{"id":9551,"date":"2018-04-02T18:54:27","date_gmt":"2018-04-02T21:54:27","guid":{"rendered":"https:\/\/lavits.bemvindo.co\/por-que-fazer-uma-sociologia-da-internet-sobre-o-caso-cambridge-analytica-e-facebook\/"},"modified":"2018-04-02T18:54:27","modified_gmt":"2018-04-02T21:54:27","slug":"por-que-fazer-uma-sociologia-da-internet-sobre-o-caso-cambridge-analytica-e-facebook","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lavits.org\/es\/por-que-fazer-uma-sociologia-da-internet-sobre-o-caso-cambridge-analytica-e-facebook\/","title":{"rendered":"Por que fazer uma sociologia da internet? Sobre o caso Cambridge Analytica e Facebook"},"content":{"rendered":"

Por Bruno Cardoso*<\/strong><\/p>\n

Em mar\u00e7o de 2018, foram revelados importantes detalhes de um esc\u00e2ndalo pol\u00edtico-digital com propor\u00e7\u00f5es semelhantes \u00e0s revela\u00e7\u00f5es de Edward Snowden, publicadas em junho de 2013. Para se ter ideia do que est\u00e1 envolvido no intrincado caso que liga uma das mais prestigiosas universidades do mundo, uma empresa de consultoria pol\u00edtica digital e a principal rede social contempor\u00e2nea, dentre muitos outros atores, basta lembrar que essa composi\u00e7\u00e3o bastante heterog\u00eanea vem sendo considerada como decisiva para importantes acontecimentos pol\u00edticos no mundo, dentre os quais um dos mais impactantes e surpreendentes \u00e9 a elei\u00e7\u00e3o de Donald Trump como presidente dos EUA. Mas como isso aconteceu? Vamos tentar uma vers\u00e3o estrategicamente reduzida, para fins did\u00e1ticos, dessa longa hist\u00f3ria dos acontecimentos.<\/p>\n

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Cientistas (d)e dados<\/strong><\/p>\n

Em abril de 2013, dois professores de psicologia da Universidade de Cambridge (Psychometrics Center) e um pesquisador da Microsoft publicam um artigo<\/a>\u00a0afirmando, a partir de pesquisa realizada com \u201ccurtidas do Facebook\u201d, que tra\u00e7os de personalidade e atributos pessoais s\u00e3o prediz\u00edveis a partir dos registros digitais deixados em redes sociais. Ou seja: seria poss\u00edvel adivinhar muito sobre quem somos e como nos comportamos a partir do mais b\u00e1sico dos rastros que deixamos na mais utilizada das redes sociais. Algo que todos que j\u00e1 passearam pelo perfil de um (des)conhecido j\u00e1 tinham percebido de alguma ou outra forma, mas que dessa vez estava sendo pensado e transformado em modelo por pesquisadores de uma das principais universidades do mundo.<\/p>\n

Embora os pesquisadores envolvidos n\u00e3o tenham se mostrado interessados ou favor\u00e1veis a usarem seu m\u00e9todo em marketing pol\u00edtico, um outro membro do mesmo centro de pesquisa, e professor na mesma universidade, pensou de modo bastante diferente. Aleksandr Kogan, psic\u00f3logo e cientista de dados, partiu ent\u00e3o do artigo publicado pelos colegas e desenvolveu softwares e algoritmos que permitissem a extra\u00e7\u00e3o e a an\u00e1lise de dados, o estabelecimento de padr\u00f5es comportamentais e de personalidade a partir desses rastros digitais e a classifica\u00e7\u00e3o de um n\u00famero elevado de usu\u00e1rios dentro desses padr\u00f5es definidos. Um trabalho que misturou psicologia (psicometria) e minera\u00e7\u00e3o de dados (data mining). Um outro detalhe interessante, \u00e9 que Kogan, que nasceu na Mold\u00e1via, como cidad\u00e3o sovi\u00e9tico, tamb\u00e9m assumiu um cargo de professor na Universidade de S\u00e3o Petersburgo e recebeu financiamento de uma ag\u00eancia de fomento estatal russa para desenvolver essa mesma pesquisa. Talvez isso ajude a explicar alguns pontos do xadrez geopol\u00edtico atual…<\/p>\n

