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Visões do Futuro

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A neuroeconomia dos Likes

Álvaro Machado Dias

30/07/2019 12h45

Por que os sistemas de votação digital tornaram-se tão importantes para a sociedade contemporânea? Uma resposta a esta pergunta permite, para além do Instagram com suas dores e problemas ao esconder o número de curtidas, uma visão mais bem fundamentada sobre o presente e o futuro da internet

I. Introdução: o retorno da Web 2.0

A bolha da internet estourou na virada do milênio levando, como sempre é o caso, todo mundo que estava envolvido com o setor a repensar seu futuro. Uma das grandes tendências que emergiu foi a "Internet 2.0", conceito inventado por um consultor chamado Darcy (1999) e popularizado pelo pessoal da O'Reilly (2004), empresa de ensino à distância que até hoje segue firme e forte. Grande parte do conteúdo da Web até aquele momento era estático e pressupunha que do outro lado estivesse um consumidor passivo, mais ou menos como até hoje se dá em relação à televisão (broadcasting) que, não por acaso, adentra sua segunda década de declínio consecutivo.

Para superar a estaticidade, gerando um produto mais aderente, era necessária uma evolução das linguagens computacionais disponíveis, o que ocorreu com a expansão do JavaScript e do Ajax, criados na primeira metade da década anterior. Este feito permitiu o surgimento de interações numa página. E assim deitaram-se as bases para o surgimento das redes sociais. Este movimento foi simultâneo a uma intensa inflexão na visão do que querem os internautas ou, mais precisamente, no que as dotcom, como eram chamadas as empresas de internet na época, deveriam oferecer para maximizar seus resultados.

Muitos assumiram que se tratava de direcionamento em sentido a algo totalmente novo. Não é bem verdade. Quando Tim Berners-Lee inventou a Web, ele deixou claro que ela seria uma rede colaborativa, focada em relações entre pares e criação horizontal; foram os executivos das dotcom que, ao longo da década de 1990, se distanciaram do conceito original, , em função de dificuldades técnicas e da utilização de um modelo de captação hiperalavancado junto a fundos, sem que um único cliente interagisse com o produto. Como se pode notar, algumas coisas mudam, outras nem tanto.

A reaproximação com o espírito do criador da Web deu resultados, tendo sido acompanhada por um recrudescimento do ânimo dos investidores, apaixonados pela disposição dos usuários em coparticipar. Um pouco mais distante do foco central do capital, tal movimento inspirou a era Maker, com o surgimento do Arduino (2006), que ainda hoje alimenta criativamente boa parte da robótica, internet das coisas e mesmo Blockchain, cujas dificuldades computacionais tecem fortes paralelos com a programação para máquinas, como vejo aqui na área de produção do Grupo WeMind, no dia a dia.

Websites criados dentro dessa filosofia interativa começaram a receber enxurradas de conteúdo, que não podiam ser adequadamente curados. O caminho natural foi a incorporação de sistemas de votação, por meio dos quais o público poderia escolher o que interessa. Assim surgiram os Likes e seus parentes, como estrelinhas e palmas, que fazem a interação rolar em associação com os comentários.

Este ensaio e o próximo procuram responder à seguinte pergunta: por que os sistemas de votação digital tornaram-se tão importantes para a sociedade contemporânea? Minha tentativa de esclarecer este ponto é fruto da hipótese de que uma resposta a esta pergunta permite, para além do Instagram com suas dores e problemas, uma visão mais bem fundamentada sobre o presente e o futuro da internet, os quais serão discutidos a partir destas bases.

II. Uma hipótese para entender a natureza dos sistemas de votação: a razão de darmos Likes

Likes e afins funcionam em duas esferas, uma mais micro, de varejo; e outra mais macro, na relação com grandes agências de marketing e corporações. O comportamento dos consumidores que emitem juízos permite ao administrador e seus algoritmos inferir gostos individuais e tendências. Aqueles alimentam sistemas de recomendação; estes, sistemas de planejamento, conforme especificado abaixo.

Figura I. Como funcionam Likes e afins.

Segundo Matt Locke, ex-diretor de inovação da BBC, a primeira aparição de um Like na internet ocorreu em 2005, na plataforma de compartilhamento de humor B3ta, que permanece no ar até hoje; no mesmo ano o Vimeo também estreou o seu e outros vieram na sequência, geralmente acompanhado de um botão de Dislike. Em 2009, o Facebook lançou a sua versão do Like, que acabou entronizada.

