{"id":4361,"date":"2026-11-10T16:55:00","date_gmt":"2026-11-10T16:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/breakingnewsfront.com\/?p=4361"},"modified":"2026-10-29T16:11:06","modified_gmt":"2026-10-29T16:11:06","slug":"la-influencia-que-tienen-los-algoritmos-en-las-opiniones-y-preferencias-de-millones-de-usuarios","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/breakingnewsfront.com\/pt\/la-influencia-que-tienen-los-algoritmos-en-las-opiniones-y-preferencias-de-millones-de-usuarios\/","title":{"rendered":"A influ\u00eancia que tem os algoritmos nas opini\u00f5es e prefer\u00eancias de milh\u00f5es de usu\u00e1rios"},"content":{"rendered":"

Um feed que parece feito sob medida para voc\u00ea pode moldar o que chama sua aten\u00e7\u00e3o antes mesmo de voc\u00ea formar uma opini\u00e3o. Algoritmos digitais ajudam a selecionar v\u00eddeos, publica\u00e7\u00f5es, resultados de busca e an\u00fancios a partir de uma enorme quantidade de informa\u00e7\u00f5es online. Suas escolhas podem influenciar o que voc\u00ea percebe, mas n\u00e3o determinam todas as suas opini\u00f5es ou prefer\u00eancias.<\/p>\n

Diariamente, as pessoas utilizam servi\u00e7os que classificam e sugerem conte\u00fado, muitas vezes sem conhecer as regras por tr\u00e1s dessas escolhas. Uma publica\u00e7\u00e3o familiar pode aparecer ao lado de algo surpreendente, enquanto outros materiais permanecem bem abaixo na tela. Essa sele\u00e7\u00e3o pode moldar o que parece interessante, familiar ou que vale o seu tempo.<\/p>\n

Esta explica\u00e7\u00e3o para iniciantes mostra como esses sistemas funcionam, onde voc\u00ea os encontra e como pensar sobre sua influ\u00eancia. O objetivo n\u00e3o \u00e9 considerar toda recomenda\u00e7\u00e3o como prejudicial ou ben\u00e9fica. Encare uma recomenda\u00e7\u00e3o personalizada como uma sugest\u00e3o, n\u00e3o como um retrato neutro ou completo do mundo.<\/p>\n<\/p>\n

O que \u00e9 um algoritmo e quais s\u00e3o suas partes b\u00e1sicas?<\/h2>\n

Uma receita \u00e9 um algoritmo simples: os ingredientes entram, as etapas sequenciais executam o trabalho e o resultado \u00e9 um prato pronto. Um algoritmo de computador \u00e9 um conjunto ordenado e finito de instru\u00e7\u00f5es para concluir uma tarefa ou resolver um problema. Suas partes b\u00e1sicas s\u00e3o entrada, processamento e sa\u00edda, que juntas transformam uma tarefa em um resultado.<\/p>\n

Entrada significa a informa\u00e7\u00e3o fornecida a um processo antes de ele come\u00e7ar.<\/strong> Em uma receita, a entrada inclui os ingredientes e as quantidades. O processo \u00e9 a sequ\u00eancia de a\u00e7\u00f5es, como misturar e assar. A sa\u00edda \u00e9 o prato finalizado, desde que os passos e as medidas estejam de acordo com a receita.<\/p>\n

A verifica\u00e7\u00e3o de formul\u00e1rios digitais utiliza o mesmo padr\u00e3o. A entrada de dados pode incluir nome, endere\u00e7o de e-mail e data. O processo verifica se os campos obrigat\u00f3rios foram preenchidos e se o e-mail segue o padr\u00e3o esperado. O resultado pode indicar que o formul\u00e1rio est\u00e1 pronto ou apontar para um campo ausente.<\/p>\n

Instru\u00e7\u00f5es claras<\/em> Um algoritmo ajuda um procedimento a funcionar de forma consistente. Suas etapas precisam de uma ordem definida, um ponto de parada e detalhes suficientes para lidar com casos comuns. Um algoritmo pode ser um procedimento escrito ou um processo codificado e n\u00e3o precisa ser executado em um computador.<\/p>\n

