{"id":2235,"date":"2022-06-10T19:11:53","date_gmt":"2022-06-10T19:11:53","guid":{"rendered":"http:\/\/camilaleporace.com.br\/?p=2235"},"modified":"2022-06-16T11:01:27","modified_gmt":"2022-06-16T11:01:27","slug":"os-novos-cupidos-os-apps-e-seus-algoritmos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/camilaleporace.com.br\/index.php\/2022\/06\/10\/os-novos-cupidos-os-apps-e-seus-algoritmos\/","title":{"rendered":"Os novos cupidos: os apps e seus algoritmos"},"content":{"rendered":"\n

Voc\u00ea provavelmente conhece algu\u00e9m que se casou com uma pessoa que conheceu pelo Tinder, OKCupid ou outro app de relacionamentos. Talvez esteja cansado ou cansada da sua vida de solteiro\/a e esteja at\u00e9 pensando em dar uma chance para um desses aplicativos, ou j\u00e1 \u00e9 usu\u00e1rio ativo e engajado. Quem sabe aparece algu\u00e9m bacana? Pode ser. Mas voc\u00ea j\u00e1 parou para pensar em como funcionam esses apps?<\/p>\n\n\n\n

Tudo o que voc\u00ea faz quando est\u00e1 logado\/a num app como o Tinder serve para que esse app lhe traga poss\u00edveis matches<\/em>. At\u00e9 mesmo as suas mensagens “privadas” trocadas com os poss\u00edveis “candidatos” a dates <\/em>entram na an\u00e1lise de dados dos algoritmos. E n\u00e3o \u00e9 s\u00f3 o que voc\u00ea faz dentro do aplicativo que alimenta a base de dados desse software. Por exemplo, se voc\u00ea topa sincronizar as suas contas de redes sociais como o Instagram, elas passam a servir tamb\u00e9m como fonte para que o app “conhe\u00e7a” voc\u00ea melhor e d\u00ea as suas flechadas para ajudar na busca pelo grande amor. Tudo em que voc\u00ea clica nessas redes \u00e9 detectado, rastreado e armazenado para ser devorado pelos sistemas de machine learning<\/em> por tr\u00e1s desses apps.<\/p>\n\n\n\n

Claro que, como esses aplicativos s\u00e3o parecidos com \u00e1lbuns de figurinhas em que o usu\u00e1rio avalia o que lhe chama a aten\u00e7\u00e3o, s\u00e3o as caracter\u00edsticas f\u00edsicas aparentemente mais desejadas que v\u00e3o criando filtros para que sejam mostrados perfis de acordo. Al\u00e9m disso, a opini\u00e3o comum dos usu\u00e1rios, no sentido da percep\u00e7\u00e3o conjunta, tamb\u00e9m \u00e9 levada em considera\u00e7\u00e3o. Isso significa que as prefer\u00eancias e similaridades entre usu\u00e1rios s\u00e3o usadas para fazer recomenda\u00e7\u00f5es. E isso pode ser bem estranho.<\/p>\n\n\n\n

Como funciona a “filtragem colaborativa”?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Vieses, preconceitos e a circularidade em que voc\u00ea acaba preso<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

“A maioria (dos aplicativos de relacionamentos) depende de uma combina\u00e7\u00e3o de prefer\u00eancias declaradas \u2013 o que voc\u00ea diz ao app que pretende num parceiro, seja explicitamente nas suas defini\u00e7\u00f5es ou implicitamente atrav\u00e9s de engajamento \u2013 e de algo chamado filtragem colaborativa. Isto significa que uma aplica\u00e7\u00e3o procura padr\u00f5es a partir das pessoas a quem os utilizadores disseram sim ou n\u00e3o, e depois tenta perceber como se assemelham a outros utilizadores para fazer previs\u00f5es sobre quem vai acabar por gostar de quem. \u00c9 semelhante \u00e0 forma como o TikTok seleciona v\u00eddeos para voc\u00ea ver e a Amazon empurra voc\u00ea para as compras” (fonte: Wired<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