Sistemas de votação alternativos também estiveram presentes desde o início, mimetizando o que acontece fora da internet, onde já existia uma longa tradição de estudo das mais variadas escalas de opinião, chamada psicometria.

A variação mais famosa aos Likes é o sistema de cinco estrelas. Até 2009, o YouTube usava-o, tal como fez Netflix até recentemente; ambos mudaram em função de dois aspectos que afetam a atribuição de estrelas, em contextos sociais. O primeiro é bem conhecido: as pessoas tendem a dar notas extremas (cinco estrelas, sobretudo), o que torna as intermediárias pouco uteis.

O segundo é mais interessante e pouco discutido: ao contrário do que se aplica aos Likes, estrelas induzem as pessoas a atribuir avaliações mais altas àquilo que entendem ter em si valor elevado ou, de outra forma, à projeção da experiência de consumo do seu Eu ideal e não àquilo que efetivamente se dispõem a consumir, de maneira engajada.

No caso específico da Netflix havia também um problema generalizado de entendimento sobre o que significavam as estrelas. Muito gente não sabe, mas as estrelas da plataforma de streaming não refletem avaliações das pessoas sobre determinado filme ou seriado; elas traduzem a chance prevista pelo algoritmo de você gostar do mesmo, o que igualmente significa que as avaliações variam conforme a conta da pessoa logada.

Assim, avaliações distorcidas pela projeção de si mesmo como amante da alta cultura penalizam o próprio sujeito, que então tende a assumir que o algoritmo é ainda pior do que ele de fato é. Em contraste, as estrelas funcionam melhor do que os likes na revisão de bens de consumo e demais contextos, onde o viés identificatório é menos intenso e a granularidade avaliativa mais importante.

A primeira etapa para compreender como este sistema deu tão certo passa pelo esclarecimento da disposição das pessoas a votar, com seus Likes e estrelas, num contexto em que não haviam algoritmos de recomendação eficientes para traduzir este esforço em algo de útil para quem fruiu do conteúdo.

Imagine que estamos em 2007 e você acabou de ver um vídeo legal de um japonês que faz arranjos de plantas exóticas. É possível que você dê um Like? Se você for uma pessoa absolutamente racional, a resposta será: não. Isso porque não há chances relevantes de retorno do investimento de sua ação. Porém é provável que você não seja absolutamente racional e que tenha pensado "sim" – note que existe um sim indireto: basta você alguma vez ter dado Like em um vídeo do YouTube ou Vimeo, sem estar logado. Deste modo, colocamos uma primeira conclusão de pé: votamos porque não somos 100% racionais ou, mais precisamente, não somos inibidos de fazê-lo porque não somos maximizadores racionais.

Um dos experimentos mais conhecidos neste tema da busca da maximização racional tem a seguinte estrutura: pega-se duas pessoas ao acaso; atribui-se a uma delas um bolo de dinheiro e uma instrução: deve oferecer uma parte deste montante para a outra parte; se esta aceitar, a divisão ocorrerá conforme acordaram; se rejeitar, ninguém ganhará nada. O resultado é que a parte que recebe uma parcela considerada injustamente pequena tende a rejeitar a oferta, ficando sem nada, junto com o outro. Com base nisto, um dos meus experimentos preferidos foi concebido. Neste, uma versão adaptada deste jogo é usado com chimpanzés, com uvas-passas no papel de recurso valioso. O resultado é que eles aceitam qualquer oferta feita. Sem tempo ruim.

A conclusão é inegável: porque não mostram sensibilidade à percepção de justiça, chimpanzés são mais racionais do que humanos, neste jogo que serve de parábola para boa parte de nossa vida econômico-social. Humanos, por sua vez, constroem sociedades mais sofisticadas em função de princípios como este, que também subjazem à votação social e funcionam na medida em que não somos radicalmente racionais e nos deixamos sensibilizar por certo senso de reciprocidade, que precede a própria formalização de noções como a de justiça.

