{"id":4269,"date":"2025-12-05T11:53:50","date_gmt":"2025-12-05T14:53:50","guid":{"rendered":"https:\/\/overticeportal.com.br\/?p=4269"},"modified":"2025-12-05T11:53:52","modified_gmt":"2025-12-05T14:53:52","slug":"estudo-mostra-que-algoritmos-reduzem-diversidade-e-distorcem-aprendizado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portalam9.com.br\/?p=4269","title":{"rendered":"Estudo mostra que algoritmos reduzem diversidade e distorcem aprendizado"},"content":{"rendered":"\n

Tempo de leitura: 3 minutos <\/em><\/p>\n\n\n\n

Normalmente, costum\u00e1vamos definir algoritmo com um passo a passo para resolver uma tarefa. No entanto, no in\u00edcio da d\u00e9cada de 2010, com a explos\u00e3o do machine learning (aprendizado de m\u00e1quina) e o deep learning (redes neurais profundas) \u2014, essas abordagens deixaram de ser passivas.<\/p>\n\n\n\n

A partir de 2012, os chamados algoritmos de personaliza\u00e7\u00e3o \u2014 filtros digitais que selecionam, organizam e priorizam o conte\u00fado que acessamos na internet \u2014 j\u00e1 n\u00e3o se limitavam a entregar apenas o que o usu\u00e1rio demonstrava gostar e passaram a antecipar o que ele poderia querer, mesmo antes de perceber.<\/p>\n\n\n\n

Dessa forma, plataformas como YouTube, Google e Facebook prometem facilitar nossa vida,\u00a0e juram que os algoritmos democratizam o acesso \u00e0 informa\u00e7\u00e3o\u00a0e nos salvam da sobrecarga informacional. Mas a coisa n\u00e3o \u00e9 bem assim, alertam pesquisadores das universidades Vanderbilt e Estadual de Ohio (OSU), ambas nos EUA.<\/p>\n\n\n\n

Em um estudo recente, publicado na revista Journal of Experimental Psychology, esses autores mostram como os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o online limitam a diversidade de informa\u00e7\u00f5es, levando os usu\u00e1rios a generaliza\u00e7\u00f5es incorretas sobre temas que mal conhecem.<\/p>\n\n\n\n

Em outras palavras, esses cientistas demonstraram em laborat\u00f3rio que, quando algoritmos escolhem o que voc\u00ea v\u00ea, eles limitam a variedade de informa\u00e7\u00f5es. Com uma compreens\u00e3o reduzida da realidade, voc\u00ea aplica esse conhecimento distorcido em situa\u00e7\u00f5es novas, e acredita que domina o assunto, mesmo tendo um conhecimento superficial e enviesado<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Testando a a\u00e7\u00e3o dos algoritmos na aprendizagem<\/h2>\n\n\n\n
\"O
O problema da exposi\u00e7\u00e3o aos algoritmos n\u00e3o s\u00e3o as informa\u00e7\u00f5es perdidas, mas o fato de os usu\u00e1rios n\u00e3o perceberem essas perdas \u2022 standret\/Freepik<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

A pesquisa revelou que, embora algoritmos personalizados limitem o que as pessoas veem, elas ainda conseguem formar generaliza\u00e7\u00f5es amplas. O problema, explica o pesquisador s\u00eanior Brandon Turner, da OSU, n\u00e3o est\u00e1 somente nas nas informa\u00e7\u00f5es perdidas, mas sim no fato de os usu\u00e1rios n\u00e3o perceberam essas partes que ficaram de fora.<\/p>\n\n\n\n

