Impactos de Big Data na Ciência e na Industria 4.0

Impactos de Big Data na

Ciência e na Indústria 4.0

 

Redes sociais digitais e a

esfera pública: “fake news” e a

manipulação da opinião

coletiva

Magaly Prado

A imagem pública substitui o espaço público com a colonização publicitária –

o espaço onde se dava a comunicação social, as avenidas, as praças

públicas foram substituídos pela teleimagem das máquinas de visão,

capazes de ver e de perceber em nosso lugar.

(VIRILIO)

Ao considerar o tema das fake news, excluindo a parte histórica de que elas sempre existiram, priorizaremos neste capítulo o suceder dos tempos na trajetória da internet, com a eclosão das redes sociais e dos mensageiros instantâneos, da atroz “recentidade” que põe em risco a credibilidade do jornalismo – já padecendo da perda de audiência para o espaço numérico. A nossa proposta é discutir a popularização do termo – tornado politicóide por Donald Trump, quando passa a usá-lo para rebater, atacar e

insultar a imprensa 1 mainstream, com a qual não concorda, após ganhar as eleições de 2016 nos EUA – tidas (não oficialmente)

como manipuladas por ações de marketing 2 político ou a serviço de interesses particulares. Apesar do estratagema de campanha para persuadir os britânicos nas negociações do plebiscito do Brexit, para a saída do bloco europeu, o ressoo maior foi com a raposice de Trump.

Sobre Trump, Latour (2018) vilipendia “um presidente que inventa os fatos para se adequar ao seu humor e busca a credibilidade de qualquer um que o contradiga, parece representar a culminação dessa podridão epistêmica”, em entrevista ao The New York Times Magazine.

Na tentativa de embaralhar a noticiabilidade, fake news alcançam espalhamento rápido com a força do crescimento da republicação

pelo público 3, que acata fake news como verdade, impulsionando,

assim, os algoritmos 4 das redes, que passam a intensificar a visibilidade da desordem da informação de maneira progressiva e, consequentemente, a viralizar de forma espaventosa, confluindo no revigoramento dos filtros-bolha de informação e na cultura com a polarização de opiniões, sobretudo políticas, culminando na destilação desenfreada de ódio de cada polo.

Outrora, porém, existia um otimismo generalizado devido ao surgimento da internet. Como conta Parisier: “a grande esperança era de se estabelecer um meio no qual comunidades, e até mesmo países inteiros, pudessem cooperar para estabelecer uma cultura através da comunicação” (PARISER, 2011, p. 164). Mas, em vez disso, “a personalização levou a algo diferente: uma esfera pública manipulada e organizada por fórmulas, segregada pelo design e contrária ao diálogo”. A opinião pública coletiva, influenciada pelo conteúdo fragmentado das mídias sociais, deslegitima a imprensa e enaltece a desinformação noticiosa ou propagandística.

Antes de mais nada, a expressão fake news não pode ser traduzida ao pé da letra, porque ela abrange diversas categorias; dentre elas: notícias fraudulentas ou frágeis; informação falsa (em geral com fontes forjadas), manipulada, adulterada ou fabricada (com a intenção de enganar); desinformação (criada para prejudicar) ou má informação (sem apuração ou mal apurada ou mesmo usando a verdade, muitas vezes fora de contexto, para causar danos; notícias antigas requentadas; sensacionalismo (próprio dos tabloides); mentiras, maquiagens, boatos, fatos alternativos etc. – todas ameaçam a qualidade do jornalismo e, por conseguinte, a formação da opinião coletiva.

Problemas gerados por fake news fazem parte do que podemos entender por cibercultura, que traz à tona muitos outros problemas, como o da dominação e do controle, da exploração e da vigilância, das informações duvidosas, do isolamento e da sobrecarga de informações (que nem sempre geram conhecimento), afora atitudes que imitam a vida real, como, por exemplo, a pornografia, agora online, e a visibilidade maior que a pedofilia ganhou. Ainda assim, há outras ações, mais inofensivas, como a avalanche de spams, que tanto incomodam as pessoas (PRADO, 2011).

