Por que você vê o que vê online e nas mídias sociais e como isso pode influenciar sua identidade e comportamento? Coproduzido com @CommonSenseEducation

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Por que você vê o que vê online e nas redes sociais?

O conteúdo que você vê em um determinado aplicativo social ou mecanismo de busca não é aleatório — é um conteúdo super curado. E é curado por algoritmos de recomendação. Algoritmos de recomendação são essencialmente as instruções do computador sobre como um determinado aplicativo social ou mecanismo de busca decide o que mostrar a você.

Como funcionam os algoritmos de recomendação?

Basicamente, esses algoritmos são projetados para mantê-lo em um determinado aplicativo social pelo maior tempo possível. Eles fazem isso aprendendo o que você gosta e mostrando mais desse conteúdo. Eles consideram um monte de coisas ao decidir o que mostrar a você. Por exemplo, eles coletam dados sobre o que estamos assistindo, clicando, curtindo, comentando, compartilhando, comprando, onde moramos, etc. Eles também consideram o que todos os outros estão curtindo e assistindo. Mas exatamente o que e como todas essas coisas são classificadas para fornecer o conteúdo que aparece no seu feed é ultrassecreto. Além disso, as empresas estão constantemente ajustando e mudando seus algoritmos.

Por que os aplicativos sociais usam algoritmos de recomendação?

Há toneladas de conteúdo por aí, então algoritmos de recomendação filtram esse conteúdo e nos mostram o que eles acham que é o mais relevante para nós. No final, aplicativos sociais e o YouTube querem mantê-lo na plataforma pelo maior tempo possível para que possam mostrar mais anúncios e ganhar mais dinheiro — e eles fazem isso mostrando coisas que eles acham que vão mantê-lo no aplicativo por mais tempo.

O que há de perigoso nos algoritmos de recomendação?

Algoritmos de recomendação podem prender usuários em câmaras de eco ou bolhas de filtro – onde você recebe conteúdo que apenas reforça o que você já acredita. Isso é particularmente verdadeiro quando se trata de notícias e política – e tem sido citado como uma razão para o aumento da polarização política na América. Esses algoritmos de recomendação também podem espalhar desinformação, desinformação e propaganda. Conteúdo que é carregado emocionalmente tende a se tornar viral porque muitos usuários se envolvem com esse conteúdo – e às vezes isso significa que esses algoritmos estão espalhando desinformação, desinformação e propaganda. Há também relatos de que os usuários podem ser sugados para buracos de coelho de radicalização à medida que os algoritmos servem conteúdo cada vez mais extremo.

FONTES SELECIONADAS
Algoritmos do Facebook Alimentados…. (The Conversation)
https://theconversation.com/facebooks-algorithms-fueled-massive-foreign-propaganda-campaigns-during-the-2020-election-heres-how-algorithms-can-manipulate-you-168229

A câmara de eco das mídias sociais é real (Ars Technica)
https://arstechnica.com/science/2017/03/the-social-media-echo-chamber-is-real/

Algoritmos em plataformas de mídia social (Internet Justice Society)
https://www.internetjustsociety.org/algorithms-in-social-media-platforms

Alimentando o fogo (NYU/ Stern)
https://static1.squarespace.com/static/5b6df958f8370af3217d4178/t/613a4d4cc86b9d3810eb35aa/1631210832122/NYU+CBHR+Fueling+The+Fire_FINAL+ONLINE+REVISED+Sep7.pdf

Como o TikTok lê sua mente (NY Times)
https://www.nytimes.com/2021/12/05/business/media/tiktok-algorithm.html

Para você Página: TikTok e identidade (Conferência IX sobre redes e comunidades em debate) http://networkconference.netstudies.org/2020Curtin/2020/05/11/for-you-page-tiktok-as-a-lens-for-identity-discourse-in-western-culture/

PROFESSORES
Coloque seus alunos na discussão no KQED Aprenda, um lugar seguro para alunos do ensino fundamental e médio investigarem tópicos controversos e compartilharem suas vozes: https://learn.kqed.org/

Confira o currículo de cidadania digital da Common Sense Education: https://www.commonsense.org/education/

Sobre a KQED
A KQED atende ao povo do norte da Califórnia com uma alternativa com suporte público à mídia comercial. Uma estação membro da NPR e da PBS sediada em São Francisco, a KQED abriga uma das estações de rádio públicas mais ouvidas do país, um dos serviços de televisão pública de maior audiência e um programa educacional premiado que ajuda alunos e educadores a prosperar nas salas de aula do século XXI. Uma fonte confiável de notícias, líder e inovadora em tecnologia interativa, a KQED leva pessoas de todas as idades em jornadas de exploração — expondo-as a novas pessoas, lugares e ideias.

O financiamento para a KQED Education é fornecido pela Corporation for Public Broadcasting, a Koret Foundation, a William and Flora Hewlett Foundation, a AT&T Foundation, a Crescent Porter Hale Foundation, a Silver Giving Foundation, doadores da Campaign 21 e membros da KQED.

CAPÍTULOS
00:00 Introdução
00:55 O que são algoritmos de recomendação?
2:00 Como funcionam os algoritmos de mídia social
4:21 Prós dos algoritmos de recomendação
4:51 Perigos dos algoritmos de recomendação
7:10 Dicas para fazer os algoritmos de recomendação funcionarem para você
. Criado por Common Sense Education.

Fonte Original: Khan Academy - IA para Educação

Licença: Creative Commons Atribuição-Não Comercial-Compartilha Igual 3.0 (CC BY-NC-SA 3.0 US).