\n

Para que uma tarefa seja repet\u00edvel, suas instru\u00e7\u00f5es devem atribuir a cada etapa um lugar claro na sequ\u00eancia.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Uma receita pode seguir etapas algor\u00edtmicas sem um computador, assim como um cheque digital pode aplicar regras \u00e0s informa\u00e7\u00f5es. Ambos precisam de uma maneira de processar as informa\u00e7\u00f5es recebidas e produzir um resultado \u00fatil. Um procedimento com etapas faltantes pode funcionar uma vez por sorte, mas falhar em um caso ligeiramente diferente.<\/p>\n

O A explica\u00e7\u00e3o dos algoritmos feita pelo The Conversation<\/a> Descreve como as instru\u00e7\u00f5es transformam a entrada em sa\u00edda por meio de decis\u00f5es e repeti\u00e7\u00e3o. Etapas claras tamb\u00e9m facilitam a identifica\u00e7\u00e3o de onde um procedimento falhou. Verifique se um procedimento tem um ponto de parada claro e se contempla os casos comuns que ele deve tratar.<\/p>\n

Como funcionam os algoritmos na programa\u00e7\u00e3o e na IA?<\/h2>\n

Um programa come\u00e7a com um procedimento que especifica o que fazer antes que o c\u00f3digo diga ao computador como faz\u00ea-lo. Um algoritmo \u00e9 a l\u00f3gica por tr\u00e1s de um programa, enquanto o c\u00f3digo expressa essa l\u00f3gica em uma linguagem que o computador consegue executar.<\/strong> Voc\u00ea pode planejar os passos antes de escolher uma linguagem de programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Como construir um algoritmo passo a passo<\/h3>\n

Comece nomeando a tarefa em uma \u00fanica frase, como "verificar se um n\u00famero \u00e9 par". Identifique a entrada e, em seguida, descreva a sa\u00edda esperada. Para esta tarefa, a entrada \u00e9 um n\u00famero e a sa\u00edda \u00e9 uma mensagem informando se ele \u00e9 par ou n\u00e3o.<\/p>\n

Escreva as instru\u00e7\u00f5es na seguinte ordem: leia o n\u00famero, divida-o por dois, verifique o resto e exiba a mensagem correta. Em seguida, teste o procedimento com entradas comuns, como 8 e 11. Um bom teste verifica se cada resultado corresponde \u00e0 regra que voc\u00ea definiu.<\/p>\n

Experimente tamb\u00e9m com casos extremos, como zero ou um valor que a tarefa n\u00e3o permite. Scratch, Blockly, Flowgorithm, PSeInt e RAPTOR ajudam iniciantes a representar ou praticar algoritmos. Alguns oferecem blocos visuais ou fluxogramas, para que voc\u00ea possa se concentrar na sequ\u00eancia antes de escrever c\u00f3digos mais complexos.<\/p>\n

Como a IA e o aprendizado de m\u00e1quina usam algoritmos<\/h3>\n

Intelig\u00eancia artificial, ou IA, \u00e9 um campo da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o. Um algoritmo \u00e9 um processo ou conjunto de regras que um sistema de IA pode usar. A IA em si n\u00e3o \u00e9 um \u00fanico algoritmo: os sistemas combinam algoritmos com dados e poder computacional para realizar tarefas.<\/p>\n

A aprendizagem de m\u00e1quina \u00e9 uma abordagem de IA na qual um sistema usa exemplos para identificar padr\u00f5es e ajustar previs\u00f5es. Por exemplo, um sistema pode aprender com exemplos passados para estimar qual item pode interessar a algu\u00e9m. Seu resultado depende das informa\u00e7\u00f5es recebidas e do processo usado para interpret\u00e1-las.<\/p>\n

Uma cifra de deslocamento de letras mostra como um processo preciso manipula o texto. Para decodificar uma mensagem, cada letra \u00e9 movida cinco posi\u00e7\u00f5es para tr\u00e1s em um alfabeto espanhol que inclui o \u00f1. Quando um deslocamento ultrapassa o in\u00edcio do alfabeto, ele retorna ao final, deixando os espa\u00e7os inalterados.<\/p>\n

Usando essas regras, \u201cKJQNE INF IJ QTX UW TLWF RFI TWJX\u201d decodifica para \u201cFELIZ DIA DE LOS PROGRAMADORES\u201d somente se o texto codificado estiver espa\u00e7ado e deslocado de forma consistente. Neste exemplo, a sa\u00edda depende do alfabeto e da regra de deslocamento, n\u00e3o do aprendizado. Teste um algoritmo em uma entrada pr\u00f3xima ao limite de suas regras, n\u00e3o apenas no exemplo que o fez funcionar pela primeira vez.<\/p>\n

