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o Filtro Bolha por Eli Pariser

O Filtro Bolha por Eli Pariser

O Filtro Bolha por Eli Pariser

Palestra apresentada em 2011 no TED Talk´s

Empresas como Google e Facebook  a cada dia se empenham para nos para fornecer serviços de acordo com “nossas necessidades e gostos” e isso inclui notícias e resultados de pesquisa, mas acontece agora uma delicada e não intencional conseqüência: Os Filtros- Bolhas, como denomina Eli Pariser. Estamos dentro de uma cilada dos “filtros-bolha” e não conseguimos mais chegar à informações que poderiam nos desafiar ou até mesmo ampliar nossa visão de mundo. O autor do vídeo abaixo, realizado pela TEDS Talk´s  argumenta fortemente que isto, e definitivamente, nos mostra como este racionício discorrido na palestra, pode nos afetar no dia a dia e naquilo que aprendemos navegando na internete

Eli Pariser é autor do Livro Filtro-Bolha.

 

Segue abaixo transcrição da palestra:

Mark Zuckerberg, um jornalista fazia-lhe uma pergunta sobre os ‘feeds’ de notícias. E o jornalista perguntou: “Por que isto é tão importante?” E Zuckerberg respondeu: “Um esquilo morrendo no seu jardim pode ser mais relevante para os seus interesses, neste momento, do que pessoas morrendo na África.” E eu quero falar sobre como seria o aspecto de uma ‘web’ baseada nesta ideia de relevância.

palestra com Eli Pariser - livro Filtro BolhaEntão, quando eu estava crescendo em uma área realmente rural, no Maine (EUA), a internet significava algo muito diferente para mim. Ela significava uma conexão para o mundo. Significava algo que nos ligaria a todos. E eu tinha certeza que ela seria ótima para a democracia e para a nossa sociedade. Mas aconteceu este tipo de mudança em como a informação está fluindo ‘on-line’, e ela é invisível. E se não prestarmos atenção nisto, poderá vir a ser um grande problema. Pois bem, eu notei isto a primeira vez em um lugar onde passo muito tempo — na minha página do Facebook. Sou um progressista, politicamente — grande surpresa — mas sempre saí dos meus caminhos para encontrar os conservadores. Eu gosto de ouvir sobre o que eles estão pensando; Eu gosto de ver para quais ‘links’ eles apontam; Eu gosto de aprender uma ou duas coisas. E então, fiquei surpreso quando percebi certo dia que os conservadores haviam desaparecido do meu ‘feed’ do Facebook. E o que estava acontecendo era que o Facebook observava em quais ‘links’ eu clicava, e ele notava que, na verdade, Eu clicava mais nos ‘links’ dos meus amigos liberais do que nos ‘links’ dos meus amigos conservadores. E, sem me consultar sobre isto, ele os deletou. Eles desapareceram.

Pois bem, o Facebook não é o único lugar que está fazendo este tipo de invisível, algorítmica edição da ‘web’. O Google o faz também. Se eu busco por algo e você busca este mesmo algo, ainda que no mesmo instante, nós talvez tenhamos resultados de busca muito diferentes. Mesmo que você não esteja “logado”, um engenheiro contou-me, que existem 57 sinais que o Google olha — desde o tipo de computador no qual você está ao tipo de navegador que você usa até onde você se localiza — que ele usa para filtrar os seus resultados de busca. Pense sobre isto por um segundo: não há mais um Google padrão. E sabe de uma coisa, o engraçado sobre isto é que é difícil de ver. Você não consegue ver quão diferentes são os seus resultados de busca dos das demais pessoas.

Mas algumas semanas atrás, eu pedi para um grupo de amigos ‘googlear’ a palavra “Egito” e me enviarem as telas com os resultados que obtiveram. Então, eis aqui a tela do meu amigo Scott. E aqui, a tela do meu amigo Daniel. Quando você as coloca lado a lado, você nem mesmo precisa ler os ‘links’ para ver quão diferentes estas duas páginas são. Mas quando você lê os ‘links’, de fato, é realmente muito marcante. O Daniel não obteve nada sobre os protestos no Egito em sua primeira página de resultados do Google. Os resultados do Scott estavam cheios deles. E esta era a manchete do dia, naquele momento. Isto é o quão diferentes estes resultados estão se tornando.

