Category: cursos online

camila

Pós-Graduação em Marketing Digital fica “datada”?

Concluí uma pós-graduação lato sensu (tipo MBA) em Marketing Digital em 2008. À vezes me perguntam se a pós não ficou “datada”, uma vez que os processos relativos ao mundo digital mudam rapidamente. Não, a pós não ficou datada, porque eu aprendi sobre a lógica de muitos processos, e essa lógica está valendo.

Por exemplo, as boas práticas de arquitetura de informação: a gente aprende, observa, põe em prática – como fiz com projetos como o do Acervo O GLOBO (2010 a 2014), a intranet da Oi (2014 a 2016) e venho fazendo mais recentemente com trilhas de aprendizagem online, por exemplo. Os recursos mudam, as ferramentas e plataformas se diversificam, mas os pressupostos se mantêm.

Outro exemplo: a lógica dos links patrocinados/das mídias pagas versus o SEO orgânico; boa parte dessa lógica vem de quando ainda trabalhava com Yahoo!, antes de trabalhar com Google AdSense… e usava Statcounter e não Google Analytics!

O que se preconiza como bons resultados para a navegação de um site pode mudar, de acordo com os KPIs (Key Performance Indicators) estabelecidos para cada projeto/empresa – por exemplo, o tempo que um usuário passa, em média, navegando num site: pode ser desejável que passe horas e horas, se for um site de e-commerce, ou que passe ‘voando’ pelas páginas, se for um site com informações sobre atendimentos médicos urgentes. No segundo caso, o sucesso está em levar informação rápida ao usuário para salvar vidas, enquanto no primeiro a ideia é tornar a experiência agradável, sem pressa e mostrando o máximo de opções possíveis. Aplica-se então o que se sabe sobre as boas práticas a cada caso específico, e avalia-se as métricas para ver se o empenho resultou como desejado. E por aí vai.

A lógica vale para SEO, Arquitetura da Informação, acessibilidade, user experience, CRM, webwriting etc.

Acho importante, porém, o seguinte: a lógica geral da comunicação pode não ter mudado muito, porque os paradigmas sobre os quais a Web se apoia estão mantidos. Mas… agora temos a dimensão do machine learning e do big data. São muitas e profundas camadas de dados que temos que tratar e gerir. Claro, nem todos os sistemas, sites, apps estão neste momento alavancados por #machinelearning. Mas as redes sociais e os sites de busca estão, e isso mexe com os sites e apps que se encontram inseridos nesse contexto maior. Afeta os caminhos que são feitos para se chegar a eles; afinal, os algoritmos “decidem” (com muitas aspas) muita coisa por nós.

camila

XI Curso de Verão em Neurociência Comportamental INCOg PUC-Rio / Fevereiro de 2022

Assim como nas edições anteriores, serão abordados diversos tópicos na área de Neurociência Comportamental com abordagem prática e metodologia hands on, promovendo, assim, aulas dinâmicas e acessíveis a interessados de todas as áreas do conhecimento.

Esta edição, excepcionalmente, acontecerá de forma virtual. A plataforma Zoom será o meio de transmissão. Haverá palestras e mesas-redondas de profissionais, pesquisadores, e professores de diferentes universidades do Brasil.

Esta é uma iniciativa do INCog – Grupo de Pesquisa Interdisciplinar em Neurociências e Cognição da PUC-Rio.

Inscrições: http://incog.com.br/xi-curso/100-xi-curso/138-incricoes

Programação: http://incog.com.br/xi-curso/100-xi-curso/137-programacao
Para mais informações: incog@puc-rio.br.

camila

Interesting Conferences & Seminars

Symposium on The Mind-Technology Problem

October 21 & 22 2021

Organizers: Klaus Gärtner, Robert W. Clowes

Speakers: Catarina Dutilh Novaes, J. Adam Carter, Manuel Curado, Ron Chrisley, Steven Fuller, Vincent Müller, Paul Smart among others

