Eles sabem o que você quer ver
Autor: Cláudio Marcio Magalhães | Publicado: 2013-06-11T06:50:00-07:00



 

Algoritmos já conseguem descobrir com antecedência quais filmes e 
músicas vão te agradar; seu gosto, dizem cientistas, pode ser previsto


Por
     
     texto João Mello* - ilustração Eduardo Ely - Revista Galileu - Ed. 261 - Abril 2013 - *viajou a convite do Netflix


Greg Harty liga o computador de seu quarto, em Los Angeles, e divide o 
monitor em dois: à esquerda, um filme; à direita, uma planilha de Excel.
 Tiros, tortura e sequestros acompanham o preenchimento da tabela. No 
item “cena de perseguição”, ele dá nota dois (o máximo é três). 
“Proposta central” recebe uma marca em “entretenimento com fundo 
levemente edificante” e “protagonista”, em “moralmente digno, com 
pequenas ressalvas”. O filme se chama Ato de Coragem e Harty tenta ser o
 mais objetivo possível. “Não devo dizer se a piada é engraçada. Devo 
dizer que ela existiu”, explica, afundado em sua cadeira, ao lado de uma
 estante apinhada de DVDs e livros de cinema.&nbsp;
Começa aqui uma complexa 
trama de algoritmos que vai adivinhar o que você quer assistir.&nbsp;
&nbsp;        

        Ex-produtor da série de TV House, Harty é um dos 40 cinéfilos 
pagos pelo Netflix para ficar em casa assistindo a filmes. Especialistas
 como ele quebram e classificam os títulos em mais de 100 pedaços, 
usados depois para calcular as recomendações de obras com mais chances 
de o usuário gostar. Ter sugestões afiadas explica em boa parte como o 
Netflix se tornou o maior serviço de distribuição de conteúdo de cinema e
 TV online. Nos horários de pico, chega a ser responsável por 33% do 
tráfego de dados via internet nos Estados Unidos (o segundo colocado é 
um tal de YouTube, com 14,8%). Ao todo, três em cada quatro vídeos 
assistidos pelo Netflix só foram acessados porque um software jogou na 
tela do assinante um filme que, muito provavelmente, ele ia gostar. Isso
 importa tanto para a empresa que, em 2006, ela ofereceu US$ 1 milhão a 
quem melhorasse em 10% o algoritmo. Mas como prever algo tão pessoal 
quanto o gosto de cada um?         
        O sistema envolve 
muitas variáveis, mas a mais importante delas é saber o que pessoas que 
viram os mesmos filmes que você foram assistir na sequência (sim, 
aceite, seu gosto tende a seguir um padrão). Depois vêm as tags (aquelas
 coletadas por Greg Harty): as características mais recorrentes nos 
filmes que você tem visto ajudam a prever o que você gostará de 
assistir. Há um detalhe importante: o que você viu ano passado importa, 
mas o filme de ontem à noite entra com mais peso na previsão — faz 
sentido se pararmos pra pensar como um mau humor repentino ou um pé na 
bunda alteram nossa inclinação pra escolher um tipo de filme ou outro. A
 quantidade de tempo assistida de cada material também fica registrada. O
 algoritmo não vai entender que você amou um filme se você desistir de 
vê-lo após 10 minutos.&nbsp;