Juntamente com um s\u00f3cio, Kogan monta uma empresa chamada Global Science Research (GSR) e fecha um acordo (financeiro) com o Facebook, para usar os dados de seus usu\u00e1rios e para instalar um aplicativo (myPersonality) de testes de personalidade, a ser realizado em grupos selecionados de usu\u00e1rios da rede social. O m\u00e9todo cient\u00edfico aplicado chama aten\u00e7\u00e3o pela sagacidade e pela falta de escr\u00fapulos dos elaboradores. Em banners em diversos sites, como Amazon, pessoas se deparavam com ofertas para que respondessem a um question\u00e1rio sobre sua personalidade em troco de um pequeno pagamento (que variava de 2 a 5 d\u00f3lares por pessoa). Aqueles que concordavam, deviam se logar pelo Facebook (permitindo assim que o aplicativo tivesse acesso \u00e0s informa\u00e7\u00f5es de navega\u00e7\u00e3o na rede social) e preencher seu n\u00famero de registro eleitoral nos EUA, para restringir a pesquisa \u00e0queles em condi\u00e7\u00f5es de votar. Para ganhar esses de 2 a 5 d\u00f3lares, 32 mil pessoas responderam o question\u00e1rio\/teste de personalidade. Tendo por base os question\u00e1rios e as informa\u00e7\u00f5es desses 32 mil usu\u00e1rios, algoritmos passaram a comparar as respostas e a definir correla\u00e7\u00f5es estat\u00edsticas entre os tra\u00e7os de personalidade e os tra\u00e7os deixados no Facebook por cada um, criando padr\u00f5es e classificando cada um dentro deles. Com uma amostragem bastante consider\u00e1vel de 32 mil pessoas, a GSR podia montar um quadro consistente de correla\u00e7\u00f5es e inferir muitas \u201cpersonalidades\u201d, prefer\u00eancias e inclina\u00e7\u00f5es pol\u00edticas a partir dessas correla\u00e7\u00f5es estabelecidas.<\/p>\n

Contudo, isso era apenas o in\u00edcio da estrat\u00e9gia posta em funcionamento. Sem que isso fosse informado claramente aos usu\u00e1rios, o software da pesquisa acessava tamb\u00e9m as informa\u00e7\u00f5es dos amigos de cada um daqueles que aceitava responder, fazendo com que fossem extra\u00eddas as informa\u00e7\u00f5es de, no total, mais de 50 milh\u00f5es de perfis. Embora esses 50 milh\u00f5es n\u00e3o tivessem preenchido os testes de personalidade, eles tamb\u00e9m foram classificados a partir das correla\u00e7\u00f5es criadas com base na amostragem dos 32 mil usu\u00e1rios iniciais. A minera\u00e7\u00e3o de dados em cima do Big Data extra\u00eddo desses milh\u00f5es de perfis construiu um valioso banco de informa\u00e7\u00f5es, com enorme potencial de uso pol\u00edtico. Mais importante ainda, essas informa\u00e7\u00f5es extra\u00eddas da internet, se corretamente tratadas, se mostram de grande utilidade para aqueles que pretendem intervir no comportamento e na subjetividade individual.<\/p>\n

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Intervindo no mundo a partir do Big Data<\/strong><\/p>\n