We are living through a new phase in human development where much of everyday life – at least in the most technologically developed parts of the world – has come to depend upon our interaction with “smart” artefacts. Alongside this increasing adoption and ever-deepening reliance on intelligent machines, important changes have been taking place, often in the background, as to how we think of ourselves and how we conceptualize our relationship with technology. As we design, create and learn to live with a new order of artefacts which exhibit behavior that, were it to be carried out by human beings would be seen as intelligent, the ways in which we conceptualize intelligence, minds, reasoning and related notions such as self and agency are undergoing profound shifts. Indeed, it is possible to argue that the basic background assumptions informing, and the underlying conceptual scheme structuring our reasoning about minds has recently been transformed. This shift has changed the nature and quality of both our folk understanding of mind, our scientific psychology, and the philosophical problems that the interaction of these realms produce.
These new conceptualizations – sometimes implicit, sometimes explicit – about the nature of mind and its relationships to the artefacts we build has given rise to a new constellation of basic philosophical problems about the very nature of mind. This constellation we call, The Mind-Technology Problem. The mind-technology problem should be understood as the successor to the mind-body problem, engaging with the mind in a digital era. Distinctive questions include: What properties of mind may be enabled, transformed or extended by technology? What properties of mind may be diminished, outsourced or curtailed? Is human agency being primarily constrained or enabled by our encounter with 21st Century technology and especially by our interaction with AI? How might the nature of human agency, memory, knowledge, responsibility, and consciousness be changed through this interaction? These can all be viewed as problems of where our minds stop, and our artefacts begin. Deciding the limits of mind seem to recast the nature of the other philosophical problems around it.

Programa

21 de Outubro, Quinta-feira

09:30 – 10:00 Registration
10:00 – 10:20 Robert Clowes – Intro: Why the Mind Technology Problem? Why Now?
10:20 – 11:30 Steven Fuller – Humans 2.0 and tMTP (Final Title TBC)
11:30 – 11:50 COFFEE BREAK
11:50 – 13:00 Catarina Dutilh Novaes [online] – Attention and Trust in Online Argumention.
13:00 – 14:30 ALMOÇO
14.30 – 15:40 Manuel Curado – The Mind-Technology Problem in the Context of Evolutionary Psychology: The Challenge of on demand Mind Designs
15:40 – 16:00 COFFEE BREAK
16:00 – 17:10 Ron Chrisley – “I contain multitudes”: Can minds nest?

22 de Outubro, Sexta-feira

09:30 – 11:00 Vincent Müller – Epistemology, AI and Human Minds (Final Title TBC)
11:00 – 11:30 COFFEE BREAK
11:30 – 13:00 J. Adam Carter [online] – “Digital knowledge and the norms of AI delegation (or: leave it all to the machines?)” 
13:00 – 14:30 ALMOÇO
14:30 – 15:30 Steven Gouveia – Minds, Persons and the Mind-Uploading Hypothesis
15:30 – 16:00 COFFEE BREAK
16:00 – 17:00 Paul Smart [online] – Minding Society: Social Machines, Predictive Processing, and the Cognitive Incorporation of Humanity
17:00 – 17:30 Robert W. Clowes (chairing) – Closing discussion: The Future(s) of the tMTP

Informações
O simpósio será realizado em formato híbrido: presencialmente, no Anfiteatro da FCiências.ID, e online, via Zoom. A participação é gratúita, mas carece de incrição.

Inscrição
https://forms.gle/GvaUvvvQ9WsLLX3t9

Morada do Anfiteatro da FCiências.ID
Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa
Edifício C1, Piso 3
Campo Grande, Lisboa

Contacto
robert.clowes@gmail.com e klga@gmx.de

After Disenchantment: Science, Education, and la Vita Activa

(Aula inaugural CES – Universidade de Coimbra / PRESENCIAL)

October 22 2021

Speaker: Sheila Jasanoff (Harvard University)


Since the early twentieth century, philosophers and sociologists of technology have bemoaned the power of science and technology to empty our world of meaning: through devices such as rationalization, standardization, massification, and routine. Humans are seen as subjugated to machineries of production, and deprived of voice and agency, so that innovation suffers and democracy itself is in deficit. I will argue to the contrary that the turn of the twentieth century brought enormous gains in our capacity to reflect on what it means to be citizens of scientific and technological societies. Drawing on concepts such as co-production, constitutionalism, and sociotechnical imaginaries, I will show how this rise in social reflexivity has equipped us to rethink the politics of science and technology. I will use illustrations from work in science and technology studies (STS) on environment, biotechnology, and AI to show how advances in theories of science and technology in society open up new vistas for social creativity and political action.

