A Big Data de bolso composta por tudo o que você faz, sente e decide.

Por Renata Neves

Parece até teoria da conspiração, mas é real: todos os nossos movimentos online, ou a falta deles, estão sendo monitorados e analisados. Desta forma, torna-se mais fácil prever padrões de comportamento entre os usuários e determinar tipos de conteúdos que direcionam as nossas decisões.

Estes são os dados comportamentais pelos quais são guardados, vendidos ou compartilhados para estratégias de marketing, campanhas políticas e entre outras ações que precisam da participação de consumidores.

Entretanto, os algoritmos das plataformas digitais também estão sendo usados para capturar e analisar dados psíquicos e emocionais das pessoas.

Ou seja, agora é possível usar a tecnologia para prever quando um grupo específico de usuários está triste, feliz, cansado, vulnerável e, assim por diante. É neste momento em que o marketing ou a política avança com conteúdos emocionais, exclusivos para aquele grupo, garantindo o comportamento certo e na hora certa.

Ao final da história, temos uma massa enorme de pessoas sendo direcionadas para realizarem decisões políticas ou comerciais.

Tudo isso funciona como um gigante laboratório em que várias experiências sociais são aplicadas por empresas ou políticos nas plataformas, aproveitando de termos e condições abusivos e reunindo deduções sobre os usuários, mesmo sem a certeza de que o algoritmo acerte sempre.

E quando a tecnologia erra, nestes casos, os efeitos são grandes. Assim como aconteceu em 2018, quando Donald Trump venceu a eleição presidencial.

É muita informação para entender e aceitar, mas nós vamos explicar devagar como funciona a economia psíquica e como ela está sendo utilizada na sua vida. Então, vamos lá?

Entendendo a Economia Psíquica dos algoritmos

O conceito de Economia Psíquica foi desenvolvido pela pesquisadora Fernanda Bruno ao estudar a forma que as plataformas digitais estão captando dados comportamentais de seus usuários.

Segundo ela, a economia psíquica dos algoritmos é o investimento em processos de captura e análises, além da utilização das informações psíquicas e emocionais que foram retiradas por meio de um monitoramento.

Em outras palavras, o algoritmo é desenvolvido para determinar uma porcentagem sobre alguma característica psicológica que você demonstra por meio das suas ações em um aplicativo.

Por exemplo, se você ouviu tipo ‘x’ de músicas, pulou quantidade ‘y’ de outras e se interessou por tipo ‘z’ de álbuns recomendados, logo a tecnologia é capaz de traçar o seu perfil em tempo real e armazenar o seu padrão de comportamento.

Porém, tudo isso acontece sem você saber e, pior, sem ter consciência do porquê.

A economia psíquica surgiu no atual capitalismo de dados para que fosse facilitado o controle do ambiente em que as pessoas são mais influenciadas.

O objetivo em ter uma base de informações psicológicas é para gerar lucro, mesmo que o processo seja eticamente suspeito.

Os seus dados psíquicos e emocionais são utilizados para facilitar vendas, direcionar campanhas políticas, influenciar as suas ações em momentos de vulnerabilidade e criar padrões de comportamento entre vários grupos de pessoas.

Desta forma, as plataformas digitais e seja lá quem estiver por trás, estarão preparados para enviar o melhor conteúdo que irá redirecionar as suas decisões.

As tecnologias que surgem da economia psíquica se comprometem a prever o usuário, como se a pessoa por trás do celular fosse irracional e impulsiva.

Resumindo, o algoritmo junta vários padrões de comportamento que você tem nos aplicativos, traça um perfil e consegue realizar previsões das suas decisões, o suficiente para guiar estratégias de marketing e campanhas eleitorais.

A pesquisadora Fernanda afirma em uma entrevista que “o futuro está sendo sequestrado”, exatamente porque todas as suas opções e a diversidade de possibilidades são limitadas para apenas uma direção, uma escolha.

Ela também explica que os dados digitais e as informações psicológicas constituem três camadas: a econômica ou mercadológica (visa o lucro com a troca, venda e utilização das informações), a de gestão e controle emocional (conteúdos direcionados para provocar emoções específicas), e a epistemológica (produção de conhecimento sobre um ou um grupo de sujeitos).

Isso significa que o lado positivo desse processo está na obtenção de conhecimento. Desta forma, a ciência se expande e há mais desenvolvimento na inovação tecnológica.

Porém, um estudo psicológico deste tipo, requer milhões de experiências que estão sendo aplicadas sem base científica, em milhões de pessoas e muito menos sem o consentimento dos usuários. Tudo, com o objetivo de gerar mais influência para determinadas direções comerciais ou políticas.