“As pessoas perdem informa\u00e7\u00f5es quando seguem um algoritmo, mas acham que o que sabem se generaliza para outras caracter\u00edsticas e partes do ambiente que nunca experimentaram”, afirma Turner em um comunicado. Ou seja, uma popula\u00e7\u00e3o de pessoas com conhecimentos limitados, mas excessivamente confiantes<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Para ilustrar o fen\u00f4meno, os autores usam um exemplo muito concreto e ilustrativo logo no in\u00edcio do artigo: o de um espectador que nunca assistiu filmes de determinado pa\u00eds e quer experiment\u00e1-los. Para isso, ele usa um servi\u00e7o de streaming que utiliza algoritmo de personaliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Inicialmente, o servi\u00e7o recomendar\u00e1 alguns filmes populares, entre os quais a pessoa escolher\u00e1 \u2014 por puro acaso \u2014 um filme de a\u00e7\u00e3o\/thriller, ao qual assiste e gosta. O algoritmo ent\u00e3o detecta que pessoas que assistiram esse mesmo filme assistiram principalmente g\u00eaneros similares, como a\u00e7\u00e3o, thriller e neo-noir.<\/p>\n\n\n\n

A lista de recomenda\u00e7\u00f5es para esse aprendiz de cin\u00e9filo ficar\u00e1 cheia de mais filmes desses mesmos g\u00eaneros. Portanto, se o seu objetivo era s\u00f3 encontrar algo que gostasse, o algoritmo cumpriu seu papel, mas,\u00a0se o objetivo era entender a cinematografia daquele pa\u00eds, o algoritmo criou um vi\u00e9s ser\u00edssimo.<\/p>\n\n\n\n

Embora satisfeita, a pessoa ter\u00e1 perdido \u00f3timos filmes de diferentes g\u00eaneros e, o que \u00e9 pior, desenvolver\u00e1 o que os autores chamam de uma infer\u00eancia injustificada e exagerada sobre a cultura popular e a sociedade do pa\u00eds. Algo como: por que as pessoas do pa\u00eds tal gostam tanto de filmes neo-noir e de crime?<\/p>\n\n\n\n

Conhecimento limitado e confian\u00e7a alta: uma combina\u00e7\u00e3o perigosa<\/h2>\n\n\n\n
\"Jovens
Jovens em fase de aprendizagem expostos a algoritmos online veem s\u00f3 parte do mundo \u2014 e acham que \u00e9 o todo \u2022 Freepik<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Para testar como essas curadorias de conte\u00fado podem interferir na forma como as pessoas aprendem, os autores realizaram um experimento online com 346 participantes. A proposta era que eles aprendessem a classificar “alien\u00edgenas fict\u00edcios” com diferentes caracter\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n

Divididos em dois grupos, os participantes foram expostos a diferentes est\u00edmulos. Um grupo em que os alien\u00edgenas foram escolhidos por um algoritmo de filtragem colaborativa (parecido com o do YouTube) e outro no qual os aliens eram apresentados de forma aleat\u00f3ria, sem personaliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Os participantes que receberam sequ\u00eancias personalizadas acabaram prestando aten\u00e7\u00e3o s\u00f3 a algumas partes dos alien\u00edgenas e ignorando o resto. Ou seja, aprenderam de modo distorcido e, mesmo entendendo pouco, ficaram muito confiantes nas suas respostas erradas<\/strong>, inclusive sobre categorias que quase n\u00e3o tinham visto.<\/p>\n\n\n\n

Apesar de simples, essa l\u00f3gica \u00e9 perversa e preocupante, pois esses algoritmos s\u00e3o feitos para maximizar o consumo de conte\u00fado e aumentar visualiza\u00e7\u00f5es, cliques e intera\u00e7\u00f5es. Para isso, eles identificam padr\u00f5es de comportamento e passam a recomendar conte\u00fados semelhantes aos j\u00e1 consumidos, o que reduz a diversidade de est\u00edmulos.<\/p>\n\n\n\n

No mundo real,\u00a0quando crian\u00e7as em fase de aprendizagem ficam expostas a algoritmos online, que priorizam apenas parte do conte\u00fado, o que pode acontecer? \u2014 pergunta Turner. E conclui: “Consumir conte\u00fado semelhante muitas vezes n\u00e3o est\u00e1 alinhado com o aprendizado. Isso pode causar problemas para os usu\u00e1rios e, em \u00faltima inst\u00e2ncia, para a sociedade”.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: CNN Brasil \/ <\/strong> Foto: Freepik<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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