Sheila Jasanoff is Pforzheimer Professor of Science and Technology Studies at the John F. Kennedy School of Government at Harvard University. She is affiliated with the Department of the History of Science and Harvard Law School. Previously, she was Professor of Science Policy and Law at Cornell University and founding chair of Cornell’s Department of Science and Technology Studies. At Harvard, she founded and directs the Kennedy School’s Program on Science, Technology and Society (STS). In 2002, she founded the Science and Democracy Network, an international community of STS scholars dedicated to improving scholarly understanding of the relationships among science, technology, law, and political power.

Jasanoff has been a pioneer in building the field of Science and Technology studies (STS). Through her many administrative, pedagogical, and editorial roles, she has helped define the field for a generation of younger scholars in STS. Her works on law and science, risk management, the comparative politics of regulation, and science in environmental decisionmaking count as basic texts on those topics

Self-Consciousness and Social Interactions in Humans and Artificial Agents

October 26 2021

Speaker: Anna Ciaunica (CFCUL/GI2).

In this talk I will provide an overview of my previous work on the bodily roots of conscious experiences throughout the lifespan. I will then briefly look at alterations of self-awareness in depersonalisation, a condition that makes people feel detached from one’s self, body and the world. I will present some recent findings from our group regarding the relationship between depersonalisation and the bodily self. I will conclude by presenting my ongoing projects and experiments that will test these ideas empirically in humans and artificial agents.

Transmissão em direto via Zoom (password: 553547).

Cartaz do evento

camila

Pontos de Interrogação em IA, machine learning e cognição humana – Parte 1

Estou entrando no meu segundo ano de doutorado e agora estou focada em dois dos tópicos da minha pesquisa: 1) Estudar fenomenologia e pós-fenomenologia; 2) Estudar machine learning.

A minha pesquisa de doutorado é em filosofia da educação/filosofia da tecnologia, já que a minha inquietação é com as tecnologias digitais no contexto da educação. Tomo como base, porém, um referencial teórico menos comum nessa área que é o dos 4Es da cognição – um conjunto de teses e argumentos filosóficos que vêm sendo desenvolvido a muitas mãos por diversos pesquisadores que buscam entender como a mente humana funciona. Esses pesquisadores trabalham diversos tópicos relacionados à atividade cognitiva humana, como a percepção, a memória, a aprendizagem, a questão das representações, entre outros, levantando importantes questões ainda não resolvidas acerca desses elementos. Uma introdução bastante didática aos 4Es encontra-se no livro “A Mente Humana para Além do Cérebro”, que lancei em Portugal com outros vários pesquisadores em novembro de 2019, link para o PDF aqui.

Neste post, vou focar no segundo tópico de meus estudos atuais, o machine learning.

Uma pesquisa sempre parte de perguntas, já que nós, pesquisadores, desejamos ir em busca de respostas para alguma coisa. No caso da minha pesquisa de doutorado, ainda estou trabalhando para formular minhas perguntas, mas, a partir das inquietações que venho apresentando, posso dizer que a pergunta mais ampla seria como a inteligência artificial pode contribuir para a educação. Porém, essa indagação precisa ser lida de um modo mais amplo do que o da simples e imediata aplicação; não quero perguntar como a IA pode ajudar a educação partindo do pressuposto de que já ajuda (muito menos de que concentra todas as soluções), e que então precisamos entender como aplicá-la em sala de aula, mas um passo anterior, digamos assim. Como é que, entendendo a inteligência artificial e os questionamentos que ela suscita, nós podemos pensar sobre aprendizagem & tecnologias digitais? Quais as questões despertadas no âmbito da IA que, revelando aspectos da cognição humana, podem contribuir para pensarmos a educação, vista aqui de maneira mais ampla do que a sala de aula; a educação como aprendizagem de um modo geral, um estar-no-mundo baseado em um processo contínuo de aprendizagem?

Para ir em busca da compreensão de tais questões, cuja fundamentação é filosófica, neste momento estou em busca de compreender os desafios que impulsionam os pesquisadores da IA. O que eles querem encontrar? O que pretendem? O que sentem que falta nas pesquisas deles para que cheguem aonde desejam? Aonde eles desejam chegar?