Que tipos de algoritmos resolvem problemas diferentes?<\/h2>\n

A busca bin\u00e1ria restringe a busca em uma cole\u00e7\u00e3o ordenada verificando o elemento do meio e, em seguida, escolhendo a metade relevante. \u00c9 um dos v\u00e1rios tipos de algoritmos, cada um desenvolvido para um problema diferente. O m\u00e9todo correto depende da tarefa e do que \u00e9 mais importante: velocidade, precis\u00e3o ou facilidade de verifica\u00e7\u00e3o.<\/strong><\/p>\n

Sequ\u00eancias, condicionais e repeti\u00e7\u00f5es s\u00e3o estruturas de controle b\u00e1sicas: elas descrevem como as instru\u00e7\u00f5es s\u00e3o executadas. M\u00e9todos de busca, ordena\u00e7\u00e3o, algoritmos gulosos, programa\u00e7\u00e3o din\u00e2mica e probabil\u00edsticos descrevem estrat\u00e9gias mais amplas para resolver problemas. Cada estrat\u00e9gia tem casos de uso \u00fateis, mas nenhum m\u00e9todo isolado se adequa a todas as tarefas.<\/p>\n

Algoritmos de busca<\/em> Localizar um item. A busca sequencial verifica os itens um por um, enquanto a busca bin\u00e1ria restringe repetidamente uma cole\u00e7\u00e3o j\u00e1 ordenada. Os algoritmos de ordena\u00e7\u00e3o organizam os itens, sendo o bubble sort, o selection sort e o quick sort alguns exemplos conhecidos. Esses exemplos mostram diferentes maneiras de organizar uma cole\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Algoritmos gulosos escolhem uma op\u00e7\u00e3o local promissora a cada passo. O m\u00e9todo do caminho mais curto de Dijkstra usa esse tipo de estrat\u00e9gia para encontrar rotas em uma rede. Uma escolha gulosa pode n\u00e3o alcan\u00e7ar o \u00f3timo global, portanto, o m\u00e9todo funciona melhor quando suas regras favorecem o resultado desejado.<\/p>\n

A programa\u00e7\u00e3o din\u00e2mica armazena resultados de problemas menores e os reutiliza. Um c\u00e1lculo de Fibonacci pode usar valores armazenados anteriormente em vez de resolver repetidamente os mesmos subproblemas. Algoritmos probabil\u00edsticos usam aleatoriedade para encontrar um resultado adequado; os m\u00e9todos de Monte Carlo e Las Vegas s\u00e3o dois exemplos.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Fam\u00edlia de algoritmos<\/th>\nTarefa<\/th>\nExemplo nomeado<\/th>\n<\/tr>\n
Procurar<\/td>\nLocalize um item<\/td>\nBusca bin\u00e1ria<\/td>\n<\/tr>\n
Classifica\u00e7\u00e3o<\/td>\nEncomende uma cole\u00e7\u00e3o<\/td>\nClassifica\u00e7\u00e3o r\u00e1pida<\/td>\n<\/tr>\n
Ambicioso<\/td>\nEscolha uma op\u00e7\u00e3o local promissora.<\/td>\nM\u00e9todo do caminho mais curto de Dijkstra<\/td>\n<\/tr>\n
Programa\u00e7\u00e3o din\u00e2mica<\/td>\nReutilizar resultados de subproblemas armazenados<\/td>\nC\u00e1lculo da sequ\u00eancia de Fibonacci<\/td>\n<\/tr>\n
Probabil\u00edstico<\/td>\nUse a aleatoriedade para encontrar um resultado adequado.<\/td>\nMonte Carlo<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n

Os algoritmos tamb\u00e9m podem ser descritos como quantitativos ou qualitativos, e computacionais ou n\u00e3o computacionais. Um algoritmo matem\u00e1tico pode calcular 1 + 1 = 2, usando 1 e 1 como entradas e 2 como sa\u00edda. Um procedimento baseado em regras pode formar plurais, mas deve levar em conta exce\u00e7\u00f5es, como matrizes se tornando matrizes.<\/p>\n