E também não é apenas o Google e o Facebook. Isto é algo que está varrendo a rede. Há toda uma série de empresas que estão fazendo esse tipo de personalização. O ‘Yahoo News’, o maior site de notícias da internet, é agora personalizado — pessoas diferentes obtêm diferentes notícias. o ‘Huffington Post’, o ‘Washington Post’, o ‘New York Times’ — todos estão flertando com a personalização, de várias formas. E isto no leva muito rapidamente para um mundo no qual a internet nos mostra aquilo que ela pensa que queremos ver, mas não necessariamente o que precisamos ver. Como Eric Schmidt (diretor-executivo do Google) disse: “Será muito difícil para as pessoas assistirem ou consumirem algo que não tenha, em algum sentido, sido feito sob medida para elas.”

Então, eu realmente penso que isto é um problema. E eu acho que, se você pegar todos estes filtros juntos, você pega todos estes algoritmos, você tem o que eu chamo de filtro-bolha. E o seu filtro-bolha é o seu próprio, pessoal e único universo de informação com o qual você vive ‘on-line’. E o que está no seu filtro-bolha depende de quem você é, e depende do que você faz. Mas a questão é que você não decide o que entra. E mais importante, você, na verdade, não vê o que fica de fora. Então, um dos problemas com o filtro-bolha foi descoberto por alguns pesquisadores da Netflix. E eles estavam olhando as listas de dados da Netflix e notaram algo engraçado que muitos de nós provavelmente já notaram, que existem alguns filmes que aparecem, e logo desaparecem de nossas casas. Eles entram na lista e simplesmente desaparecem, em seguida. Então, “Homem de Ferro” logo desaparece enquanto que “Esperando pelo Super-homem” pode esperar por um tempo realmente longo.

O que eles descobriram foi que em nossas listas do Netflix há esta épica batalha em curso entre nossas futuras aspirações pessoais e nosso presente mais impulsivo e íntimo. Vocês sabem que todos queremos ser alguém que assistiu ao “Rashomon” (filme cult japonês da decáda de 50), mas, neste exato momento, nós queremos assistir “Ace Ventura” pela quarta vez. (Risos) Então, a melhor edição nos dá um pouco de ambos. Ela nos dá um pouco de Justin Bieber e um pouco sobre o Afeganistão. Ela nos dá algumas informações “vegetarianas”, ela nos dá algumas informações do tipo sobremesa. E o desafio com estes tipos de filtros algorítmicos, estes filtros personalizados, é que, pelo fato de que eles olham principalmente para aquilo que você clica em primeiro lugar, eles podem comprometer o equilíbrio. E, ao invés de uma dieta balanceada de informação, você pode acabar rodeado por informações do tipo “porcariada alimentar”.

O que isto sugere é que, na verdade, obtenhemos talvez a história equivocada sobre a internet. Em uma sociedade de transmissão (de rádio e TV) — é assim que o ‘mito de origem’ acontece — em uma sociedade de transmissão, existiam estes porteiros, os editores, e eles controlavam os fluxos de informação. E veio a internet e os varreu para fora do caminho, e ela permitiu que nos conectássemos, e era ótimo! Mas não é isso que, na verdade, está acontecendo agora. O que estamos vendo é mais uma passagem do bastão dos porteiros humanos para os algorítmicos. E a questão é que os algoritmos não possuem ainda o tipo ética arraigada que os editores possuiam. Então, se os algoritmos serão os curadores do mundo para nós, se eles decidirão o que veremos e o que não veremos, então precisamos ter certeza de que eles não estarão atados apenas à relevância. Precisamos ter certeza que eles também nos mostrarão coisas que são desconfortáveis ou desfiadoras ou importantes — isto é o que o TED faz, correto? — outros pontos de vista.

