Redes Sociais são uma das principais fontes de notícia e informação. Qual conteúdo é visto por quem está determinado por algoritmos privados, desenvolvidos pelas grandes organizações de tecnologia, com investimentos gigantescos. 

Porém, dos usuários a criadores de conteúdo, não parece haver uma clareza sobre o que eles são, como perfomam e se podem melhorar, havendo apenas um mal-estar generalizado dos efeitos negativos, como a formação de bolhas e excesso de conteúdo publicitário. 

“Melhor para quem?” responde a pergunta “Os algoritmos podem ser melhores?”

Na compra do Twitter, Elon Musk declarou que pretendia abrir os algoritmos de conteúdo do Twitter, e torná-los open source. Será essa uma boa medida em direção a algoritmos melhores?

Definidos como um conjunto de instrução para tomar uma decisão ou realizar uma tarefa. Arranjar nomes em ordem alfabética é um tipo de algoritmo, assim como uma receita para fazer bolo de chocolate. Contudo, há uma distância enorme da complexidade dos algoritmos das big techs. 

O tamanho e a sofisticação dos modelos modernos, que se baseiam em extrema personalização, torna impossível entender completamente como eles preveem, ou o que irão prever.  Eles pesam biliares de coisas diferentes, que interagem de maneira sútil, para fazer uma previsão. Olhar para um único algoritmo é como tentar entender a psicologia examinando cada célula individual do cérebro. 

Por isso, apenas tornar o algoritmo aberto, não torna as coisas melhores. 

Como resolver?

Thomas Dimson, um dos responsáveis pelo início do algoritmo de conteúdo no Instagram, diz que uma transparência efetiva está na experiência do open source, e não apenas na liberação de todos os dados. 

Pois uma abertura completa prejudicaria a privacidade, a inovação e não traria avanços positivos nem para os usuários e nem para as organizações. 

Os responsáveis na condução e criação dos algoritmos, os estudam muito mais por seus efeitos e experimentações, do que pela tentativa de compreender seus mecanismos internos,   

O algoritmo é treinado e modificado através de diversos testes com diferentes grupos, as organizações decidem o desenvolvimento do algoritmo com base nesses testes. 

Por isso, a transparência deve estar nessa condução. Thomas Dimson sugere 4 passos que podem causar efeitos positivos para os algoritmos. 

• Limitar a audiência: incentivar a presença de auditorias confiáveis, vinculadas a legislações vigentes. 
• Divulgação Individual: permitir aos usuários saberem a quais testes foram expostos.
• Opção Individual: permitir aos usuários a escolha de compartilhar suas ações em grupos específicos, como estudos acadêmicos. 
• Resumo: publicar as informações de forma menos sensível, ao agrupar dados em cortes específicos. 

Desse modo, as pessoas que não estão ligadas aos interesses das empresas, podem analisar os algoritmos de forma muito mais segura e eficaz, do que simplesmente tendo acesso ao código.

 Permitindo maior acesso à informação, sem sacrificar a privacidade e a competição.