A codifica\u00e7\u00e3o de Huffman comprime informa\u00e7\u00f5es atribuindo c\u00f3digos com base na frequ\u00eancia com que os s\u00edmbolos aparecem. A ordena\u00e7\u00e3o por sele\u00e7\u00e3o e a ordena\u00e7\u00e3o por bolha oferecem outras maneiras de ordenar itens, enquanto o m\u00e9todo de Las Vegas usa aleatoriedade, mas verifica o resultado. Esses exemplos n\u00e3o representam uma classifica\u00e7\u00e3o dos algoritmos mais utilizados.<\/p>\n

A velocidade, a precis\u00e3o e a facilidade de valida\u00e7\u00e3o de um m\u00e9todo podem ter impactos opostos. A abordagem mais r\u00e1pida pode ser mais dif\u00edcil de verificar, enquanto um m\u00e9todo simples e exato pode levar mais tempo em uma tarefa complexa. Antes de escolher um m\u00e9todo, defina se a tarefa prioriza velocidade, precis\u00e3o ou facilidade de valida\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Como os algoritmos digitais classificam o que voc\u00ea v\u00ea online?<\/h2>\n

Um feed classificado \u00e9 uma sele\u00e7\u00e3o, n\u00e3o um registro completo de tudo o que \u00e9 publicado online. Um sistema de recomenda\u00e7\u00e3o prev\u00ea o que pode lhe interessar e, em seguida, ordena publica\u00e7\u00f5es, resultados de pesquisa, v\u00eddeos ou an\u00fancios. Sua classifica\u00e7\u00e3o reflete os sinais que considera, e n\u00e3o uma medida completa do que importa.<\/strong><\/p>\n

Esses algoritmos podem usar atividades anteriores, interesses inferidos, padr\u00f5es entre usu\u00e1rios semelhantes e contexto, como hor\u00e1rio do dia ou dispositivo. Eles podem estimar com o que voc\u00ea interagir\u00e1 e, em seguida, classificar o conte\u00fado com base nessa previs\u00e3o. A combina\u00e7\u00e3o de dados e sua import\u00e2ncia podem variar de acordo com a plataforma e o contexto.<\/p>\n

Um feed classificado ordena os itens de um fluxo cont\u00ednuo de conte\u00fado. Uma p\u00e1gina de resultados de pesquisa responde a uma consulta espec\u00edfica, portanto, a relev\u00e2ncia para essa pesquisa ajuda a determinar sua ordem. No Google, a classifica\u00e7\u00e3o de pesquisa tamb\u00e9m pode considerar a qualidade dos links recebidos e o contexto geogr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Configura\u00e7\u00e3o online<\/th>\nSinais considerados<\/th>\nO que \u00e9 classificado<\/th>\n<\/tr>\n
Feed social<\/td>\nAtividade anterior e rela\u00e7\u00e3o com o autor do p\u00f4ster<\/td>\nPostagens<\/td>\n<\/tr>\n
Pesquisa na Web<\/td>\nRelev\u00e2ncia, v\u00ednculos e contexto geogr\u00e1fico<\/td>\nResultados da pesquisa<\/td>\n<\/tr>\n
Recomenda\u00e7\u00f5es de v\u00eddeo ou produto<\/td>\nInteresses inferidos e padr\u00f5es de usu\u00e1rios semelhantes<\/td>\nV\u00eddeos ou produtos<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n

As redes sociais podem levar em considera\u00e7\u00e3o sua atividade e seu relacionamento com o autor de uma publica\u00e7\u00e3o. Os sinais de classifica\u00e7\u00e3o do Instagram incluem interesse, relev\u00e2ncia e esse relacionamento. EdgeRank era um nome anterior para o sistema de classifica\u00e7\u00e3o do feed do Facebook, n\u00e3o o nome do sistema de classifica\u00e7\u00e3o atual.<\/p>\n

As recomenda\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m influenciam o conte\u00fado exibido nas plataformas de v\u00eddeo. O YouTube estima que mais de 70% das visualiza\u00e7\u00f5es em sua plataforma sejam provenientes de recomenda\u00e7\u00f5es, e n\u00e3o de buscas ou links compartilhados. Os algoritmos de publicidade online tamb\u00e9m podem selecionar o p\u00fablico-alvo para an\u00fancios espec\u00edficos.<\/p>\n