A tênue percepção de que se deve alguma coisa após se assistir àquele vídeo que agradou ou ao malabarista do farol, também se relaciona à urgência que sentimos de avisar ao sujeito cuja mochila está aberta, que um papel está prestes a cair, mesmo que estejamos no Japão, indo embora, sem planos de voltar, como demonstrado por Herbert Gintis e outros (recomendo muito este paper).

As redes sociais elevaram a potência de lógicas neuroeconômicas, que evoluíram com a nossa espécie e hoje fazem parte da infraestrutura de nosso sistema cognitivo. Esta é apenas uma delas; trata-se da disposição atenuada inata para agir em reciprocidade e ajudar o outro nos casos em que os custos de fazê-lo são muito menores do que as consequências produzidas.

Tanto este raciocínio se sustenta que pode ser aplicado para solucionar um outro mistério frequentemente discutido: por que, afinal, damos menos estrelas/Likes na Netflix do que no YouTube? Porque no primeiro caso pagamos para assistir ao conteúdo. Em nosso cálculo mental, como diz Richard Taller, já estamos quites.

Passemos para um segundo caso. Mantidas as condições originais, o que é mais provável, você dar um Like para o arranjador de flores japonês ou para outro, de Holambra, num cenário hipotético em que você gostou igualmente dos vídeos? Se você pensa como a imensa maioria das pessoas, dirá este último. A razão para tanto é que, por mais remota que seja, existe uma chance maior deste segundo investimento gerar algum retorno; afinal, sua ação pode estimular o florista a mudar ligeiramente seu entorno. Um dia, quem sabe, você pode estar passando por Holambra e pixels floridos podem adentrar-lhe as retinas. Por menor que seja o efeito, quando este tipo de oportunidade está em jogo, tendemos a priorizar opções que de alguma forma nos favorecem.

Seguindo nesta mesma rota, conseguimos entender a natureza dos algoritmos de recomendação: em sua origem, eles são dispositivos de aceleração do retorno do investimento feito através da votação. Quem vota de acordo com suas convicções tende a ver esse mundo que nos leva a priorizar o florista de Holambra surgir rapidamente, em seu feed, emulando o que seria desejável que ocorresse lá fora, ao passo que quem dá Like para o que não gosta ou Dislike para o que gosta, acaba imerso na dissonância. E aí que mora o erro fatal da Netflix, que passou batido pela realidade das más avaliações, a despeito de ter um dos mais celebrados algoritmos.

Avaliações alinhadas a convicções profundas tendem a reforçar a percepção de que aquele mundo digital está sendo construído à imagem e semelhança de ideais estéticos, temáticos ou ideológicos, o que reforça ainda mais a chance de novos Likes.

Com isso – eis o ponto notável – o próprio algoritmo começa a ser recompensado, aceito como uma espécie de conselheiro real. É neste ponto que surgem as bolhas, como falei em evento recente do Instituto Ethos. Elas não nascem de algo especificamente vil ou maquiavélico, mas antes são consequência incontornável da arquitetura cognitivo-computacional. A situação encapsulada em que vive o sujeito de bem com seu algoritmo de recomendação meramente replica topologias que podem ser modeladas como culturas, países e afins, sem alusões a interesses específicos.

A manipulação é ingrediente opcional, que vêm na sequência.

III. Uma hipótese para entender a natureza dos sistemas de votação: a razão de querermos Likes

Se, de um lado, a coisa toda engrenou porque muitos se dispõem a votar, sob condições que praticamente não lhes permitem tirar proveito disso; de outro, ela naturalmente depende de um investimento muito maior por parte daqueles que almejam que alguém goste do que têm a mostrar, bem antes da existência do negócio publicitário que se formou e que hoje justifica financeiramente tal esforço. Um mistério ainda maior do que o anterior, que pode estar conectado a alguns dos fundamentos da evolução da vida no planeta, por bem poucos graus de separação.

Conforme as espécies organizadas em torno de um núcleo começaram a dividir espaço com os procariontes, há cerca de 1,7 bilhão de anos, a capacidade de navegar o ar a partir de direcionamentos internos passou a dar seus primeiros ares de graça neste planeta, deixando as bactérias, que só se deslocam por diferenças osmóticas do próprio meio, boquiabertas. Mas, afinal, para que lado ir? Junto com a necessidade de responder praticamente a esta pergunta, nascia a avaliação de sinais capazes de indicar desfechos bons ou ruins, princípio que se manteve constante entre as espécies subsequentes e que vale até para alguns tipos de células, como os leucócitos, que replicam aos antígenos, com um tremendo Dislike.