De que maneira as fake news se propagam estrondosamente e

exercem uma ascendência sobre o público5, manipulando sua maneira de pensar, é a incógnita por trás dos algoritmos complexos que as inflamam? A velocidade da ação algorítmica a nos trazer ilações é fato. “Seus benefícios são inegáveis, e os indivíduos e a sociedade os reconhecem. Em paralelo, contudo, proliferam impactos negativos a serem compreendidos e equacionados”, alerta Kaufman (2018, p. 46). “Dentre eles, destacam-se o viés nos processos de decisão automatizados, a invasão da privacidade e as novas formas de controle, e a personalização dos acessos e das pesquisas online” (ibidem).

Como os algoritmos funcionam, separando quem é quem, para direcionar conteúdo personalizado? De acordo com a análise de comportamento, por exemplo, o usuário entra com informações pessoais e a máquina devolve resultados a partir dos dados obtidos, através de um processo de cognição computacional, em que a máquina interpreta os signos dos internautas. A partir desses dados, o software cruza informações e oferece diversos caminhos para se navegar (PRADO, 2009) pela emoção dos perfilados. Temos assim, usuários com acesso ao que rodeia seus amigos, as comunidades traçando perfis de comportamento, reconhecendo signos semelhantes, combinados, recombinados, estimulando direcionamentos e, ainda, mostrando dados de representação icônica mais íntimos, como fotos e vídeos em situações particulares. O processamento de dados, conforme ressalta Setzer (2015),

[…] limita-se exclusivamente a manipulações estruturais dos mesmos, e é

feito por meio de programas. Estes são sempre funções matemáticas, e

portanto também são “dados”. Exemplos dessas manipulações nos casos de textos são a formatação, a ordenação, a comparação com outros textos, estatísticas de palavras empregadas e seu entorno etc.

A dadosfera é objeto de estudo desta pesquisadora desde 2005; porém, aqui, o que se tentará sondar é de onde vêm algumas das vertentes do algoritmo de redes sociais. Assim, o nosso intuito é partir da inteligência artificial, entre outras ramificações. Apesar da

teoria ou metodologia Ator-Rede 6 (ANT: actor network theory), de

Law, Callon e Latour 7, e outros que a estudam desde meados da década de 1980, ser anterior ao que se denomina Big Data, será o lume desta breve reflexão.

De seus estudos de laboratórios, Latour (2018) tinha visto “como um item aparentemente fraco e isolado – um instrumento científico, um pedaço de papel, uma fotografia, uma cultura bacteriana – poderia adquirir enorme poder por causa da complicada rede de outros itens, conhecidos como atores, que foram mobilizados em torno dele”. Em suas palavras:

Quanto mais socialmente “conectado” fosse um fato (quanto mais pessoas e coisas envolvidas em sua produção), mais efetivamente ele poderia refutar suas alternativas menos plausíveis. A ciência era “social” não apenas porque era executada por pessoas (isso, ele pensou, era um mal-entendido reducionista da palavra “social”); em vez disso, a ciência era social porque reunia uma multidão de entidades humanas e não-humanas e aproveitava seu poder coletivo para agir e transformar o mundo (LATOUR, 2018).

Cientistas políticos, enquanto isso, mostraram que os chamados indivíduos “irracionais”, especialmente aqueles que são altamente educados, em alguns casos, na verdade, agarram suas opiniões com mais força quando confrontados com fatos que os contradizem. Em vez de acusar os defensores de Trump e os negacionistas do clima de irracionalidade, Latour argumenta que é insustentável falar sobre fatos científicos como se a correção deles fosse persuasiva.

Com o intuito de estabelecer uma base histórica para a reflexão que se segue, cabe indicar o exemplo de uma máquina teórica denominada “Memex”. Essa máquina foi criada em 1945 por

Vannevar Bush 8 para melhorar a memória humana, ao permitir o armazenamento e recuperação de documentos ligados por associações; sendo considerado por muitos como o padrinho da era da internet (XIMENES apud LEÃO, 1999). Esta vinculação associativa era semelhante ao que é conhecido como hipertexto – termo cunhado na década de 1960 por Ted Nelson, reconhecedor, inclusive, de sua dívida para com Bush, tanto que o credita como sua principal influência. “Bush estava certo”, escreveu Nelson, como citado no livro From Memex to Hypertext: Vannevar Bush and the Mind’s Machine, de Nyce e Kahn (1991).