Esses sistemas processam grandes quantidades de informa\u00e7\u00e3o, o que torna um fluxo ordenado \u00fatil para encontrar itens rapidamente. Uma combina\u00e7\u00e3o diferente de sinais pode colocar materiais diferentes no topo da lista, mesmo quando duas pessoas usam o mesmo servi\u00e7o. Lembre-se de que ver um item no topo significa que ele foi classificado com destaque, n\u00e3o que seja o item mais preciso ou importante.<\/p>\n

Como os algoritmos podem mudar opini\u00f5es e prefer\u00eancias?<\/h2>\n

Em um experimento de campo realizado em 2023, sete semanas no feed algor\u00edtmico de X aumentaram o engajamento e influenciaram algumas opini\u00f5es pol\u00edticas em uma dire\u00e7\u00e3o conservadora. As mudan\u00e7as observadas afetaram algumas opini\u00f5es, mas n\u00e3o todas as posi\u00e7\u00f5es pol\u00edticas testadas.<\/strong> Essa distin\u00e7\u00e3o \u00e9 importante quando se considera como um feed pode influenciar a exposi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

O que o Experimento X Feed de 2023 descobriu<\/h3>\n

O experimento de campo randomizado envolveu usu\u00e1rios ativos do X nos EUA em 2023. Os pesquisadores trocaram o feed cronol\u00f3gico dos participantes por um feed algor\u00edtmico durante sete semanas. A mudan\u00e7a aumentou o engajamento e direcionou algumas opini\u00f5es para uma postura mais conservadora.<\/p>\n

Essas mudan\u00e7as envolveram pontos de vista sobre prioridades pol\u00edticas, investiga\u00e7\u00f5es criminais contra Donald Trump e a guerra na Ucr\u00e2nia. Experimento de alimenta\u00e7\u00e3o X 2023<\/a> N\u00e3o foi encontrado nenhum efeito significativo na polariza\u00e7\u00e3o afetiva ou no partidarismo autodeclarado. Uma mudan\u00e7a em algumas opini\u00f5es n\u00e3o significa que todas as medidas pol\u00edticas tenham mudado.<\/p>\n

O algoritmo X estudado promoveu conte\u00fado conservador e reduziu a visibilidade de publica\u00e7\u00f5es da m\u00eddia tradicional. Alguns usu\u00e1rios continuaram seguindo contas de ativistas conservadores que haviam come\u00e7ado a seguir mesmo ap\u00f3s o algoritmo ser desativado. Esse padr\u00e3o demonstra como mudan\u00e7as na exposi\u00e7\u00e3o podem influenciar as escolhas posteriores dos usu\u00e1rios.<\/p>\n

O que o ranking baseado no engajamento amplificou<\/h3>\n

Um experimento randomizado, realizado entre 11 e 27 de fevereiro de 2023, contou com a participa\u00e7\u00e3o de 806 usu\u00e1rios \u00fanicos do Twitter nos EUA. Eles participaram 1.730 vezes. Os pesquisadores compararam os 10 primeiros tweets classificados por engajamento com os 10 primeiros tweets classificados em ordem cronol\u00f3gica inversa.<\/p>\n

A classifica\u00e7\u00e3o baseada no engajamento amplificou conte\u00fado emocionalmente carregado e hostil a grupos externos. Os usu\u00e1rios relataram que esse conte\u00fado os fez sentir pior em rela\u00e7\u00e3o ao seu grupo pol\u00edtico externo. Os participantes n\u00e3o preferiram os tweets pol\u00edticos selecionados pelo algoritmo baseado no engajamento.<\/p>\n

Uma an\u00e1lise explorat\u00f3ria descobriu que a classifica\u00e7\u00e3o por prefer\u00eancias declaradas reduziu o conte\u00fado raivoso, partid\u00e1rio e hostil a grupos externos. Essa abordagem tamb\u00e9m pode refor\u00e7ar c\u00e2maras de eco. Um m\u00e9todo de classifica\u00e7\u00e3o pode reduzir um efeito indesejado, mas criar um risco diferente.<\/p>\n