Preciso, também, entender quais os cruzamentos que poderiam ser estabelecidos entre os questionamentos dos pesquisadores da IA e os questionamentos filosóficos para a tecnologia – uma vez que o aporte teórico que escolhi é aquele relacionado às abordagens cognitivas atuais, estou fazendo uma jornada rumo à fenomenologia, que trata de aspectos essenciais da percepção humana, do nosso estar no mundo, da forma como percebemos as coisas e agimos a partir de tais percepções; a fenomenologia é capaz de estabelecer um contraponto especial com a IA por vários motivos, entre eles por ir fundo nas questões do corpo, defendendo um estar no mundo corporificado que leva em conta as nossas características orgânicas de um modo muito particular e com muitas possíveis aplicações. Em breve farei um post sobre fenomenologia e um sobre pós-fenomenologia, a qual é bastante voltada para as questões específicas da relação humana com a tecnologia.

Em busca de questionamentos que marcam o campo da IA, buscando ampliar aqueles que já conheço superficialmente, tenho lido artigos e livros e recentemente ingressei num curso online da University of London disponível no Coursera que tem bastante material sobre o assunto – indicações de livros, links e vídeos. Foi como conheci o nome do engenheiro e pesquisador da IA Pedro Domingos, que neste vídeo (desculpem, é no site da IBM, que não permite embedar o vídeo aqui) resume um dos problemas que impulsionam a IA, hoje.

O vídeo diz o seguinte (segue a transcrição completa):

People often ask me – what’s the relationship between AI and machine learning and big data? Machine learning is the subfield of AI that deals with getting computers to learn. So you can think of AI as the planet that we’re going to, and machine learning as the rocket that will get us there, and big data as the fuel for that rocket.

There are many examples of AI and machine learning at work in the world today, that touch people’s everyday lives, but they aren’t even aware of it. For example, every time you do a web search, when Netflix recommends a movie, when Facebook selects posts, when Amazon recommends a book, it’s machine learning that’s doing that. Then there are people who apply machine learning and AI in things like robotics, and vision, and natural language processing, or medicine, or oceanography, or social science, you name it.

We’ve gotten very far in AI in the first 50 years. There’s a million miles more to go. So we’re going to need a lot of compute power that is specialized for things like machine learning. I think Intel has something very important to contribute to all of this which is at the end of the day, it all starts with the hardware.

Intel is in the leading position to bring us the hardware and the architectures to try to foster this open community that we really do need to make progress.

We’re actually now for the first time in history at the point where you could say you can have a supercomputer that is about as powerful as the human brain. So the thing that is really holding us back is that we don’t understand well enough how, for example, learning works. If we were able to devise a learning algorithm that is truly as good as the one in the human brain, this would be one of the greatest revolutions in history. And it could happen any day at this point. At this point this is a problem that if we could solve it we solve all other problems. If I come up with a better machine learning algorithm, that algorithm will be applied in business, in finance, in biology, in medicine across the board.

As partes em itálico na transcrição são marcações minhas. Vou falar sobre elas no segundo post que escrevi sobre isso, sigam-me se ficaram curiosos 😉

Imagem do post: Clarisse Croset @ Unsplash

Leia o próximo post:

Pontos de Interrogação em IA, machine learning e cognição humana – Parte 2

camila

O LinkedIn somos nós!

Muitas pessoas, sabendo que sou heavy user do LinkedIn, me perguntam sobre a rede – como usar, se vale a pena, quais as verdadeiras vantagens como rede social, se dá para conseguir emprego por ela, entre diversas outras questões. O LinkedIn não me conquistou de cara. Houve um processo até que eu me rendesse aos seus encantos – e aprendesse a usá-lo –  e muitas melhorias foram implementadas pelo time de desenvolvedores, também, desde que criei minha conta lá, em 2009, se não me engano.

Com 15 milhões de usuários brasileiros – estamos atrás apenas dos EUA e da Índia, segundo dados da Wikipedia – o LinkedIn tem tudo para ser um facilitador de bons contatos, um ambiente para boas trocas e, a partir daí, passar a ajudar mais diretamente na conquista de um emprego, um trabalho como consultor, uma participação em um projeto. Mas, como acontece em qualquer rede social, fazê-la prosperar depende essencialmente dos usuários que estão ela.

Por isso a empatia é tão importante antes de divulgar qualquer coisa em uma rede social. Pense antes de postar: eu gostaria de receber essa atualização? Ela tem relevância para mim, dentro do conjunto de informações que eu associo a este ambiente – um espaço destinado à vida profissional e acadêmica, ao networking, ao desenvolvimento de habilidades? De que maneira esse conteúdo poderia ser útil a mim, ou poderá ser relevante para quem se deparar com ele?