Porém leucócitos e organismos simples têm um impedimento fundamental à flexibilidade: apenas conseguem responder a artefatos muito específicos. A razão é a ausência de um sistema de avaliação universal; algum tipo de princípio que permita se posicionar frente as mais variadas coisas, decidindo entre elas, quando necessário, mesmo que sejam alhos e bugalhos.

Sob este pano de fundo, evoluiu um sistema de processamento de sinais, com uma estrutura particularmente genial: ele gera descargas de neurotransmissores no cérebro, as quais energizam o organismo que se aproxima de algo biologicamente valioso e dá descargas de sentido oposto, quando ele se afasta. Com isso, coisas muito diferentes podem ser avaliadas e mesmo comparadas, através destes balanços químicos, muito antes de surgirem os pensamentos.

Este sistema de produção de inclinações e afastamentos, que mexe com a energia do organismo e serve de comparador universal, é muitas vezes chamado de sistema de recompensas, ainda que o nome não faça jus ao seu papel na natureza, o qual incorpora as tomadas de decisão, como assinalado acima.

Ele teve um salto de sofisticação com roedores e mamíferos, que conseguem estabelecer relações indiretas com recompensas, isto é, entendem que algumas coisas que não tem valor próprio são relevantes por servirem de prenúncio a outras, efetivamente valiosas para eles. Esta mesma sofisticação permitiu relações com recompensas simuladas, como se dá no ato de brincar – adaptação de grande importância evolucionária, presente em roedores, mamíferos e outros – que têm como função principal a simulação de comportamentos fundamentais à vida adulta.

Por serem quase sempre serem sociais, brincadeiras costumam envolver feedbacks, os quais bancam reações de adultos, de maneira atenuada. Sem estes feedbacks, a brincadeira morre rapidamente, refletindo o fato de que as reações funcionam como fortes recompensas simuladas, mapeando-se em realidades práticas muito distantes, nesta grande adaptação do aprendizado.

Outro exemplo interessante é dado pelas recompensas simbólicas, como olhares de aprovação, sorrisos e afins, que recebemos de bom grado de estranhos, mesmo que acreditemos que nunca mais os veremos pela frente. Estes sinais igualmente bebem nas águas do aprendizado, conforme indicam-nos que o comportamento gerador da reação funciona bem, devendo ser usado em situações futuras, de mais alta relevância. Este princípio alia-se a crenças, valores, exemplos e outros fatores de formação duradoura, na determinação do repertório de estilos comportamentais de cada um, potencializando nossas chances de sucesso, em situações de incerteza.

É isso o que explica porque sentimos aquela disponibilidade aumentada para interagir – leia-se testar algumas reações – quando estamos em um país que ainda não conhecemos. É também o mesmo princípio que torna o impulso originário para a produção de conteúdo para estranhos atraente.

Esta categoria nova de comportamentos não é um tipo de brincadeira, nem tão pouco reflexo de certo impulso que se esgota no desejo de ser amado; ela é uma manifestação que bebe nos princípios que levaram à seleção do brincar, à disposição para gastar energia com comportamentos cuja única finalidade é o teste de sua capacidade de angariar aprovações e outras formas ancestrais de virtualização de recompensas.

Esta forma de produção recria, em uma escala pequena e compreensível, a lógica que rege a adaptabilidade ao mundo prático. É isso o que explica porque pré-adolescentes e adolescentes são tão suscetíveis às reações: eles estão em uma fase em que o abandono da fase do simulacro aproxima-se. E entender errado como o mundo funciona pode ter consequências drásticas.

Finalmente, com diferentes graus de discernimento, assumimos que sequer precisamos testar hipóteses para saber o que funciona e o que não funciona, bastando observar o resultado dos testes dos outros. Isso explica porque crianças e adolescentes tendem a avaliar fotos do Instagram com mais Likes como mais legais e a ativar áreas de processamento de risco no cérebro, quando as fotos mais curtidas reproduzem situações de risco. Não se trata de estupidez, mas de adaptabilidade gerando efeitos contextualmente bizarros.