Como o Facebook mudou seus objetivos no feed<\/h3>\n

Em 2015, o Facebook alterou seu algoritmo de feed para maximizar o tempo gasto lendo ou assistindo a conte\u00fado. Essa mudan\u00e7a levou a um uso mais passivo, conte\u00fado produzido mais profissionalmente, menos intera\u00e7\u00e3o social e menos compartilhamento de conte\u00fado original. Uma meta baseada no tempo pode moldar o tipo de material que atrai a aten\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Posteriormente, o Facebook enfatizou as \u201cintera\u00e7\u00f5es sociais significativas\u201d, impulsionando publica\u00e7\u00f5es de amigos e familiares e publica\u00e7\u00f5es com muitos coment\u00e1rios. A maior pondera\u00e7\u00e3o das rea\u00e7\u00f5es emocionais provou ser problem\u00e1tica, pois as publica\u00e7\u00f5es com muitos coment\u00e1rios tamb\u00e9m deixavam as pessoas mais irritadas. Uma m\u00e9trica que parece sinalizar interesse tamb\u00e9m pode recompensar conte\u00fado que provoca sentimentos fortes.<\/p>\n

Cada experimento mediu usu\u00e1rios, per\u00edodos de tempo e resultados espec\u00edficos, e n\u00e3o uma resposta universal a todas as publica\u00e7\u00f5es. Uma publica\u00e7\u00e3o pode afetar a exposi\u00e7\u00e3o e algumas opini\u00f5es sem produzir uma mudan\u00e7a mensur\u00e1vel em todas as atitudes pol\u00edticas.<\/p>\n

Os algoritmos criam bolhas de filtro?<\/h2>\n

Uma bolha de filtro \u00e9 a previs\u00e3o de que a personaliza\u00e7\u00e3o ir\u00e1 restringir sistematicamente o leque de not\u00edcias que uma pessoa encontra. A hip\u00f3tese descreve um padr\u00e3o esperado, n\u00e3o um resultado garantido para todos os usu\u00e1rios.<\/strong> \u00c9 algo relacionado a uma c\u00e2mara de eco, mas diferente dela.<\/p>\n

O que prev\u00ea a hip\u00f3tese da bolha de filtro<\/h3>\n

A hip\u00f3tese da bolha de filtro afirma que a sele\u00e7\u00e3o personalizada pode mostrar repetidamente a uma pessoa conte\u00fado que corresponda a seus interesses preexistentes. Com o tempo, essa pessoa pode se deparar com menos pontos de vista ou t\u00f3picos. Os resultados de busca do Google e os feeds do Facebook s\u00e3o diferentes ambientes digitais onde a sele\u00e7\u00e3o pode moldar a exposi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Uma c\u00e2mara de eco descreve um ambiente onde as pessoas encontram principalmente opini\u00f5es semelhantes \u00e0s suas. Isso pode acontecer por meio de escolhas sociais e conversas, n\u00e3o apenas por meio de algoritmos. Uma bolha de filtro se concentra na sele\u00e7\u00e3o personalizada; uma c\u00e2mara de eco se concentra nas opini\u00f5es que uma pessoa encontra.<\/p>\n

O que a pesquisa sobre diversidade nas not\u00edcias revela<\/h3>\n

Uma revis\u00e3o de pesquisas constatou que a sele\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica por mecanismos de busca, m\u00eddias sociais e outras plataformas digitais geralmente leva a um consumo de not\u00edcias ligeiramente mais diversificado. Esse padr\u00e3o geral difere da previs\u00e3o da bolha de filtros, que apontava para uma exposi\u00e7\u00e3o a not\u00edcias mais restrita. Ele descreve um resultado amplo encontrado em diversas pesquisas, e n\u00e3o a experi\u00eancia de cada indiv\u00edduo.<\/p>\n

O revis\u00e3o de pesquisa sobre o uso de not\u00edcias digitais<\/a> Descobriu-se que as c\u00e2maras de eco online s\u00e3o menos comuns do que se sup\u00f5e e n\u00e3o se encontrou suporte para a hip\u00f3tese da bolha de filtro. Isso n\u00e3o significa que todas as pessoas veem uma gama equilibrada de opini\u00f5es, ou que as c\u00e2maras de eco online n\u00e3o existam.<\/p>\n