A ideia inovadora de Bush para automatizar a memória causou influência na ciência nos Estados Unidos. “Seu trabalho de criar uma relação entre o governo e a comunidade científica durante a Segunda Guerra Mundial mudou a maneira como a pesquisa

científica é feita nos EUA e promoveu o ambiente em que a internet 9 foi criada”. Bush queria incitar as pessoas a “pensar sobre a ciência no mundo moderno”, enfatizando a oportunidade para sua aplicação, pois reiterava que a automatização era um campo “negligenciado pela ciência”.

A propósito, o significado de automatização, cujo efeito é de automação, é de um sistema em que os processos operacionais são controlados e executados por meio de dispositivos mecânicos ou

eletrônicos substituindo o trabalho humano 10. Wardle (2017) traz a definição para a atualidade ao dizer que “automação é o processo de projetar uma ‘máquina’ para completar uma tarefa com pouca ou nenhuma direção humana. Realiza tarefas que seriam demoradas para os humanos completarem e as transformam em tarefas que são concluídas rapidamente e quase sem esforço”. A pesquisadora dá um exemplo: “É possível automatizar o processo de envio de um tweet, portanto, um ser humano não precisa clicar ativamente em ‘publicar’. Processos de automação são a espinha dorsal das técnicas usadas para efetivamente ‘fabricar’ a amplificação da desinformação” (WARDLE, 2017). O que explica uma das formas do desvario das chamadas fake news, especialmente na turbulência dos recentes anos eleitorais no Brasil e no exterior.

É conveniente descrever o funcionamento do Memex, no qual informações armazenadas no microfilme poderiam ser encontradas e/ou recuperadas e projetadas em uma tela no intuito de nos remeter às ações dos dias de hoje. O propósito era que a máquina pudesse estender os poderes da mente humana para formar memórias através de associações. O usuário do Memex seria capaz de fazer links entre documentos e chamadas por trilhas associativas (LEÃO, 1999).

No cenário atual, o funcionamento do Memex já não se aplica e a prática da comunicação jornalística precisa ser repensada com urgência. Para tanto, deve-se considerar a emergência da

multiplicidade de ferramentas, as 11 affordances para produção do conteúdo, outros procedimentos recentes de captura, apresentação de dados e novos modelos de pensamento e sociabilidade. “A imensa quantidade de informações na Web criou necessidades de pesquisa em sistemas de busca e compreensão de informações, que por sua vez geraram inúmeros avanços na compreensão automática de textos”, diz Cozman (2018). Finalmente, “a Web abriu mercado para empreendedores interessados em sistemas automáticos de compreensão de texto, de busca de imagens, de detecção de spam”. Outro fenômeno ocorrido há 20 anos, é a emergência de técnicas de Big Data, aqui provisoriamente caracterizado em termos de grande escala de dados que pode ser estruturada, organizada em bancos e relacionada com outros dados ou conjunto de dados trazendo resultados agregados, tanto positivos quanto negativos.

Grande parte das ferramentas em rede são automatizadas, sendo a maioria a partir da codificação concebida pelo humano. É notório que muitas delas, paulatinamente, venham facilitando as tarefas dos humanos – através de sistemas de auto-organização, análise preditiva, reconhecimento de padrões etc. –, tanto que muitos já não

trabalham sem esses recursos. A Teoria Ator-Rede 12, “como o próprio nome diz, é feita simultaneamente de atores e redes”, conforme ressaltam Santaella e Lemos (2010, p. 38).

Fernanda Bruno (2011) ressalta que “uma das afirmações mais contundentes da teoria ator-rede, especialmente reiterada por Latour, é a de que o social não existe”. Uma das muitas de suas provocações é a de que boa parte da sociologia teria se poupado do trabalho essencial de explicar como se constrói ‘o social’, transformando-o numa espécie de grande estrutura ou substância que tudo explica. O “social” não é o que explica, diz a teoria ator-rede, mas o que merece ser explicado. E explicar, nesse caso, diz Bruno, “é também construir o próprio social, ou um mundo comum, ou seja, trata-se de um ‘programa’ a um só tempo cognitivo e político”.