Ap\u00f3s um acordo financeiro, a GSR vende as informa\u00e7\u00f5es que extraiu e classificou a partir do esquema montado por Kogan para a empresa de consultoria pol\u00edtica Cambridge Analytica (CA), num acordo que, como mostraram e-mails trocados na \u00e9poca e vazados agora para a imprensa, gerou consider\u00e1vel conflito entre Kogan e seus colegas de universidade. A CA, dirigida por um empres\u00e1rio conservador da elite brit\u00e2nica (Alexander Nix), passa ent\u00e3o a usar esses dados garimpados e tratados por Kogan para atuar no ramo do marketing pol\u00edtico. Desde ent\u00e3o, obteve duas vit\u00f3rias bastante consider\u00e1veis e contr\u00e1rias aos progn\u00f3sticos iniciais nas campanhas que realizou: o Brexit (na Gr\u00e3-Bretanha) e a elei\u00e7\u00e3o de Donald Trump, nos EUA.<\/p>\n

O objetivo da CA \u00e9 desenvolver e usar m\u00e9todos digitais para influenciar pessoas a agir de determinadas maneiras. Um desses m\u00e9todos \u00e9 a dissemina\u00e7\u00e3o de diversas tipos e n\u00edveis de \u201cfake news\u201d, discursos de \u00f3dio e boatos, n\u00e3o diferentes dos disparados no Brasil na campanha de difama\u00e7\u00e3o pos-assassinato da vereadora Marielle Franco. Por conta do banco de informa\u00e7\u00f5es criado por Kogan e vendido \u00e0 Cambridge Analytica, e com base em teorias da psicologia comportamental sobre como influenciar o comportamento das pessoas, a campanha pol\u00edtica e de dissemina\u00e7\u00e3o de boatos passou a uma escala quase personalizada e micro-direcionada, utilizando estrat\u00e9gias diferentes em rela\u00e7\u00e3o a cada grupo e restringindo a circula\u00e7\u00e3o das fake news a um \u00e2mbito no qual houvesse uma possibilidade maior de que fossem bem sucedidas em circular sem serem desmentidas. Foi posto em funcionamento uma m\u00e1quina de propaganda baseada em mentira e trollagem, de maneira ultra personalizada e muito bem direcionada. Como declarou Christopher Wylie,<\/a> um dos ex-empregados da CA que resolveu denunciar as pr\u00e1ticas da empresa, \u201cn\u00f3s exploramos o Facebook para colher o perfil de milh\u00f5es de pessoas. E constru\u00edmos modelos para explorar o que sab\u00edamos sobre elas e mirar em seus dem\u00f4nios internos. Essa \u00e9 a base sobre a qual a empresa foi constru\u00edda\u201d.<\/p>\n

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E o Facebook nisso tudo?<\/strong><\/p>\n

Em primeiro lugar, o Facebook vendeu acesso a informa\u00e7\u00f5es pessoais de, indiretamente, 50 milh\u00f5es de usu\u00e1rios, sem que essas pessoas tenham acordado isso, ou mesmo que estivessem cientes dessa possibilidade. Entre 2007 e 2014, uma quantidade imensa e n\u00e3o regulada de dados pessoais foi extra\u00edda da rede social e cedida a \u201cparceiros comerciais\u201d da empresa, assim como \u00e0 NSA, como j\u00e1 havia mostrado Edward Snowden em 2013. Se n\u00e3o bastasse isso, quando as primeiras reportagens sobre a CA foram publicadas por jornais brit\u00e2nicos, em dezembro de 2015, o Facebook as negou terminantemente e amea\u00e7ou processar a rep\u00f3rter respons\u00e1vel pela investiga\u00e7\u00e3o, Carole Cadwalladr.<\/p>\n

Posteriormente, o Facebook admitiu as acusa\u00e7\u00f5es, mas ainda assim tentou de todas as formas se desresponsabilizar pelo ocorrido. Uma das estrat\u00e9gias foi afirmar que Kogan teria acordo para usar as informa\u00e7\u00f5es apenas acad\u00eamica e cientificamente, logo que ele seria o respons\u00e1vel pela manipula\u00e7\u00e3o pol\u00edtica em quest\u00e3o. Outra foi se desculpar pela falha em assegurar a seguran\u00e7a das informa\u00e7\u00f5es pessoais de seus usu\u00e1rios (Zuckerberg admitiu que milhares de aplicativos tiveram acesso a enormes quantidades de dados sens\u00edveis dos usu\u00e1rios) e afirmar que, desde o fim de 2014, mudan\u00e7as no c\u00f3digo da rede social diminu\u00edram consideravelmente a possibilidade de extra\u00e7\u00e3o de dados por terceiros de forma inadvertida. Foi prometido tamb\u00e9m que novas mudan\u00e7as buscariam restringir ainda mais esse acesso. De qualquer maneira, uma das rea\u00e7\u00f5es que se seguiram foi o movimento, encampado por v\u00e1rias celebridades, #DeleteFacebook, no qual as pessoas propunham abandonar a rede social com mais esse limite tendo sido ultrapassado.<\/p>\n