Pensemos antes de postar

Nos tempos em que vivemos, vida pessoal e profissional se misturam talvez mais do que nunca. E, diante dessa fusão, separar o que é de relevância para uma e outra pode se tornar mais difícil. Mas não é tão difícil assim intuir que pode não ser relevante para o pessoal que te acompanha no LinkedIn saber das últimas fofocas envolvendo um ator ou uma atriz, por exemplo – coisa que já considero bem irrelevante para qualquer outra rede social, mas não vou entrar nesse assunto no momento.

Às vezes, o assunto tem relevância, mas ela depende da forma como ele é colocado. Por exemplo, se alguém está muito feliz com uma recolocação e quer dizer a todos o quanto está radiante, poderia acrescentar ao post dicas para se conseguir um emprego, sites interessantes que divulguem vagas, ou algum aspecto de seu processo de recolocação que sirva de orientação para quem está precisando. Usei aqui a palavra “orientação” em vez de “inspiração” porque, sim, acho que podemos tentar ser mais racionais – ou mais práticos – e menos emotivos no LinkedIn.

Mas vivemos um momento de crise, no Brasil, onde já somos normalmente mais calorosos e informais, e por isso sempre haverá posts do tipo “desabafo” ou “consegui!”. Porém, eles podem contar com uma dose maior de informação. Ou podem ser publicados, alternativamente, no Facebook, por exemplo. Até porque, teoricamente, lá estão nossos amigos pessoais, que torcem por nós e para que sempre estejamos bem, empregados, felizes. Esperamos que todos no nosso LinkedIn também pensem assim, mas… talvez não exista tanta intimidade com as pessoas que estão na sua rede do LinkedIn, então para que compartilhar algo pessoal e carregado de emoção? Vale refletir.

Considero também importante, antes de postar no LinkedIn, buscar destacar um aspecto interessante sob o ponto de vista dos bastidores daquilo, caso o assunto não seja diretamente ligado  ao mundo profissional ou à educação e ao desenvolvimento. Será que o espaço para chamar as pessoas para visitar um festival, por exemplo, seria LinkedIn, ou outra rede funcionaria melhor para isso? Pode ser mais interessante, no LinkedIn, falar sobre como o evento foi pensado e construído, quais os obstáculos encontrados no caminho e quanto se trabalhou até que ele fosse lançado, por exemplo.

Pensemos antes de compartilhar

Essa máxima sempre valeu, para qualquer rede social. E vale mais ainda para o LinkedIn, na minha opinião. Quantas vezes compartilhamos um link sem que ele seja nem clicado antes? Será que a informação é atual? Será que o link está funcionando? Pode estar quebrado. Pode se referir a algo antigo. Pode já ter sido compartilhado tantas vezes que deixou de ser novidade. Para que entulhar a rede de conteúdos já bombardeados repetidas vezes? Se promovemos esse bombardeio, somos nós que depois temos que fazer um esforço para encontrar agulha no palheiro – ou aquilo que desejamos em meio a tanta informação com pouca relevância.

Vamos escrever

O LinkedIn tem um ótimo recurso, o Pulse, que é como um grande blog em que todos podem postar suas opiniões, ideias. Ele é talvez a ferramenta mais interessante desta rede social. É possível ler textos em diversas línguas, sobre diversos assuntos. Alguns, aparentemente, não têm a ver com o mundo do trabalho, mas têm a ver, entre outros mil assuntos, com mídia, com direitos autorais, com marketing, com o meio ambiente – temas que acabam esbarrando com a vida profissional de todos nós.

O Pulse é uma oportunidade para publicarmos, abrirmos tópicos para debates, produzirmos conteúdo. O conteúdo mais relevante é aquele que é novo, que acabou de sair da cabeça e dos dedos do seu autor. Está fresco, pronto para ser comentado, compartilhado. Por menos compartilhamentos sem leitura prévia, por mais textos cheios de novidade e opiniões bem construídas e fundamentadas! Por mais artigos em primeira mão! Vamos aproveitar para escrever, vamos comentar sem julgar, criticar sem ofender e criar conteúdo de relevância. É isso que torna a internet boa, afinal!

Cada um constrói a sua rede

O LinkedIn pode ajudar a construir uma rede, mas é ilusório pensar que ele é a sua rede. Isso meio que vale para todas as redes sociais, né? Quem é que mantém amigos de verdade somente tendo-os no Facebook? Ou conhece a fundo o trabalho de uma instituição apenas seguindo-a no Twitter?