Você entende que há vários testes prevendo as suas ações digitais nas mãos de grandes corporações, políticos e plataformas?

O locutor do podcast Tecnopolítica, Sérgio Amadeu, relembra que todo experimento tem a sua margem de erro. Portanto, se isto está sendo aplicado em larga escala, a porcentagem do erro também representa um número gigante da população geral.

A base da estratégia de previsão e controle

É importante deixar claro a base teórica do método de captura e avaliação de emoções.

Você pode ler o artigo completo da Fernanda Bruno para entender as referências e os teóricos que foram citados, clicando aqui.

Um modelo de desenho de perfis com a análise demográfica, já era bastante utilizado capturando dados disponibilizados pelas pessoas, como gênero, idade, local em que vive, onde trabalha e entre outros.

Porém, o novo modelo estratégico realiza a análise de dados a partir perfil psicométrico, dados pessoais e relacionamentos digitais.

Uma das diferenças entre esses dois modelos é que o primeiro não significa ser totalmente sincero, por isso torna-se preciso analisar as ações naturais dos usuários para criar as previsões.

A lógica por trás da estratégia é: determinar padrões de comportamento, definir um perfil psicológico, comparar os padrões com outros usuários, definir grupos de perfis e observar a interação entre eles.

Neste sentido, a máquina se torna capaz de prever como serão os próximos comportamentos diante de um conteúdo e, assim, as estratégias de marketing e de campanhas podem alterar o ambiente ao seu favor.

Mudar o ambiente para alterar ou moldar um comportamento e criar conteúdos que condicionam as pessoas, são características originadas na teoria do behaviorismo. E, é aqui aonde queremos chegar.

A premissa do behaviorismo, como afirma Anna Bentes, é a previsão e o controle do comportamento, assim como vemos na economia psíquica.

A teoria surgiu no século XIX com o psicólogo John B. Watson e tentou ser desenvolvida como uma ciência objetiva e mensurável, portanto era necessário realizar experimentos que pudessem ser descritos e medidos. Na verdade, todo estudo científico precisa de uma base que possa ser comprovada com observações ou números, mas como seria possível prever os comportamentos humanos? É o que precisamos entender.

Watson defendia o Behaviorismo Metodológico pelo condicionamento clássico. Ou seja, para ele, a associação de elementos com estímulos poderiam até mesmo moldar ou ajustar uma criança para realizar qualquer tipo de profissão.

Um dos experimentos realizados pelo psicólogo foi desenvolver o medo em um recém-nascido por meio da associação de um rato, que não causava nenhuma reação na criança, com um barulho alto e alarmista.

Ao final dos testes, o bebê passou a ter episódios de angústia e medo ao ver o animal ou elementos parecidos com ele, mesmo sem a presença do som.

Já Skinner, buscou comprovar o Behaviorismo Radical por meio do condicionamento operante. Assim, ele explica que a utilização de reforços positivos ou negativos e punições geram consequências que adequam o comportamento.

Por exemplo, em seu teste “A Caixa de Skinner”, um rato repetia seu comportamento sempre que era recompensado. Mas, a frequência do comportamento diminuía quando recebia punições.

Mesmo assim, ambas as teorias tratam do objeto de estudo como um ser irracional, desconsiderando seus pensamentos, sentimentos e emoções. Neste sentido, é possível encontrar uma relação entre a teoria do Behaviorismo e a prática da Economia Psíquica.

O problema é que os experimentos com dados psicológicos e a utilização de conteúdos para influenciar decisões são testes sendo aplicados de inúmeras formas e em milhares de pessoas.

Como ocorre a captura dos dados?

Você pode pensar em tudo: curtidas, buscas, e-mails, textos apagados, fotos, músicas favoritas, músicas puladas, localizações, velocidade de deslocamento, velocidade de digitação, visualização de páginas, tempo de leitura, erros ortográficos, cliques, compras, e outros padrões de interação.

Além disso, há o investimento para tentar extrair as emoções dos usuários, a personalidade, todas as vulnerabilidades e inclinações.

Por meio da arquitetura das plataformas, a leitura de um emoji facilita a identificação de uma emoção traduzida em linguagem de programação, por exemplo. Isto, sem mencionar os estudos com leitura facial e a utilização incorreta da biometria.

Todos estes dados menores (small data) são os que compõem a big data. Ela armazena a análise dos nossos relacionamentos com outras contas e perfis, revelando para a tecnologia da economia psíquica os padrões de comportamento.

Aliás, a grande questão da análise dos dados psíquicos e emocionais é que eles não se interessam pelas características de um único indivíduo, mas em como eles reagem e se relacionam entre si entre outras personalidades.