E a questão é que já passamos por isso antes como sociedade. Em 1915, não era que os jornais se esforçavam muito sobre suas responsabilidades civis. Então, as pessoas perceberam que eles faziam algo realmente importante. Que, de fato, você não poderia ter uma democracia funcionante se os cidadãos não conseguissem um bom fluxo de informação. Por isso que os jornais foram fundamentais, pois eles atuaram com um filtro e assim a ética jornalística se desenvolveu. Ela não era perfeita, mas nos conduziu pelo último século. E agora então, estamos como que de volta a 1915, na web. E precisamos de novos porteiros para registrarem aquele tipo de responsabilidade no código que eles estão escrevendo.

Eu sei que temos aqui muitas pessoas do Facebook e do Google — Larry e Sergey — pessoas que ajudaram a construir a web como ela é, e eu sou grato por isso. Mas realmente precisamos que vocês se certifiquem que estes algoritmos tenham codificados neles um senso de vida pública, um senso de responsabilidade cívica. Precisamos que vocês assegurem que eles sejam transparentes o bastante do modo que possamos ver quais são as regras que determinam o que passa pelos nossos filtros. E precisamos que vocês nos dêem algum controle, para que possamos decidir o que passa e o que não passa. Pois eu penso que realmente precisamos que a internet seja aquela coisa que todos sonhamos que ela fosse. Precisamos que ela conecte a todos nós. Precisamos que ela nos introduza em novas ideias, novas pessoas e diferentes perspectivas. E ela não fará isso se nos deixar isolados em uma “rede de um”.

Obrigado.

(Aplausos)

lentes de contato do futuro

Esqueça o Google Glass! O Futuro está nas Lentes de Contato

O Futuro está nas Lentes de Contato

Lentes de contato digitais ou  “biônica” com tecnologia em nanoescala já estão disponíveis e não são mais ficção. O professor de engenharia eletrônica, Babak Parviz, refere que “Já vemos um futuro em que a lente de contato se torna numa plataforma real […] As possibilidades se estendem até onde os olhos podem ver, e além.”

nanotecnologia em lentes de contatoOs avanços da Nano-tecnologia permitem com que se produza sensores e dispositivos em tamanho reduzido, de modo a transformar as lentes de contato numa plataforma. Com micro-sensores e ligação sem fios (wireless), é possível medir parâmetros físicos como a química do corpo e aceder a novo tipo de informação médica. Através dos vasos sanguíneos e fluído das lágrimas, é possível ver os níveis de glucose no sangue. Juntamente com um transmissor de dados sem fio, a lente pode transmitir informações para médicos e enfermeiros, sem agulhas ou química de laboratório e em tempo real.

Na GWU – Universidade George Washington -, estudos revelam a possibilidade de tornar as lentes de contato em sistemas que permitem obter informação extra da realidade e monitorizar a quantidade de sódio, colesterol e níveis de potássio no organismo.

O vídeo abaixo é um teaser de uma possibilidade futura.

[youtube]https://www.youtube.com/watch?v=o4vJja6F1r4[/youtube]

 

 

O EdgeRank está morto: O novo algoritmo de News Feed do Facebook agora tem mais de 100 mil fatores de peso!

EdgeRank –  News Feed – sistema de classificação original de Facebook, está morto.

A próxima vez que você disser a um cliente como Facebook seleciona e classifica o conteúdo que aparece no Feed de notícias, você precisará fazê-lo sem usar a palavra EdgeRank.

O Facebook não tem usado esta palavra internamente (EdgeRank) por cerca de dois anos e meio. É quando a empresa começou a empregar um algoritmo de classificação mais complexo baseado em aprendizado de máquina. O algoritmo atual de News Feed não tem um nome atraente, mas está claro para os engenheiros da empresa que EdgeRank é uma coisa do passado.

Durante um telefonema esta semana, Lars Backstrom, Gerente de Engenharia de Ranking  de News Feed no Facebook, estima que existem mais de 100 mil valores individuais no novo modelo que produz a News Feed.”  Os três elementos do EdgeRank originais:   Afinidade, Peso e Tempo/Decay – ainda são fatores de ranking no News Feed, mas agora “outras coisas são igualmente importantes”, diz ele.

