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Como os algoritmos das redes sociais prendem a atenção

Na primeira vez que você abre uma nova rede, a plataforma não sabe quase nada sobre você. Depois, cada visualização, pulo, pausa e replay vira uma pista. Você não precisa de um questionário; o comportamento responde.

A personalização pode ser genuinamente útil. Também pode transformar curiosidade em consumo contínuo, porque o próximo candidato já espera e rejeitá-lo custa quase nada.

O feed que aprende você

O processo é circular: o comportamento muda o feed, o feed influencia o próximo comportamento, e esse comportamento dá ao sistema mais informação de novo.

Na primeira vez que você abre uma nova rede social, a plataforma não sabe quase nada sobre você. Os primeiros minutos podem, portanto, parecer estranhamente genéricos: uma música popular, um vídeo de futebol, alguém cozinhando, uma celebridade, uma piada, talvez uma notícia. Você ignora a maior parte, assiste a algumas coisas por mais tempo e talvez curta uma ou duas publicações, mas enquanto você decide se o aplicativo é interessante, algo mais já começou: o aplicativo está decidindo o que pode ser interessante para você.

Inicialmente, suas suposições são rudimentares porque há pouca informação disponível. Você assiste a um vídeo sobre um cachorro, mas isso não significa necessariamente que você goste de cachorros; talvez o cachorro estivesse fazendo algo engraçado, talvez você tenha gostado da música, ou talvez você simplesmente tenha esquecido de deslizar o dedo na tela. Uma única ação fornece pouca informação ao sistema, mas dezenas de ações começam a formar padrões, e centenas podem revelar preferências que você nunca declarou explicitamente.

Você não precisa preencher um questionário dizendo que gosta de Fórmula 1, arquitetura, comida japonesa, astronomia ou sátira política. Seu comportamento pode fornecer pistas através do que você assiste, pula, repete, pesquisa, curte, compartilha, salva ou comenta, enquanto as pessoas que você segue e as contas que você visita fornecem informações adicionais. Os sinais e algoritmos precisos diferem entre as plataformas, mas o princípio geral é simples: o comportamento deixa rastros, e esses rastros podem ser usados para fazer previsões sobre o que você pode querer ver em seguida. Esta é a primeira coisa a entender sobre um feed moderno: ele não é simplesmente uma janela através da qual você olha para a internet. É uma seleção, porque há muito mais conteúdo disponível do que caberia na sua tela, e algo precisa decidir o que merece a próxima posição. Uma vez que essa seleção se torna personalizada, duas pessoas podem abrir o mesmo aplicativo ao mesmo tempo e acessar versões notavelmente diferentes dele.

O processo é circular: seu comportamento altera o feed, o feed alterado influencia seu próximo comportamento, e esse novo comportamento fornece ao sistema mais informações para alterar o feed novamente. O processo fica mais claro com um exemplo simples. Você assiste a um vídeo sobre um novo telescópio, então a plataforma pode mostrar outro vídeo de astronomia, e se você assistir a esse também, ela pode testar algo mais específico: talvez buracos negros, astrofotografia, exploração espacial ou a possibilidade de vida em outros planetas. Se você ignorar consistentemente a astrofotografia, mas parar para assistir a buracos negros, o sistema terá aprendido algo mais preciso do que "essa pessoa gosta de ciência", e após interações suficientes, seu feed pode começar a conter um fluxo surpreendentemente restrito de conteúdo que corresponde a uma preferência que você nunca descreveu conscientemente.

Por que o próximo item é difícil de recusar

Agora, imagine essa máquina em miniatura, do tamanho da sua mão, e substitua o botão pelo seu polegar. Em vez de dinheiro, ela pode oferecer mensagens de amigos, fotos, piadas, discussões, pessoas atraentes, notícias, indignação, informações úteis, lugares bonitos, fofocas e vídeos selecionados de um acervo quase ilimitado. A comparação é tentadora, e é por isso que as redes sociais são frequentemente descritas como um cassino no seu bolso, mas para usar a analogia corretamente, precisamos entender o que ela explica e onde ela termina.

Seu celular não é literalmente uma máquina caça-níqueis, e navegar pelo Instagram não é o mesmo que apostar dinheiro em um cassino. As recompensas são diferentes, os riscos são diferentes, as estruturas econômicas são diferentes, e os transtornos de jogo têm características clínicas específicas que não devem ser aplicadas levianamente ao uso comum das redes sociais. Mas cassinos e plataformas sociais podem compartilhar um importante problema de design: como criar uma experiência que as pessoas queiram continuar quando o próximo resultado é incerto? A incerteza importa porque experiências previsíveis se tornam familiares rapidamente. Se cada deslize mostrasse exatamente o mesmo tipo de vídeo, exatamente da mesma maneira, haveria pouco motivo para se perguntar o que vem a seguir, enquanto um feed contendo uma mistura de conteúdo comum, entediante, útil, engraçado, irritante, bonito e, ocasionalmente, extraordinário cria uma experiência diferente. Você não continua apenas por causa do que está vendo agora; você também pode continuar por causa do que pode aparecer em seguida.

O que a pesquisa indica

Essas referências aparecem nas notas de Navegue com Propósito. Veja a lista completa em Notas e fontes.

Passos práticos

Audite follows e visualizações: o que você recompensa com tempo é o que o sistema aprende a oferecer.
Use “não tenho interesse” e controles semelhantes quando um tema treina um feed que você não quer.
Prefira busca ou coleções salvas quando souber o que veio buscar; o feed inicial sem destino treina a deriva.
Lembre que feeds diferentes prendem a atenção de modos diferentes—vídeo curto não é a mesma máquina do grafo social.