Fazer networking não significa ir colecionando nomes de seguidores e contatos. O LinkedIn é uma ferramenta para nos ajudar a construir em torno de nós uma boa rede de pessoas com interesses comuns ou complementares aos nossos, acompanharmos seus projetos, trocarmos ideias, fortalecermos discussões. Acaba sendo, em algum momento, útil para pedir uma indicação, uma ajuda para uma vaga. Mas, se pensarmos que esse não é objetivo final e nem o único, o LinkedIn adquire múltiplas funções e pode ser muito mais versátil, sem perder a identidade.

Cursos online 

Você conhece a plataforma de cursos online do LinkedIn? A Lynda, comprada pelo LinkedIn em 2015 (saiba mais), tem uma enorme variedade de cursos sobre diversos temas, como Search Engine Marketing, Redes Sociais, Excel, Final Cut, gamificação, java, enfim, uma infinidade de assuntos ligados a uma série de áreas. O recurso somente está disponível para contas Premium, até onde sei, mas os cursos não são cobrados individualmente.

Seja na Lynda ou em outra plataforma – a FutureLearn também é excelente, além da Coursera e tantas outras – é sempre bom desenvolver habilidades e ter contato com assuntos novos.

O bom senso prevalece

No final das contas, acredito que o que vale é o bom senso, pois é com ele que vamos preservar este espaço e todos os outros, on ou offline.

camila

LinkedIn: como usar

Muitas pessoas, sabendo que sou heavy user do LinkedIn, me perguntam sobre a rede – como usar o LinkedIn, se vale a pena, quais as verdadeiras vantagens como rede social, se dá para conseguir emprego por ela, entre diversas outras questões. O LinkedIn não me conquistou de cara. Houve um processo até que eu me rendesse aos seus encantos – e aprendesse a usá-lo –  e muitas melhorias foram implementadas pelo time de desenvolvedores, também, desde que criei minha conta lá, em 2009, se não me engano.