 

Pontos de vista da visualização de

dados

Com a rede, a possibilidade de analisar particularidades a priori – e com elas chegar a outras particularidades – é mais interessante do que imaginar, a posteriori, um todo (porque estamos acostumados a isso), ficar preso a ele, e tentando dar conta das experiências de conhecimento das pesquisas para ter a sua confirmação. Resumidamente, a partir da reflexão sobre o

pensamento de Gabriel Tarde (1843-1904) 13, LATOUR et al. (2011) aproveitam a oportunidade dada pela “súbita proliferação de bancos de dados digitais para revisitar a antiga teoria social, proposta por Tarde antes da disponibilidade de grandes ferramentas estatísticas e antes do entrincheiramento de muitas teorias sociais dentro do paradigma 2-LS” (idem). No sentido de dramatizar o contraste, os autores afirmam que “há mais complexidade nos elementos do que nos agregados”, ou, sendo mais provocativos, que “o todo é sempre menor do que a soma das partes”. Eles chamam “essa hipótese de ‘ponto-de-vista de um nível’ (1-LS) em contraste com o ‘ponto-de-vista de dois níveis’ (2-LS). Tal hipótese tem a chance de seguir apenas se ocorrer uma diferença empírica no tratamento dos dados (idem). Em suas palavras:

Esse é o porquê de tentarmos demonstrar dois pontos: a) algumas das

novas técnicas digitais e, em particular, algumas das ferramentas oferecidas

pela análise de rede podem permitir o rastreamento e a visualização do

fenômeno social de uma forma que faz o 1-LS ligeiramente mais direto que a

alternativa 2-LS; b) agora pode ser possível explicar características de ordem

social mais duradoura, aprendendo a navegar através de ‘mônadas’

sobrepostas, em vez de alternar entre os dois níveis de individual e de agregado (LATOUR et al., 2012).

Esses dados digitais de que falam os autores são considerados como “os vestígios digitais deixados por atores de dentro de banco de dados recentemente disponíveis” e que poderiam, ressaltam eles, “modificar a própria posição dessas questões clássicas de ordem social” (idem).

O argumento dos autores é o de que, quando era difícil, praticamente impossível, e bastante complicado, ou simplesmente lento, “navegar através da massa de informações sobre itens específicos, fazia sentido tratar dados sobre conexões sociais com a definição de dois níveis: um para o elemento, outro para os agregados” (idem).

Porém, uma vez que temos a experiência de seguir “os indivíduos através de suas conexões (que é frequentemente o caso com os perfis), poderia ser mais gratificante começar a navegar pelos conjuntos de dados, sem fazer distinção entre o nível do componente individual e o da estrutura agregada” (idem). Sendo assim, os autores afirmam que “torna-se possível dar alguma credibilidade à estranha ideia de ‘mônadas’, de Tarde”. Eles afirmam que esse tipo de prática de navegação “tornou-se possível somente agora pelas bases de dados disponíveis digitalmente, que tal prática poderia modificar a teoria social se pudéssemos visualizar esse novo tipo de exploração de uma forma coerente” (LATOUR et al., 2012). Nota-se que Latour et al. tratam do assunto antes do surgimento dos Big Data.

Importante lembrar que em relação à discussão de se voltar ao todo para entender as partes, a definição das “Mônadas”, de Tarde, nas palavras dos autores, “dissolve[m] o dilema e redefine[m] a noção do todo, realocando-a como entidades sobrepostas que herdam uma das outras” (idem). A questão é polêmica e eles estão conscientes de que essas bases de dados estão cheias de defeitos, e que elas mesmas “incorporam uma definição bastante crua da sociedade; que são marcadas por fortes assimetrias de poder e, acima de tudo, que elas marcam apenas um momento passageiro de cruzamento na rastreabilidade das conexões sociais”. Além disso, eles estão “dolorosamente conscientes das limitações

estreitas que lhes são colocadas pela análise de rede 14 e pelas limitações das ferramentas de visualização disponíveis hoje”. Mas eles frisam um ponto com o qual é possível pactuar: “seria uma pena perder esta oportunidade de explorar uma alternativa tão poderosa, capaz de fornecer uma outra maneira de abordar as ciências sociais de forma empírica e quantitativa, sem perder a sua necessária ênfase nos detalhes” (idem).