As pessoas ainda podem ter h\u00e1bitos de consumo de not\u00edcias restritos, e plataformas ou escolhas espec\u00edficas podem limitar o que elas encontram. O padr\u00e3o geral da an\u00e1lise corrige uma afirma\u00e7\u00e3o excessivamente ampla sobre personaliza\u00e7\u00e3o. Considere o padr\u00e3o geral da an\u00e1lise como uma corre\u00e7\u00e3o a uma afirma\u00e7\u00e3o excessivamente ampla, e n\u00e3o como uma garantia sobre o feed de not\u00edcias de qualquer pessoa em particular.<\/p>\n

Em que outros lugares os algoritmos s\u00e3o usados no dia a dia?<\/h2>\n

Os algoritmos podem lidar silenciosamente com tarefas t\u00e3o diversas quanto estimar uma rota, sinalizar uma cobran\u00e7a suspeita e verificar um formul\u00e1rio digital. Eles podem automatizar trabalhos repetitivos, processar informa\u00e7\u00f5es e auxiliar na tomada de decis\u00f5es. Um resultado \u00fatil ainda depende das informa\u00e7\u00f5es que entram no processo.<\/strong><\/p>\n

Os usos di\u00e1rios incluem corre\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de teclado, texto preditivo, filtragem de spam, desbloqueio facial e agrupamento de fotos. Tamb\u00e9m incluem escolha de rotas por GPS, estimativas de tr\u00e1fego, hor\u00e1rios de \u00f4nibus, busca de caronas e roteamento de encomendas. Cada tarefa segue regras adequadas a uma entrada espec\u00edfica e ao resultado esperado.<\/p>\n

Previs\u00e3o do tempo, controle de termostato, ciclos de m\u00e1quina de lavar roupa, alertas de fraude e autoriza\u00e7\u00e3o de cart\u00e3o de cr\u00e9dito s\u00e3o outros exemplos. O mesmo ocorre com cheques em caixas eletr\u00f4nicos, negocia\u00e7\u00f5es automatizadas, reconhecimento de voz, legendas de acessibilidade e valida\u00e7\u00e3o de formul\u00e1rios online. Essas 20 tarefas mostram com que frequ\u00eancia procedimentos automatizados est\u00e3o por tr\u00e1s de servi\u00e7os familiares.<\/p>\n

O Google Maps e o Waze usam algoritmos para fornecer atualiza\u00e7\u00f5es de tr\u00e2nsito em tempo real e sugest\u00f5es de rotas. Suas escolhas de rota dependem de informa\u00e7\u00f5es sobre as estradas e as condi\u00e7\u00f5es do tr\u00e2nsito. Uma situa\u00e7\u00e3o em constante mudan\u00e7a pode afetar a rota recomendada pelo sistema.<\/p>\n

A Netflix usa sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o para sugerir filmes, enquanto a Amazon recomenda produtos. Algoritmos financeiros ajudam a detectar fraudes e a realizar negocia\u00e7\u00f5es automatizadas. Essas aplica\u00e7\u00f5es processam informa\u00e7\u00f5es para apoiar uma decis\u00e3o ou selecionar uma op\u00e7\u00e3o, mas seus objetivos s\u00e3o diferentes.<\/p>\n

Os fluxos de trabalho digitais podem combinar regras, integra\u00e7\u00f5es e IA para classificar informa\u00e7\u00f5es e mov\u00ea-las entre sistemas. Sistemas de documentos podem extrair e validar detalhes em faturas, contratos e formul\u00e1rios. Por exemplo, um fluxo de trabalho de fatura pode ler uma data e um valor e, em seguida, verificar se os campos obrigat\u00f3rios est\u00e3o presentes.<\/p>\n

A automa\u00e7\u00e3o n\u00e3o corrige informa\u00e7\u00f5es inseridas incorretamente ou omitidas. Uma entrada de dados incorreta pode levar a uma sa\u00edda errada, mesmo quando o processo segue suas instru\u00e7\u00f5es. Quando um resultado automatizado for importante, verifique se as informa\u00e7\u00f5es inseridas no sistema est\u00e3o completas e atualizadas.<\/p>\n

Como voc\u00ea pode avaliar e influenciar um feed de recomenda\u00e7\u00f5es?<\/h2>\n