Com 25 milhões de usuários brasileiros – estamos atrás apenas dos EUA e da Índia, segundo o G1 – o LinkedIn tem tudo para ser um facilitador de bons contatos, um ambiente para boas trocas e, a partir daí, passar a ajudar mais diretamente na conquista de um emprego, um trabalho como consultor, uma participação em um projeto. Mas, como acontece em qualquer rede social, fazê-la prosperar depende essencialmente dos usuários que estão ela.
Por isso a empatia é tão importante antes de divulgar qualquer coisa em uma rede social. Pense antes de postar: eu gostaria de receber essa atualização? Ela tem relevância para mim, dentro do conjunto de informações que eu associo a este ambiente – um espaço destinado à vida profissional e acadêmica, ao networking, ao desenvolvimento de habilidades? De que maneira esse conteúdo poderia ser útil a mim, ou poderá ser relevante para quem se deparar com ele?
Pensemos antes de postar
Nos tempos em que vivemos, vida pessoal e profissional se misturam talvez mais do que nunca. E, diante dessa fusão, separar o que é de relevância para uma e outra pode se tornar mais difícil. Mas não é tão difícil assim intuir que pode não ser relevante para o pessoal que te acompanha no LinkedIn saber das últimas fofocas envolvendo um ator ou uma atriz, por exemplo – coisa que já considero bem irrelevante para qualquer outra rede social, mas não vou entrar nesse assunto no momento. 
Às vezes, o assunto tem relevância, mas ela depende da forma como ele é colocado. Por exemplo, se alguém está muito feliz com uma recolocação e quer dizer a todos o quanto está radiante, poderia acrescentar ao post dicas para se conseguir um emprego, sites interessantes que divulguem vagas, ou algum aspecto de seu processo de recolocação que sirva de orientação para quem está precisando. Usei aqui a palavra “orientação” em vez de “inspiração” porque, sim, acho que podemos tentar ser mais racionais – ou mais práticos – e menos emotivos no LinkedIn.
Mas vivemos um momento de crise, no Brasil, onde já somos normalmente mais calorosos e informais, e por isso sempre haverá posts do tipo “desabafo” ou “consegui!”. Porém, eles podem contar com uma dose maior de informação. Ou podem ser publicados, alternativamente, no Facebook, por exemplo. Até porque, teoricamente, lá estão nossos amigos pessoais, que torcem por nós e para que sempre estejamos bem, empregados, felizes. Esperamos que todos no nosso LinkedIn também pensem assim, mas… talvez não exista tanta intimidade com as pessoas que estão na sua rede do LinkedIn, então para que compartilhar algo pessoal e carregado de emoção? Vale refletir.
Considero também importante, antes de postar no LinkedIn, buscar destacar um aspecto interessante sob o ponto de vista dos bastidores daquilo, caso o assunto não seja diretamente ligado  ao mundo profissional ou à educação e ao desenvolvimento. Será que o espaço para chamar as pessoas para visitar um festival, por exemplo, seria LinkedIn, ou outra rede funcionaria melhor para isso? Pode ser mais interessante, no LinkedIn, falar sobre como o evento foi pensado e construído, quais os obstáculos encontrados no caminho e quanto se trabalhou até que ele fosse lançado, por exemplo.
Pensemos antes de compartilhar
Essa máxima sempre valeu, para qualquer rede social. E vale mais ainda para o LinkedIn, na minha opinião. Quantas vezes compartilhamos um link sem que ele seja nem clicado antes? Será que a informação é atual? Será que o link está funcionando? Pode estar quebrado. Pode se referir a algo antigo. Pode já ter sido compartilhado tantas vezes que deixou de ser novidade. Para que entulhar a rede de conteúdos já bombardeados repetidas vezes? Se promovemos esse bombardeio, somos nós que depois temos que fazer um esforço para encontrar agulha no palheiro – ou aquilo que desejamos em meio a tanta informação com pouca relevância.
Vamos escrever
O LinkedIn tem um ótimo recurso, o Pulse*, que é como um grande blog em que todos podem postar suas opiniões, ideias. Ele é talvez a ferramenta mais interessante desta rede social. É possível ler textos em diversas línguas, sobre diversos assuntos. Alguns, aparentemente, não têm a ver com o mundo do trabalho, mas têm a ver, entre outros mil assuntos, com mídia, com direitos autorais, com marketing, com o meio ambiente – temas que acabam esbarrando com a vida profissional de todos nós. 
O Pulse é uma oportunidade para publicarmos, abrirmos tópicos para debates, produzirmos conteúdo. O conteúdo mais relevante é aquele que é novo, que acabou de sair da cabeça e dos dedos do seu autor. Está fresco, pronto para ser comentado, compartilhado. Por menos compartilhamentos sem leitura prévia, por mais textos cheios de novidade e opiniões bem construídas e fundamentadas! Por mais artigos em primeira mão! Vamos aproveitar para escrever, vamos comentar sem julgar, criticar sem ofender e criar conteúdo de relevância. É isso que torna a internet boa, afinal!
Cada um constrói a sua rede
O LinkedIn pode ajudar a construir uma rede, mas é ilusório pensar que ele é a sua rede. Isso meio que vale para todas as redes sociais, né? Quem é que mantém amigos de verdade somente tendo-os no Facebook? Ou conhece a fundo o trabalho de uma instituição apenas seguindo-a no Twitter? 
Fazer networking não significa ir colecionando nomes de seguidores e contatos. O LinkedIn é uma ferramenta para nos ajudar a construir em torno de nós uma boa rede de pessoas com interesses comuns ou complementares aos nossos, acompanharmos seus projetos, trocarmos ideias, fortalecermos discussões. Acaba sendo, em algum momento, útil para pedir uma indicação, uma ajuda para uma vaga. Mas, se pensarmos que esse não é objetivo final e nem o único, o LinkedIn adquire múltiplas funções e pode ser muito mais versátil, sem perder a identidade.
Cursos online 

Você conhece a plataforma de cursos online do LinkedIn? A Lynda, comprada pelo LinkedIn em 2015 (saiba mais), tem uma enorme variedade de cursos sobre diversos temas, como Search Engine Marketing, Redes Sociais, Excel, Final Cut, gamificação, java, enfim, uma infinidade de assuntos ligados a uma série de áreas. O recurso somente está disponível para contas Premium, até onde sei, mas os cursos não são cobrados individualmente.
Seja na Lynda ou em outra plataforma – a FutureLearn também é excelente, além da Coursera e tantas outras – é sempre bom desenvolver habilidades e ter contato com assuntos novos. 
O bom senso prevalece
No final das contas, acredito que o que vale é o bom senso, pois é com ele que vamos preservar este espaço e todos os outros, on ou offline. 

*Também publiquei este artigo no Pulse, com o título “O LinkedIn somos nós”; este é o link dele lá