Outra consequ\u00eancia foi a queda brutal no valor das a\u00e7\u00f5es do Facebook (12% de seu valor de mercado em dois dias) nos momentos que se seguiram \u00e0s revela\u00e7\u00f5es sobre a Cambridge Analytica. Se parte dessa queda pode ser auferida \u00e0 quebra de confian\u00e7a entre empresa e usu\u00e1rios, ou \u00e0 demora da empresa em admitir o ocorrido, possivelmente um outro fator pode tamb\u00e9m explicar essa desconfian\u00e7a. O pr\u00f3prio modelo de neg\u00f3cios sobre o qual o Facebook se erigiu pode passar, ent\u00e3o, a ser questionado. Como disse Jonathan Albright<\/a>, do Tow Center for Digital Journalism: \u00abEste problema faz parte do Facebook e n\u00e3o pode ser separado como um exemplo infeliz de abuso\u00bb. \u00abFoi uma pr\u00e1tica padr\u00e3o e incentivada. O Facebook estava literalmente correndo para construir ferramentas que abrissem os dados de seus usu\u00e1rios para parceiros de marketing e para novos neg\u00f3cios verticais. Ent\u00e3o isso \u00e9 algo inerente \u00e0 cultura e ao design da empresa\u00bb.<\/p>\n

Mas para al\u00e9m da quebra de confian\u00e7a e da viola\u00e7\u00e3o de acordos de privacidade pelo Facebook – assuntos de grande gravidade – e da queda do valor de mercado da empresa, uma outra quest\u00e3o se sobrep\u00f5e como central a partir desse caso. A rede social mais utilizada, e tamb\u00e9m o terceiro site mais visitado do mundo, vem sendo duplamente utilizada \u2013 como campo de colheita e classifica\u00e7\u00e3o de dados e como ve\u00edculo de dissemina\u00e7\u00e3o de mentiras e discursos de \u00f3dio \u2013 para fazer com que seus pr\u00f3prios usu\u00e1rios sejam induzidos a comportamentos pol\u00edticos que h\u00e1 uma d\u00e9cada pareceriam imposs\u00edveis de ocorrer, ou que eles pr\u00f3prios julgariam como irracionais. O uso de Big Data e algoritmos na pol\u00edtica \u00e9 hoje uma das principais ferramentas \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o dos grupos em disputa e dos atores envolvidos, estejam buscando legitimidade nas urnas ou nas ruas. Por enquanto a vit\u00f3ria de grupos conservadores, a dissemina\u00e7\u00e3o de mentiras e o prevalecimento de discursos de \u00f3dio parecem ser incontestes. A quest\u00e3o \u00e9 se esse jogo j\u00e1 est\u00e1 decidido de antem\u00e3o ou se \u00e9 poss\u00edvel uma virada. De qualquer forma, parece que ele s\u00f3 est\u00e1 come\u00e7ando.<\/p>\n

*\u00a0Professor do Departamento de Sociologia e do Programa de P\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o em Sociologia e Antropologia (IFCS\/UFRJ)\u00a0e coordenador do Laborat\u00f3rio de Estudos Digitais.<\/p>\n

Texto originalmente publicado<\/a> no site do Laborat\u00f3rio de Estudos Digitais (LED\/UFRJ) no dia 25\/03\/2018.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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