Em outras palavras, o algoritmo de News Feed de hoje é muito mais sofisticado do que apenas poucos anos atrás.

Para entender, “A analogia mais fácil é com os motores de busca e como eles ranqueam as páginas da web”, diz Backstrom. “É como comparar o Google de hoje com Alta Vista. Tanto o Google e Bing tem um monte de novos sinais, como personalização, que eles usam. É mais sofisticado do que os primeiros “dias” (anos) das pesquisa, quando as palavras em uma página foi a coisa mais importante. ”

Isto tem implicações para os “marketeiros” e empresários muito além da formulação utilizada para descrever o ranking de News Feed. É um reflexo – e uma causa, também – De uma complexa batalha travada hoje para alcançar os usuários do Facebook organicamente.

Os vencedores? Eles mesmo serão os únicos que entenderão como Facebook tem movido (mudado )a  Afinidade, Peso e Tempo/Decay, assim superá-lo eles mesmos. Antes de entrar no novo algoritmo de News Feed, vamos voltar alguns anos.

 No começo era … Girando Botões

edgerank mudou

 

 

O News Feed do Facebook foi nasceu em setembro de 2006 , prometendo oferecer … e cito … “uma lista personalizada de notícias ao longo do dia, assim você saberá quando Marcos acrescenta Britney Spears aos seus Favoritos ou quando a sua paixão está solteira novamente.”

Sim, essa é uma citação direta do anúncio. Fofo, não?

Com o lançamento do News Feed, o Facebook queria mostrar aos usuários o conteúdo mais importante de sua rede social, sem fazê-los clicar para visitar os perfis de seus amigos. E tinha que descobrir uma maneira de decidir o que era importante para cada pessoa.

“No começo, a classificação do News Feed era ficar girando botões”, disse Facebook VP de Produtos Chris Cox durante recente evento de mídia News Feed do Facebook . “Aumentar um pouco mais de fotos, diminuir um pouco mais as histórias na plataforma.”

Os tempos eram muito mais simples então.

 De Botões Para EdgeRank

Facebook tem, obviamente, crescido muito desde então, particularmente com o lançamento simultâneo de anúncios do Facebook e páginas , em novembro de 2007.Facebook EdgeRank

Empresas, clubes e organizações começaram a criar páginas do Facebook e usá-los para tentar alcançar novos fãs e os existentes. Isso significava mais conteúdo e mais chances de aparecer e também entupir o Feeds de noticias do usuários.

 

A empresa avançou do “Mexer nos botões” para EdgeRank, o algoritmo que:

a) determinava qual das milhares de histórias (ou “edges”, como Facebook chamava) ficariam qualificados para aparecer em um usuário do Feed de Notícias, e

b) ranqueo-os para mostrar relevância.

EdgeRank tinha três peças primárias:

  • Afinidade – ou seja, o quão próximo é o relacionamento entre o usuário e o conteúdo/fonte?
  • Peso – ou seja, que tipo de ação foi tomada no conteúdo?
  • Tempo/Decay – isto é, o quão recente / atual é o conteúdo?

EdgeRank tornou possível para Facebook dar aos usuários uma NewsFeed mais personalizada. Como Cox explicou, os usuários que jogaram um monte de jogos no Facebook podia ver mais conteúdo relacionado ao jogo em seu Feed de notícias. Usuários que participavam de uma série de discussões em grupo, iriam ver mais conteúdo como esse. E assim sucessivamente.

Do EdgeRank para…?

Com EdgeRank, a maneira que você usou o Facebook em grande parte determinou o que foi mostrado em seu Feed de notícias. E ainda foi, porque, como Cox disse na semana passada: “Nós estamos no negócio de dar a nossos usuários a experiência mais interessante possível cada vez que nos visitar.”

Mas agora que o trabalho é muito mais complicado do que nunca.

Considere que existem mais de um bilhão de pessoas usando o Facebook a cada mês. São 128 milhões pessoas só nos EUA que usam o Facebook todos os dias. Eles estão usando dezenas de diferentes dispositivos móveis com capacidades diferentes para exibir o conteúdo. Há 18 milhões de páginas , muitas das quais estão ativamente à procura de atenção e uma maneira de se mostrar o feed de notícias o mais rápido possível. E esse número não inclui as inúmeras empresas que estão usando o Facebook através de contas regulares, em vez de Páginas.