Tudo isso entra num complicado algoritmo de 
cálculo de probabilidades, de onde saem as sugestões.           
      Um sistema semelhante é também a parte mais importante do Pandora,
 espécie de rádio online criada para tocar apenas músicas que você gosta
 (não disponível no Brasil). Por trás dessa pretensão, está o Music 
Genome Project, um gigantesco banco de dados que separa as obras por 
“genes”. Cada canção recebe mais de 450 deles, com nomes como 
“dançabilidade”, “intensidade emocional do vocal principal”, “nasalidade
 da voz do cantor” e “ornamentação melódica”. É claro que uma avaliação 
dessas não é para qualquer um; quem faz o serviço é um time de 
musicólogos contratados para ouvir e classificar as melodias. Depois do 
mapeamento, os usuários dão joinhas pra cima ou pra baixo ao ouvir a 
música e vão calibrando as indicações. “Mais de 20 bilhões de ‘likes’ 
foram dados. E ninguém, nem nós, nem os usuários, sabe dizer ao certo 
por que gostaram ou não daquela música”, diz Eric Bieschke, diretor de 
tecnologia de playlist do Pandora. Com os likes, o sistema vai 
encontrando os “genes” que você mais gosta e faz sugestões calculadas. 
Quanto mais você usa, mais ele acerta.&nbsp;


CIÊNCIA DO GOSTO&nbsp;&nbsp;
Áreas
 diversas como sociologia, psicologia, neurociência, economia e até 
biologia estudam o que faz ser possível reunir esse punhado de dados 
para prever nossas preferências. As pesquisas mostram que nosso 
livre-arbítrio é menos responsável pelas nossas escolhas do que 
imaginamos. Por isso, os cientistas tentam hoje entender como outros 
fatores influenciam nossas escolhas para que seja possível prever melhor
 o que escolheremos. Três desses fatores foram listados nos estudos dos 
biólogos Luigi Cavalli-Sforza e Martin Feldman, da Universidade de 
Stanford. De acordo com eles, autoridades (professores, padres) e 
preferências já consolidadas pelas gerações mais antigas têm um grande 
papel em como moldamos nosso gosto. O economista Alberto Bisin, da 
Universidade de Nova York, chegou a criar um modelo matemático para 
prever como a preferência dos pais influencia o gosto dos filhos. “A 
pressão dos pares induz ao conformismo, te leva a fazer o que todos do 
grupo estão fazendo”, diz Bisin.                 Aí também entra
 um terceiro fator apontado pelos biólogos: a “influência horizontal”, 
dos amigos da mesma idade e com os mesmos interesses. Não à toa, a aba 
“10 mais populares no Netflix” é a segunda mais acessada do serviço, só 
perdendo para o “top 10 pessoal”: filmes que você não viu, mas que, 
graças ao sistema de previsão deles, provavelmente vai gostar. A 
influência dos pares pode ser tão grande que, num estudo publicado em 
2010, o Ph.D. em psiquiatria Gregory Berns mostrou que o simples fato de
 exibir uma lista de “músicas mais baixadas”, antes de pedir a um grupo 
de adolescentes que avaliem uma série de canções, influenciava o quanto 
eles diziam gostar ou não delas.                 Todd Yellin, o 
homem por trás do sistema de recomendação do Netflix, diz trabalhar em 
cima do papel dessa e de outras influências para que um dia o usuário 
(ou usuários, em breve o serviço deve contar com perfis múltiplos) de 
sua plataforma veja a recomendação de apenas um filme. Aquele filme. Ele
 admite que isso é uma utopia: “Somos criaturas complexas, nossos 
neurônios estão produzindo contradições o tempo todo”. Mas sabemos cada 
vez mais sobre essas contradições. “Gosto se discute sim — e se explica.
 Grande parte da música e do cinema comerciais buscam atingir médias de 
gosto, soluções que voltam a se repetir com pequenas variações”, diz 
Ronaldo Bispo dos Santos, especialista em experiência estética da 
Universidade Federal de Alagoas. No entanto, o que serviços como Pandora
 ou Netflix fazem já não é mais buscar a média do gosto de todos, 
objetivo das companhias de mídia em massa tradicionais. Eles querem, 
cada vez mais, uma média calculada para você, levando em consideração 
suas preferências anteriores e as daqueles que te influenciam.
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Prezadas e Prezados, que impacto esses fatos podem ter no consumo de produção audiovisual jornalística? E como os jornalistas devem se preparar e construir suas produções?