Sabe os preconceitos e vieses que existem no discurso das atra\u00e7\u00f5es em geral, no mundo n\u00e3o virtual, mas f\u00edsico mesmo? As caracter\u00edsticas f\u00edsicas que costumam ser enaltecidas nos filmes, no Instagram, no TikTok, enquanto outras s\u00e3o marginalizadas? Ent\u00e3o. Essas tend\u00eancias acabam ainda mais fortalecidas quando os algoritmos entram em jogo, especialmente a partir desse mecanismo que citei, da captura de percep\u00e7\u00f5es coletivas. Se voc\u00ea d\u00e1 “like” em determinadas pessoas, com certas caracter\u00edsticas, acabam aparecendo para voc\u00ea mais e mais pessoas com aquelas mesmas caracter\u00edsticas, e menos com outras; mas isso \u00e9 pior quando os algoritmos se baseiam n\u00e3o exatamente em voc\u00ea para fazer isso, mas em pessoas que eles consideram parecidas com voc\u00ea. <\/p>\n\n\n\n

Isso gera uma circularidade que pode acabar lhe mantendo longe de pessoas que poderiam ser interessantes para o seu perfil. <\/p>\n\n\n\n

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Tem uma outra quest\u00e3o: todo mundo tem direito a mudar de ideia, e assim as nossas prefer\u00eancias podem simplesmente mudar no decorrer do tempo. Enquanto as pessoas podem mudar r\u00e1pido, os algoritmos demoram um bom tempo para incorporar essas mudan\u00e7as. <\/p>\n\n\n\n

Para al\u00e9m da atra\u00e7\u00e3o f\u00edsica<\/h2>\n\n\n\n

Na minha opini\u00e3o, o problema maior de deixar os cupidos virtuais acertarem suas flechas por voc\u00ea \u00e9 que nesses apps entram em jogo apenas a apar\u00eancia f\u00edsica e aqueles gostos mais superficiais, que est\u00e3o ao alcance dos algoritmos. Claro que muitos relacionamentos come\u00e7am mesmo com uma troca de olhares baseada em apar\u00eancia e atra\u00e7\u00e3o f\u00edsica. Mas, e aqueles elementos que n\u00e3o conseguimos bem dizer de onde v\u00eam, e \u00e0s vezes s\u00e3o arrebatadores, decisivos para ficarmos com algu\u00e9m? Quantas vezes acabamos na cama com um sujeito ou sujeita que nunca imagin\u00e1vamos, ou nos vemos beijando uma boca absolutamente imprevis\u00edvel \u2013 e gostando?! Amigos, pessoas com quem temos afinidades, trocas de ideias m\u00e1gicas e com quem de repente nos vemos envolvidos. <\/p>\n\n\n\n

Ser\u00e1 que os algoritmos nos levariam a encontros assim, ou n\u00f3s mesmos acabar\u00edamos nos traindo, selecionando apolos e afrodites que s\u00e3o col\u00edrios para os olhos mas n\u00e3o dizem nada \u00e0 alma?<\/p>\n\n\n\n

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Claro que h\u00e1 a\u00ed tamb\u00e9m uma boa dose do componente sorte. A roleta do amor gira em todos os lugares, e pode girar \u2013 e at\u00e9 acertar! – na algoritmosfera<\/strong>, tamb\u00e9m. Mas ser\u00e1 que as nossas chances de nos dar bem n\u00e3o diminuem j\u00e1 que os algoritmos deixam de “ver” tanta coisa – e n\u00e3o s\u00e3o capazes de sentir nada? Ainda por cima, corremos o risco enorme de ter decep\u00e7\u00f5es como aquela de adorar uma casa online e, ao visit\u00e1-la pessoalmente, achar p\u00e9ssima…<\/p>\n\n\n\n

Ali\u00e1s, sobre os desapontamentos, uma not\u00edcia ruim: eles acontecem com muita frequ\u00eancia. O Tinder e o Grindr est\u00e3o na lista dos apps que mais deixam as pessoas tristes! <\/p>\n\n\n\n

Leia mais<\/strong>\nGrindr, Tinder, Scruff: A Recipe for Loneliness<\/a>\nHigh Levels Of Unhappiness For Grindr Users Study Finds<\/a><\/pre>\n\n\n\n
Parece que as minhas intui\u00e7\u00f5es sobre por que os apps de dates falham tanto est\u00e3o na dire\u00e7\u00e3o certa. Eis algumas hip\u00f3teses sobre isso (com informa\u00e7\u00f5es deste link<\/a>): <\/p>\n\n\n\n