Desta forma, saber informações avulsas, como número de curtidas de um usuário qualquer, pode ser um tanto inútil. Por outro lado, saber que um tipo específico de perfil tem o hábito de dar “amei” em publicações coloridas de “x” conta, pode ser uma informação valiosa.

Quando a small data é recolhida, a avaliação de perfil de cada usuário é feita com base em técnicas da Economia Comportamental. Assim, estudos do behaviorismo, da psicologia cognitiva, da psicologia evolutiva e da neuropsicologia se tornam as principais ferramentas para indicar a probabilidade de cada comportamento.

Vale ressaltar a palavra “probabilidade” porque uma máquina não é capaz de acertar sobre o tipo neuropsíquico de milhões de pessoas sempre. Mesmo assim, a estratégia atrai organizações porque a tecnologia promete prever os comportamentos com precisão e eficácia.

Uma pessoa passa a ser associada a um ou mais tipos de perfis e isso irá interferir completamente nas ações de disparo de conteúdo a seguir.

Uma sequência de testes de conteúdo é aplicada nos usuários similares, buscando por mais padrões e tentando arduamente direcionar as decisões do grupo para concordarem ou discordarem.

Na prática, seria como criar vários anúncios trocando pequenas informações, cores ou legendas, para entender quais funcionam melhor e quais são mais aceitos. Neste sentido, não existem problemas com os erros, porque são apenas aprendizado para a tecnologia prever melhor depois.

Essa estratégia de realizar versões com mínimos detalhes de diferença foi uma das vertentes utilizadas na campanha de Trump em 2018. Milhares de anúncios eram aplicados para diferentes segmentos de mercado e microtargeting. Iremos detalhar sobre isso no próximo tópico.

Para fortalecer as bases de captura, o monitoramento precisa ocorrer em tempo real, avaliando como cada conteúdo gera estímulos. Portanto, quanto mais tempo um usuário permanece na plataforma e interage, melhor é para a análise.

Este modelo de captura de dados precisa se reinventar pensando em como prender a atenção e ter mais engajamento. Ao mesmo tempo, ele precisa disputar a relevância e o valor que o usuário daria para uma plataforma digital.

A ideia é transformar o design, as automações e a experiência do usuário o bastante para que a utilização da plataforma seja viciante e se torne um hábito.

A base de dados psicométricos da Cambridge Analytica

Em 2018, a empresa britânica Cambridge Analytica, que organizou a campanha política de Donald Trump, protagonizou com o Facebook uma das maiores polêmicas vistas com o uso de dados e psicometria.

Anos antes, os colegas Michal Kosinski e David Stillwell realizaram um estudo com o lançamento do teste de personalidade MyPersonality, dentro do Facebook. As perguntas eram de cunho psicométrico, avaliavam o tipo de perfil de cada participante, com base no Big Five, e solicitava acesso aos dados do perfil do Facebook.

O que era para ser um experimento local, acabou contando com a participação de milhões de pessoas.

Kosinski percebeu que era possível combinar os dados psicométricos com os comportamentos do Facebook para realizar deduções quase perfeitas. O pesquisador provou que com uma média de 68 likes por usuário, era possível prever cor de pele, orientação sexual, filiação política, inteligência, identidade religiosa, uso de drogas lícitas e ilícitas e até mesmo divorcio de familiares. Ao final da pesquisa, seu mecanismo era capaz de avaliar as pessoas com apenas 10 likes.

Em geral, a metodologia de Kosinski permitia atribuir o Big Five em qualquer um online ou offline que autorizasse o acesso aos dados. Afinal, como os smartphones são ferramentas carregadas de segredos e pensamentos, o pesquisador só precisava ser um bom analista da psicometria.

Ainda assim, Kosinski lançou seu estudo, recusou ofertas de emprego e não vendeu seu banco de dados do MyPersonality, mesmo sendo requisitado.

Em 2015, a Cambridge Analytica foi contratada para realizar a campanha online pelo Brexit e anunciou o trabalho por meio de um marketing inovador com big data. Em outras palavras, a empresa utilizou a mesma metodologia de Kosinski, mas com fins políticos.

Agora o aplicativo que pedia acesso aos dados do Facebook em troca de um teste de personalidade era o conhecido This Your Digital Life.

Pelo aparente sucesso do Brexit, a empresa foi chamada para seu próximo trabalho: a campanha eleitoral de Donald Trump com a mesma estratégia de marketing por dados psicométricos.

Os eleitores dos EUA foram divididos em trinta e duas personalidades, foram analisados e viraram alvos de anúncios altamente segmentados. Com base na big data, era possível abordar cada usuário de uma forma diferente.