Assim se revela o impulso original para a busca de Likes, sobre o qual uma enorme estrutura de validação social se ergue, gerando uma realidade aparente bem diferente, mas que ainda assim carrega este DNA.

IV. Algumas considerações para fechar

Neste ensaio consideramos os dois lados da moeda dos sistemas de votação digitais, como Likes e estrelas: o de quem vota e o de quem produz alguma coisa passível de votação. A necessidade de jogar luz sobre esta questão advém do fato de que, em seus primórdios, nenhuma das duas ações tinha potencial de gerar vantagens relevantes àquele que age, o que em geral é um indicativo de que não irão para frente.

A ideia desenvolvida para explicar o porquê do contrário pressupõe que refletem aspectos inerentes aos processos evolucionários que moldaram nossos cérebros, os quais vão muito além do sentido padrão de vantagens relevantes ou "racionalidade", que usamos de régua para avaliar aquilo que fazemos e, especialmente, aquilo que os outros fazem.

Existe uma longa linha de estudos sobre comportamentos e decisões que se desviam da racionalidade, conhecida como área das heurísticas e vieses. O interessante desses comportamentos em questão é que tão pouco se reduzem ao padrão que se popularizou neste campo. A Web 2.0, afinal, abriu as portas para novas heurísticas.

Um ponto que não podemos ignorar é que o comportamento de produzir conteúdos para os outros fruírem ganhou tração antes mesmo da inclusão dos sistemas de votação. Aliás, como assinalei, estes últimos foram implementados para resolver o desafio de curadoria que a exuberância espontânea criou. Uma das razões para tanto é que este processo de simulação do mundo não ganha sentido apenas pelo fechamento do ciclo, através de feedbacks, ele existe em todas as partes do processo. É isso o que explica porque muitas pessoas escrevem para si mesmas.

No campo do aprendizado de máquina, separamos duas formas essenciais de aprendizado: o supervisionado e o não supervisionado. O primeiro é este que se encontra nos algoritmos de recomendação, os quais, através de regressões logísticas e técnicas aparentadas, procuram reduzir a desaprovação daquilo que será exibido, a partir de sinais anteriores. O segundo tipo é o que está em classificadores de imagens e outros mais. Eles não se pautam por um fluxo de sinais, capaz de distinguir o certo do errado, mas procuram associar aquilo que entendem ter propriedades comuns. Nas etapas que não contam com feedbacks, o que fazemos é associar, de maneira não supervisionada, aquilo que executamos a aprendizados formados sobre o que tende a dar certo e errado. O princípio é ligeiramente diferente, do ponto de vista do aprendizado, mas semelhante do ponto de vista da tendência mais ancestral e profunda que, justamente, acredito ser pertinente para explicar essa dinâmica toda.

Outro ponto que não podemos deixar de lado é que este modelo funciona para explicar como esta dinâmica hegemônica para em pé. Novos princípios, igualmente importantes, manifestam-se quando a estrutura estilística é montada e uma base de seguidores passa a existir. É neste segundo contexto que as alteração dos sistemas de votação do Instagram e outras redes pode ser compreendido, conforme as boas análises já publicadas no UOL e Folha de São Paulo. No próximo ensaio, vamos mergulhar nas dinâmicas neuroeconômicas que passam a existir na maturidade destes relacionamentos. Até lá.

Sobre o Autor

Álvaro Machado Dias é neurocientista cognitivo, professor livre-docente da Universidade Federal de São Paulo, diretor do Centro de Estudos Avançados em Tomadas de Decisão, editor associado da revista científica Frontiers in Neuroscience, membro da Behavioral & Brain Sciences (Cambridge) e do MIT Tech Review Global Panel. Seus interesses intelectuais envolvem tomada de decisões de um ponto de vista cerebral, efeitos das novas tecnologias na compreensão do mundo, inteligência artificial, blockchain e o futuro da medicina. Contato: alvaromd@wemind.com.br

Sobre o Blog

Este blog trata de transformações de mentalidades, processos decisórios e formas de relacionamento humano, ditadas pela tecnologia. A ideia é discorrer sobre tendências que ainda não se popularizaram, mas que dão mostras de estarem neste caminho, com a intenção de revelar o que têm de mais esquisito, notável ou simplesmente interessante, de maneira acessível e contextualizada.