{"id":33758,"date":"2019-02-18T00:06:44","date_gmt":"2019-02-18T03:06:44","guid":{"rendered":"https:\/\/asmetro.org.br\/portalsn\/?p=33758"},"modified":"2019-02-17T18:55:03","modified_gmt":"2019-02-17T21:55:03","slug":"tudo-que-seu-televisor-sabe-sobre-voce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/asmetro.org.br\/portalsn\/2019\/02\/18\/tudo-que-seu-televisor-sabe-sobre-voce\/","title":{"rendered":"Tudo que seu televisor sabe sobre voc\u00ea"},"content":{"rendered":"
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Estudar o comportamento de consumidores em qualquer setor \u00e9 a norma, mas ningu\u00e9m tem tantos dados quanto a televis\u00e3o<\/h5>\n
Michael Veale tinha d\u00favidas. Era in\u00edcio de janeiro e todo mundo a sua volta parecia falar da mesma coisa, o novo sucesso da Netflix: um cap\u00edtulo de <\/span>Black Mirror<\/em>, uma de suas s\u00e9ries emblem\u00e1ticas, totalmente interativo<\/span>. O espectador controlava o protagonista, um atribulado programador de jogos, e tomava decis\u00f5es por ele: que cereais comer pela manh\u00e3, tomar LSD ou n\u00e3o, falar sobre sua m\u00e3e com o psic\u00f3logo. O argumento do cap\u00edtulo mudava a cada op\u00e7\u00e3o. \u201c\u00c9 um novo tipo de narrativa que revolucionar\u00e1 o futuro\u201d, tuitou entusiasmado Alex de la Iglesia no dia da estreia.<\/span><\/h5>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/header>\n<\/div>\n
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Mas Michael Veale, um brit\u00e2nico de 26 anos que pesquisa leis de prote\u00e7\u00e3o de dados na University College de Londres, tinha d\u00favidas. \u201cMuita gente garantia que a experi\u00eancia era uma atividade para extrair dados dos usu\u00e1rios\u201d, conta em uma visita a Madri. \u201cMe interessava saber n\u00e3o s\u00f3 o que a Netflix fazia com todos esses dados, mas com que base legal.\u201d Foi o que perguntou \u00e0 casa, aproveitando que agora esses pedidos de informa\u00e7\u00e3o est\u00e3o amparados pelo Regulamento Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados que entrou em vigor na Europa em maio passado. \u201cJ\u00e1 que temos direito de investigar e compreender atividades como esta, queria mostrar que o Regulamento pode ser usado para perguntar sobre quest\u00f5es cotidianas\u201d, continua. Esta semana, a Netflix lhe deu a resposta. Efetivamente, havia anotado cada decis\u00e3o tomada por cada espectador. O cap\u00edtulo de Black Mirror<\/em> era, para muitos, um triunfo de criatividade televisiva; para outros, um triunfo de minera\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n

Tamb\u00e9m \u00e9 um exemplo de at\u00e9 que ponto \u00e9 absurdo separar uma coisa da outra. Em uma \u00e9poca marcada pelo estudo em massa do comportamento de todo consumidor em qualquer setor, a televis\u00e3o se tornou uma arma potente. Os grandes do neg\u00f3cio se tornaram o que s\u00e3o hoje fundamentalmente por sua forma de explorar os dados que cada espectador vai deixando em uma tela conectada \u00e0 Internet. Cada segundo de vacilo antes de escolher um t\u00edtulo, cada pausa na reprodu\u00e7\u00e3o do programa, cada cena rebobinada. Todos os dados contribuem para conhecer o espectador, e cada espectador colabora para conhecer o mercado inteiro. Quanto mais banal for o dado, melhor. Mais valioso ser\u00e1 cruz\u00e1-lo com outros milh\u00f5es de vari\u00e1veis.<\/p>\n

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A Netflix \u00e9 o servi\u00e7o mais conhecido por sua forma de estudar seus quase 150 milh\u00f5es de assinantes no mundo todo. Mas sem d\u00favida n\u00e3o \u00e9 a \u00fanica. Quando a Amazon<\/a> se disp\u00f4s a lan\u00e7ar seu neg\u00f3cio de televis\u00e3o por assinatura (hoje Amazon Prime Video), em 2012, ofereceu uma s\u00e9rie de cap\u00edtulos piloto para que o p\u00fablico votasse em qual queria ver transformado em s\u00e9rie. Ao mesmo tempo, determinaram que cap\u00edtulo era mais visto segundo quais pessoas, que momentos eram mais rebobinados e quais tinham mais pausas. Com isso tomaram suas decis\u00f5es. Aquelas s\u00e9ries n\u00e3o funcionariam.<\/p>\n

Era um estilo muito diferente do da Netflix. \u201cEles compreendem as limita\u00e7\u00f5es de analisar dados, e sabem como super\u00e1-las com base em especialistas humanos\u201d, explica Sebastian Wernicke, diretor de an\u00e1lise de dados da consultoria alem\u00e3 One Logic, que estudou o papel do big data na cria\u00e7\u00e3o televisiva. \u201cA Netflix n\u00e3o decide apenas com dados em m\u00e3os, mas usa os dados para melhorar as decis\u00f5es que toma.\u201d Na casa se conta que sempre que se produziram House of Cards<\/em><\/a> em 2013 era porque sabiam que seu p\u00fablico gostava de thrillers pol\u00edticos e dos filmes de David Fincher. Mas chamaram Fincher. Os dados informam a parte criativa e os criativos d\u00e3o forma aos dados.<\/p>\n

Por isso ainda subsiste a brincadeira recorrente do setor de culpar o algoritmo da Netflix por todas as coincid\u00eancias entre as s\u00e9ries da casa: os protagonistas t\u00edmidos de cabelo escuro apaixonados por uma mulher mais esperta que eles (Sex Education, Elite, End of the F***in World, 13 Reasons Why<\/em>) ou a quantidade de s\u00e9ries cuja temporada \u00e9 interrompida na metade por um cap\u00edtulo em um lugar remoto, como uma viagem de carro ou um funeral. Devem gostar muito do algoritmo. N\u00e3o receberam nem pausas nem rebobinadas e por isso h\u00e1 tantas.<\/p>\n

\u201cN\u00e3o sei ao certo quantos dados mais poderiam ser reunidos, mas se os encontrassem, refinariam a estrat\u00e9gia\u201d, opina Wernicke. Talvez com experimentos como o de Black Mirror<\/em>? Aqui Veale pondera: \u201cOs dados coletados nesse caso deveriam nos preocupar? Certamente n\u00e3o. Mas o fato de que tenham tirado mais informa\u00e7\u00e3o do que a permitida pelos clientes ao assinar, sem pedir permiss\u00e3o? Sim, esse dado \u00e9 preocupante.\u201d<\/p>\n

Cr\u00e9dito: Tom C. Avenda\u00f1o\/El Pais Brasil – dispon\u00edvel na internet 18\/02\/2019<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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