Por exemplo, para um público com reações intensas e emocionais, bastava apresentar as armas como forma de se proteger de roubos. Já para um público preocupado com a família, seria melhor mostrar as armas como uma forma de proteger as crianças.

E assim, a Cambridge Analytica conseguiu enviar mensagens diferentes para cada tipo de eleitor. Inclusive, poderiam apresentar Hillary Clinton das piores formas possíveis para todos os tipos de públicos identificados.

Milhares de anúncios foram disparados para testar os estímulos, as equipes de Trump iam até as casas com discursos personalizados para cada personalidade e todas as reações viravam dados para completar o banco de dados.

A Casa Hacker em parceria com a Tactical Tech, produziu um vídeo com mais detalhes sobre o processo da estratégia eleitoral que você pode assistir clicando aqui.

E, apesar da Cambridge Analytica não ter assumido ou falado sobre a sua possível responsabilidade durante a corrida eleitoral, a pesquisadora Fernanda Bruno tem razão ao afirmar que experimentos como este podem até não interferir na personalidade, mas vão causar consequências no comportamento.

As técnicas, os estudos, ou as estratégias, também podem envolver tentativa de contágio emocional (disparada seguida de conteúdos que causam uma emoção), monitoramento do feed em tempo real, compra e venda de dados pessoais, autorização de acesso nos termos de uma plataforma digital e entre outros.

Separamos para você, também, este vídeo com um trecho sobre o poder da big data apresentado pela Cambridge Analytica. Clique aqui para ver em inglês.

Influência política ou comercial?

Neste “laboratório-mundo” os experimentos com base behaviorista são aplicados diretamente no cotidiano das pessoas.

Ou seja, a teoria que afirma ser possível alterar o ambiente para prever e controlar comportamentos, agora pode contar com tecnologia para ser testada e utilizada sem consciência ética.

Apresentamos um caso real na política, porém a Economia Psíquica também está aqui para criar vantagens de mercado.

Por meio de estudos na psicologia, é possível descobrir que pessoas com transtorno bipolar podem passar por uma fase em que há maior tendência ao consumo. Analisando o comportamento e monitorando a atividade dos usuários, não é difícil identificar um grupo de pessoas bipolares e, principalmente, prever o momento certo em que eles estão mais propensos a realizarem compras caras impulsivamente.

Quando uma organização tem essa informação em mãos e dados para criar as probabilidades dessa previsão, o resultado pode ser a implementação de uma estratégia de marketing em perfis com transtornos psicológicos.

Da mesma forma, a big data também consegue prever quando o tipo “x” de pessoa se sente com menos auto estima, com medo do futuro, interessada em um novo hobby, atenta com uma causa, e outras diversas situações.

Ao final, tudo será convertido em produtos e serviços para serem vendidos na hora certa e para o público certo.

Do outro lado da big data, temos um público que, curiosamente, sabe um pouco sobre a situação de captura de dados ou pode criar consciência sobre o tema por meio da pesquisa.

Entretanto, esta mesma população está habituada a aceitar os “termos e condições” de qualquer regulamento, apenas para utilizar as plataformas digitais. Além disso, aplicativos com promessas de dinheiro fácil, acesso à pirataria e jogos sem desenvolvimento passam a surgir com mais frequência na lista de downloads famosos.

Hoje em dia, as pessoas querem ser vistas e sentirem que pertencem aos relacionamentos online. Elas continuam abastecendo todos os tipos de banco de dados, até porque ninguém pode e nem quer se desconectar.

Por isso, conhecer as políticas de proteção de dados pessoais e entender como é a atenção das marcas ao solicitar autorizações é essencial para uma vida digital mais consciente.

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) surgiu para garantir mais privacidade e segurança para o usuário, porém sempre precisa de melhorias e atualizações conforme novas plataformas surgem e criam espaço no mercado.

Além disso, você pode avaliar a forma que tem utilizado a internet e a constância que deposita seus dados online. Para isso, o método Detox Digital se tornou uma prática válida para quem busca diminuir o tempo gasto na vida on-line para aproveitar a vida real.

É sempre importante lembrar que, apesar das estratégias de captura de dados, a internet faz parte do nosso cotidiano e desempenha papéis fundamentais para a saúde, educação e inovação. Ainda assim, nós não precisamos estar reféns das ferramentas virtuais o tempo inteiro.

Reflita sobre o seu consumo e como a sua vida está sendo impactada. Você pode estabelecer metas e horários para diminuir o tempo em apps aos poucos, ou se achar interessante, busque ficar o final de semana sem olhar o celular pelo menos uma vez no mês.

Temos certeza que você é capaz de rever suas prioridades e conquistar uma vida digital mais saudável!

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