecido pelos usuários. Patentes do próprio Facebook deixam claro que uma equação simples para descrever o News Feed não está tão próxima: a patente US 8768863 B2 estabelece claramente que o Feed de notícias não é apenas uma fórmula com diversos inputs. Mas, sim, um modelo de machine-learning constantemente atualizado, personalizado que altera e atualiza outputs de acordo com o comportamento do usuário, o comportamento das pessoas com as quais se conecta, a afinidade de personalidade entre subgrupos — e a que sistema julga que o usuário pertence.

Enfim, foram identificados nove algoritmos para seleção-noticiosa em estudo recente de Michael A. DeVito (2016), em ordem descendente de influência no News Feed, que são:

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O Facebook, por sua vez, em post mais recente, explica que as prioridades da rede social na hora de construir o News Feed são entreter e informar. Ele reconhece que a definição do que é informativo, interessante ou divertido varia de acordo com a perspectiva da pessoa — hoje, existem algoritmos de aprendizagem de máquina como as novas reações, para mensurar o “sentimento” do usuário ao ver o post.

Na prática, as histórias que aparecem são influenciadas pelas conexões e atividades do usuário, organizadas por interesse, se foram compartilhadas pelos amigos com maior interação; seguidas pelo número de comentários e curtidas recebidos por uma publicação; e, por fim, de acordo com o seu tipo (foto, vídeo, atualização de status). Neste caso, as histórias são elencadas pelo hábito do usuário em permanecer mais tempo em vídeos, curtir mais fotos etc.

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Isto nos deixa com um epílogo promissor. Muitos expressam preocupação pelo fato das redes sociais possuírem um caráter de complexidade técnica e irremediavelmente inescrutável. O processo de manipulação da informação, no sentido de priorização da notícia a partir de uma relevância subjetiva, como pudemos ver, sofreu apenas uma evolução – do editorial humano ao machine learning. É crucial, entretanto, que o público seja educado no âmbito tecnológico. Os usuários não devem ser ignorantes aos algoritmos e suas implicações, tampouco à forma de atuação e possibilidades da internet. Essa discussão, porém, merece um post à parte.

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