Os algoritmos de recomendação estão por toda parte, silenciosamente transformando nossa relação com o mundo digital. Eles não apenas facilitam nossas vidas, mas também influenciam profundamente como consumimos conteúdo e produtos. A personalização proporcionada por essas tecnologias tornou-se essencial para nossa experiência online, quase como se a internet “nos conhecesse” intimamente. Mas como, exatamente, isso funciona?
Pense na última vez que você abriu o Netflix ou rolou o feed no TikTok. Sentiu como se as recomendações fossem feitas sob medida? Isso não é coincidência. Essas plataformas utilizam sistemas de recomendação — aplicações de inteligência artificial que estudam nossas ações, interesses e até o tempo que passamos assistindo ou curtindo algo, para depois nos oferecer sugestões que parecem irresistivelmente precisas. Segundo o Netflix Tech Blog (2024), a análise detalhada de interações e padrões é o coração dessas tecnologias.
Figura 01: Fluxo da recomendação
O funcionamento desses sistemas se divide em dois tipos principais. Os modelos baseados em conteúdo analisam o que você já consumiu para sugerir itens similares. Por exemplo, se você assistir a um filme de ação, outros do mesmo gênero aparecerão na sua lista. Já os modelos baseados em colaboração observam comportamentos de outros usuários com gostos parecidos para indicar novos conteúdos. É aquela clássica abordagem do tipo “quem assistiu isso também gostou daquilo” (Resnick, 2024).
No entanto, essa conveniência não vem sem consequências. Embora seja fascinante encontrar algo que parece perfeito para você, esses algoritmos também moldam nossos hábitos. Eles criam ciclos de consumo em que ficamos presos ao que gostamos — ou ao que os sistemas acreditam que deveríamos gostar. Essa é a essência do “filtro bolha”, que limita nossa exposição a novas ideias e reforça nossos vieses, como apontado por O’Neil (2016).
Além disso, plataformas muitas vezes priorizam engajamento acima de qualidade, promovendo conteúdos polarizadores ou emocionais para capturar nossa atenção. Como destaca o Zendesk (2024), essa estratégia pode ser eficaz para manter os usuários conectados, mas levanta preocupações sobre seu impacto no comportamento e na saúde mental das pessoas.
Outro ponto crítico é a questão da privacidade. Para que essa personalização aconteça, as plataformas coletam grandes volumes de dados pessoais, como histórico de navegação, interações e até horários de uso. Como aponta Tera (2024), esses algoritmos processam tudo isso para criar perfis detalhados dos usuários, mas deixam dúvidas sobre até que ponto estamos confortáveis em trocar nossa privacidade por conveniência.
Figura 02: A tecnologia e os desafios da privacidade na coleta de dados.
Apesar desses desafios, a personalização tem seus méritos. Economiza tempo, facilita decisões e transforma experiências online em algo mais envolvente e prático. No entanto, como usuários, precisamos estar atentos. Como sugerido por O’Neil (2016), compreender o funcionamento dessas tecnologias e exigir mais transparência das plataformas são passos essenciais para usá-las de maneira consciente.
Mais do que aceitar passivamente o que nos é sugerido, podemos adotar uma postura de curiosidade e crítica. Por que fomos expostos a determinado conteúdo? Que alternativas poderiam estar ocultas? Ao entendermos os mecanismos por trás dessas recomendações, ganhamos mais autonomia e nos tornamos consumidores mais conscientes.
No fim, os algoritmos podem ser aliados, mas nunca substitutos para nossa capacidade de explorar, aprender e escolher de forma independente. A tecnologia é uma ferramenta, e o verdadeiro valor dela surge quando a usamos para ampliar nossos horizontes, e não para limitá-los. Em um mundo tão conectado, a melhor recomendação ainda é sermos protagonistas das nossas próprias decisões.
Referências:
ANDROMEDA TECH. Algoritmos de recomendação: guia completo. Disponível em: https://andromedatech.com.br/algoritmos-de-recomendacao-guia-completo/. Acesso em: 21 nov. 2024.
NETFLIX TECH BLOG. The evolution of the Netflix recommendation algorithm. Disponível em: https://netflixtechblog.com. Acesso em: 21 nov. 2024.
O’NEIL, Cathy. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York: Crown Publishing, 2016.
RESNICK, P. The effects of recommender systems. ACM Transactions on Computer-Human Interaction. Disponível em: https://dl.acm.org. Acesso em: 21 nov. 2024.
TERA. Sistemas de recomendação: como funcionam e exemplos práticos. Disponível em: https://blog.somostera.com/data-science/sistemas-de-recomendacao. Acesso em: 21 nov. 2024.
XP EDUCAÇÃO. Sistemas de recomendação: o que são? Como funcionam? Disponível em: https://blog.xpeducacao.com.br/sistemas-de-recomendacao. Acesso em: 21 nov. 2024.
ZENDESK. Recomendação personalizada: saiba como implementar na sua empresa. Disponível em: https://www.zendesk.com.br/blog/recomendacao-personalizada/. Acesso em: 21 nov. 2024.