Byung-Chul Han (2018) profere opinião adversa: “Big data torna o pensamento supérfluo porque se tudo é contável, tudo é o igual. Estamos em plena datação: o homem não é mais soberano de si mesmo, mas é o resultado de uma operação algorítmica que o domina sem que ele perceba isso”.

Vemos isso na China com a concessão de vistos de acordo com os dados

manipulados pelo Estado ou na técnica de reconhecimento facial. A revolta

seria parar de compartilhar dados ou de estar nas redes sociais? […]

Precisamos de uma carta digital que recupere a dignidade humana e pense

em uma renda básica para as profissões que devorarão novas tecnologias

(HAN, 2018).

Quanto à influência das novas tecnologias nas profissões, ao ser questionado sobre o impacto de mudanças na estrutura da

informação, Steve Coll 15 afirma que “ele é mais positivo e, possivelmente, de efeito mais duradouro, pois ele tem a ver com a estrutura que a informação passou a ter com o advento dos Big Data e o uso de softwares baseados em algoritmos, capazes de processar imensos volumes de dados”. Disse, ainda, que isso impactou diretamente o jornalismo investigativo:

Em projetos como Panama Papers 16 – mudando a forma como o jornalismo

é feito, com aumento da colaboração entre as organizações de mídia. Houve

investigações que foram feitas por até 60 veículos em conjunto, todos

guardando os mesmos segredos e publicando ao mesmo tempo. Isso era

algo impensável dez anos atrás. Outro aspecto são os jornalistas

colaborando com cientistas da computação e de dados para o bem público.

Há diversos casos de reportagens premiadas feitas a partir da análise de

uma grande quantidade de dados (COLL, 2018).

Sobre acreditar ou não que programação, tecnologia de dados e outras áreas relacionadas deveriam fazer parte do ensino atual nas escolas de jornalismo, Coll respondeu que sim: “Porque, na era do Big Data, é difícil para o jornalista levar adiante sua função democrática e constitucional de informar, se ele não souber examinar da maneira correta os dados e algoritmos que estão sendo utilizados e seus impactos na sociedade”. Ele reforça que é preciso “literalmente olhar por baixo dos códigos e ver como eles são feitos. Os tribunais americanos estão usando softwares de algoritmo para determinar sentenças baseadas em indicações de como alguns criminosos irão reagir, se podem ou não retornar ao crime”. Ressalta, ainda, “que os processos de engenharia utilizados nos códigos das chamadas ‘fake news’ podem influenciar a opinião pública. Há várias questões muito importantes de interesse público, que estão sendo desenvolvidas com o suporte de engenheiros e especialistas em dados”, finaliza Coll, afirmando que “isso muda significativamente as habilidades necessárias para o exercício do jornalismo hoje”.

Temos um panorama midiático no qual mais técnicas serão adotadas na produção de notícias: “análises algorítmicas de base de dados, visualização de dados, solicitações de conteúdo por parte de amadores, produção automatizada de narrativas, criação de narrativas baseadas em dados entre outros”, como afirmam Anderson, Bell & Shirky (2013). Eles entendem que em 2020, os exploradores de dados, criadores de visualizações de informação, ou designer de experiência interativa, terão em mãos um conjunto muito mais refinado de ferramentas do que qualquer um existente na atualidade.

Faz-se necessário debater também a interatividade, jamais ocorrida de forma tão intensa, e a entrada do jornalismo aberto gerado pelo usuário (ou jornalismo colaborativo, participativo etc.) como estratégia de acompanhamento de vanguardas, mesmo que desconfiando do que chega desse material de não-jornalistas e, com isso, aumentando o grau de checagem, fazendo paralelos com as novas funções e manifestações que surgem com as diferentes

etapas da web (1.0 17 18 , 2.0, 3.0 e quantas numerações mais possam aparecer como marcos), como a personalização (quando os sites monitoram o rastro do usuário), os filtros baseados em palavras-chave (tags) e ranqueamento mostrando preferências.

Uma visão distinta e’ defendida por Anderson (2018), editor da revista Wired, que entende que grandes quantidades de dados e matemática aplicada substituem todas as outras ferramentas que podem ser usadas; ele questiona: “Quem sabe por que as pessoas fazem o que fazem?” e como o fazem. Anderson é taxativo ao afirmar que “podemos rastreá-lo e medi-lo com uma fidelidade sem precedentes. Com dados suficientes, os números falam por si”.

