top of page
fundo lilás.png

LINHA DE PESQUISA
ESTUDOS DE ALGORITMO
E SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO

ia_B.png

As grandes empresas de tecnologia detém poderes políticos, econômicos e sociais sem precedentes, diante da onipresença dos sistemas de recomendação em redes sociais, serviços de streaming de vídeo e música, sites de comércio eletrônico e diversos outros serviços. Esses sistemas priorizam métricas como engajamento e cliques, que acabam amplificando inadvertidamente conteúdos sensacionalistas e enganosos, comprometendo o acesso da sociedade a fontes confiáveis, informações e questões de interesse público.

 

As principais plataformas hoje se baseiam em algoritmos que realizam uma função editorial pautada por critérios definidos e programados por humanos, na medida em que selecionam conteúdos que serão expostos aos usuários. Diante da falta de transparência, os interesses políticos e econômicos das empresas são encobertos pelo verniz técnico dos algoritmos que utilizam. Em contrapartida, produtores de conteúdo buscam constantemente adaptar suas práticas de produção e distribuição às regras opacas desses sistemas, sob o risco de terem seu alcance e financiamento prejudicados pela plataforma caso não se adaptem.

Além disso, os sistemas de recomendação são caracterizados pela microsegmentação, utilizando dados produzidos pelos próprios usuários como insumo para a precisão e relevância das recomendações. Diante da opacidade em muitos dos métodos utilizados nas áreas de mineração de dados, big data e inteligência artificial, diferentes estudos têm apontado para a incidência de preocupantes vieses reforçados por esses algoritmos. ​ Apesar de um discurso amigável e conciliador, as empresas de tecnologia vêm sendo acusadas de dificultar a pesquisa e a auditabilidade dos dados, impedindo uma melhor compreensão dos vieses dos sistemas de recomendação. A literatura acadêmica vem criticando a auto-regulação e as iniciativas de transparência das plataformas online, apontando a necessidade de auditorias que trariam luz ao funcionamento interno dos algoritmos utilizados.

ESTUDOS EM ANDAMENTO

A internet revolucionou a escala de produção, acesso e compartilhamento de produtos culturais, como músicas e vídeos. Neste projeto analisamos os usos e impactos sociais, culturais e econômicos de intermediários online que classificam e recomendam conteúdos a partir de dados sobre o comportamento dos usuários. 

O impacto das tecnologias digitais no consumo cultural

Propaganda computacional, automação e comportamento inautêntico nas mídias sociais

O estudo de interações inautênticas nas mídias sociais, como bots, cyborgs e trolls está no centro das pesquisas sobre estratégias de manipulação social em redes digitais. Neste projeto, investigamos as práticas e ferramentas envolvidas na corrida tecnológica das campanhas de propaganda computacional.

Sistemas de recomendação e seu impacto na circulação de informação online

Os sistemas de recomendação das plataformas online têm grande influência nas escolhas dos usuários, indicando relevância, gerando visibilidade e endossando conteúdos. Neste projeto, estudamos as funções editoriais e publicitárias exercidas por esses algoritmos, investigando os critérios e o impacto da recomendação.

bottom of page