Suas a\u00e7\u00f5es podem moldar o que um sistema de recomenda\u00e7\u00e3o aprende, mas o efeito depende de como o sistema interpreta essas a\u00e7\u00f5es. A resposta de um servi\u00e7o \u00e0 sua atividade n\u00e3o \u00e9 uma promessa de que voc\u00ea controla sua classifica\u00e7\u00e3o.<\/strong> As cren\u00e7as sobre como as recomenda\u00e7\u00f5es funcionam tamb\u00e9m podem influenciar suas escolhas.<\/p>\n

Em um experimento de laborat\u00f3rio, 750 participantes usaram um reprodutor de m\u00fasica personalizado. O comportamento deles mudou dependendo do que eles acreditavam que o algoritmo de recomenda\u00e7\u00e3o priorizava e se eles acreditavam que suas a\u00e7\u00f5es afetariam as recomenda\u00e7\u00f5es pessoais.<\/p>\n

O experimento variou essas duas cren\u00e7as: o que o algoritmo recompensa e se as a\u00e7\u00f5es do usu\u00e1rio influenciam as sugest\u00f5es personalizadas. As pessoas podem ajustar suas atividades com base no que acreditam que o sistema valoriza, mesmo sem conhecer suas regras exatas.<\/p>\n

O experimento de laborat\u00f3rio com reprodutor de m\u00fasica<\/a> Mostra por que as suposi\u00e7\u00f5es sobre personaliza\u00e7\u00e3o podem ser importantes. N\u00e3o demonstra que todos os servi\u00e7os respondem da mesma maneira. A cren\u00e7a de um participante pode moldar o comportamento mesmo quando a l\u00f3gica real do sistema \u00e9 diferente.<\/p>\n

Se um servi\u00e7o oferece controles de prefer\u00eancias ou feedback, fa\u00e7a uma altera\u00e7\u00e3o deliberada de cada vez. Voc\u00ea pode marcar uma recomenda\u00e7\u00e3o como indesejada ou atualizar um interesse selecionado e, em seguida, observar o que aparece ao longo do uso repetido. Evite alterar v\u00e1rios controles ao mesmo tempo se quiser perceber qual a\u00e7\u00e3o pode ter feito a diferen\u00e7a.<\/p>\n

Uma mudan\u00e7a no feed ap\u00f3s um \u00fanico ajuste n\u00e3o prova que o ajuste causou a diferen\u00e7a. Outras atividades, o tempo ou atualiza\u00e7\u00f5es da plataforma tamb\u00e9m podem afetar o que \u00e9 exibido. Fa\u00e7a pequenas altera\u00e7\u00f5es deliberadas e avalie os resultados com base no uso repetido, em vez de considerar uma \u00fanica recomenda\u00e7\u00e3o como prova definitiva.<\/p>\n

\n

Uma recomenda\u00e7\u00e3o alterada n\u00e3o prova que um controle causou a mudan\u00e7a.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n

Os algoritmos fazem parte da l\u00f3gica por tr\u00e1s de muitas experi\u00eancias digitais, mas seus resultados ainda s\u00e3o sele\u00e7\u00f5es moldadas por regras e dados. Eles podem influenciar o que voc\u00ea percebe e como um sistema responde, mas n\u00e3o ditam todas as suas opini\u00f5es. Saber essa diferen\u00e7a ajuda voc\u00ea a usar as sugest\u00f5es automatizadas com cautela.<\/p>\n

Antes de agir com base em um resultado automatizado importante, considere quais informa\u00e7\u00f5es e suposi\u00e7\u00f5es o moldaram. Uma recomenda\u00e7\u00e3o pode ser adequada \u00e0 sua atividade recente sem representar todas as op\u00e7\u00f5es \u00fateis. Da pr\u00f3xima vez que uma recomenda\u00e7\u00e3o for relevante, pare para refletir sobre o que ela pode estar priorizando antes de confiar nela.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Um feed que parece feito sob medida para voc\u00ea pode moldar o que chama sua aten\u00e7\u00e3o antes mesmo de voc\u00ea formar uma opini\u00e3o. Algoritmos digitais ajudam a selecionar v\u00eddeos, publica\u00e7\u00f5es, resultados de busca e an\u00fancios a partir de uma enorme quantidade de informa\u00e7\u00f5es online. Suas escolhas podem afetar o que voc\u00ea percebe, mas n\u00e3o determinam todas as suas opini\u00f5es ou prefer\u00eancias. 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