A nova disponibilidade de enormes quantidades de dados, juntamente com

as ferramentas estatísticas para processar esses números, oferece uma

maneira totalmente nova de entender o mundo. A correlação substitui a

causação, e a ciência pode avançar mesmo sem modelos coerentes, teorias

unificadas ou, na verdade, qualquer explicação mecanicista (ANDERSON,

2018).

Apesar de polemica, a afirmação de Anderson parece encontrar ecos, por exemplo em Castro (2018), ao afirmar que: “muitas relações que enlaçam os traços digitais dos usuários não estão dadas com antecedência, mas precisam ser descobertas, desafio a que se propõe a analítica dos dados, peça-chave da governança algorítmica. O grande trunfo desta é o escopo do Big Data”, ao qual ela se acopla,

no tocante ao volume, velocidade e variabilidade – a fórmula dos 3 Vs,

introduzida por Laney (2001). “O prospecto alardeado do Big Data é trazer à

luz e descobrir o que nunca foi observado”, alega Reigeluth (2014, p. 248),

“abandonando os rígidos métodos hipotético-dedutivos de raciocínio, e

abraçando novas ferramentas indutivas, que se apoiam em vastas extensões

de dados aráveis” (CASTRO, 2018).

Com a finalidade de evocar a presença de autores que se debruçam sobre temas quentes, similares ao que é aqui estudado, é proveitoso dar réplicas às falas de Beate Josephi. Ela acaba por pressionar as fronteiras do jornalismo, ao invés de estabelecê-las, ao dizer que “uma nova estética precisa ser explorada e assumida, de forma a oferecer uma aparente impressão de participação não-mediada nos eventos. Não mediar, ou mesmo não mostrar que se está mediando, é crucial nesse momento, pois as pessoas estão cansadas de serem mediadas” (JOSEPHI, 2016, p. 13). A partir do surgimento da internet e a certeza de que todos podem participar, cai retumbantemente o monopólio da informação de quem quer que seja e – não é preciso ir atrás dos números (mas, eles existem para comprovar) – esse movimento não tem volta.

Trata-se de um envolvimento que deixa de ser latente e emerge, pois, se audiência vem de audição e de prestar atenção a quem vos fala, ela também quer ser ouvida, chamar a atenção para sua participação. “Isso implica não só a interatividade em relação à palavra escrita, mas também uma expectativa em ‘estar presente’ em eventos e mostrá-los da maneira como ‘eles aconteceram’” (JOSEPHI, 2016). Muito disso ocorre porque a imprensa mainstream nem sempre cobre os eventos como realmente acontecem, já que não estamos falando apenas do foco em que se dá, ou o recorte escolhido, (até porque, não dá mesmo para mostrar tudo, o tempo todo, no espaço limitado da mídia tradicional) e, sim, da manipulação como distorção da verdade que sempre existiu, mas que na era digital é mais aparente e o incremento dado nos é apresentado de modo sistemático.

Com a análise do comportamento dos perfis nas redes sociais, seja de humanos e não humanos (bots, ciborgues), procuramos entender o veloz processo de manipulação da opinião na esfera pública conectada. De forma contínua e multiplicadora, a utilização de fake news e similares ocorre com a intenção de influenciar diretamente um certo segmento ignorante e/ou mal intencionado da sociedade.

Concluiremos provisoriamente nossa reflexão relembrando Gilbert Simondon (1924-1989), mais conhecido pela sua filosofia da técnica do que pela sua teoria da individuação, da qual sua reflexão sobre os objetos técnicos é decorrente – entendendo que é possível levar este estudo a patamares que não dissociam humanos, coisas e máquinas, ou seja, internautas, jornalistas, não jornalistas, softwares automáticos, robôs, bots etc.. Afinal, uma das características marcantes do pensamento de Simondon está, conforme ressalta JUNK (2017), na noção científica de informação, entendida como entidade imaterial, possuidora de propriedades organizacionais, com estrutura matemática, e que reúne, em um mesmo grupo, seres vivos em geral, seres humanos em particular e seres artificiais.

 

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