Com tudo isso acontecendo, o Facebook fala que o usuário típico tem cerca de 1.500 histórias que poderia mostrar no News Feed em cada visita.

Então, como o Facebook decidi o que os usuários vão ver, e que conteúdo de páginas do Facebook irão para Feed de notícias? Como você pode imaginar, o Facebook não está a ponto de dar todos os detalhes, mas Backstrom falou abertamente sobre várias formas que o algoritmo tem crescido nos últimos anos.

 Afinidade, Peso & Time Decay

Estes “ainda são importante”, diz Backstrom, mas agora existem vários níveis de peso. “Há um monte de diferentes facetas. Temos categorias e sub-categorias de afinidade. ”

Facebook está tentando medir o quão perto cada usuário é de seus “amigos” e “páginas”, mas que esta mensuração não é apenas com base em interações pessoais. Backstrom disse Facebook olha interações globais, também, e aqueles que podem superar as interações pessoais, se o sinal é forte o suficiente.

“Por exemplo, se mostrarmos uma atualização para 100 usuários, mas apenas alguns deles interagirem com ele, nós não podemos mostrá-lo em seu Feed de notícias. Mas se um monte de pessoas estão interagindo com ele, podemos decidir mostrá-lo a você, também. ”

Configurações de relacionamento

Outro fator sãos configurações de relacionamento que os usuários do Facebook pode aplicar. Com cada amigo, você pode ir um passo além e rotular a pessoa um “amigo” ou “conhecido.” Com “curtir” páginas, os usuários podem optar por “Receber notificações” (“Get notifications”) ou “Receber atualizações” (“Receive updates”), e há configurações mais profundas para controlar o que tipo de conteúdo que o usuário quer ver.

Configurações no Facebook

“Nós tentamos extrair afinidade naturalmente”, diz Backstrom “, mas se você ir a fundo  para nos dizer mais sobre seus relacionamentos, vamos considerar também”

Publicar Posts

O novo algoritmo de News Feed leva em conta o tipo de post que cada usuário tende a gostar. Usuários que muitas vezes interagem com mensagens de fotos são mais propensos a ver mais posts de fotos no News Feed, e os usuários que tendem a clicar mais em links verá mais posts com links.

Backstrom disse que isso também é aplicado em um nível mais profundo. “Não é apenas sobre as interações globais. Analisamos também quais os tipos de mensagens que o usuário interage com o máximo de cada amigo. ”

Em outras palavras, Os proprietários de Páginas no Facebook que publicam continuamente apenas um tipo de post, provavelmente não estão sendo vistos por fãs que interagem com outros tipos de posts.

Ocultar Post / Relatório de Spam

A visibilidade do News feed também pode ser impactado pela capacidade dos usuários para esconder mensagens ou marcá-los como spam. Mas não é tão simples como ter um limite definido, que fará com que as mensagens interrompam a exibição de feeds de notícias dos usuários.

“Para cada história, nós fazemos o mesmo cálculo”, explica Backstrom. “Dada esta história, e dado o histórico do usuário, qual é a probabilidade de que você vai gostar dessa história? O que é provavelmente que você vai esconder? Nós estamos olhando para isso e tentando decidir, é isso um líquido positivo para mostrar essa história no News Feed? ”

Além disso, Backstrom disse que há um elemento de decadência (Decay) quando se considera os posts que foram escondidos. Recentes “esconder” pode carregar mais peso no momento de decidir se um post se mostrará em seu Feed de Notícias, mas esses “esconder” terá menos impacto à medida que decair ao longo do tempo.

Clicar em anúncios, a visualização de outras Timelines

O novo algoritmo de News Feed é completamente separado do algoritmo que decide quais anuncios serão mostrados, e quando e onde eles serão mostrados. Mas quando um usuário interage com anúncios no Facebook pode influenciar o que mostra no News Feed.

“Nada está fora da mesa quando estamos olhando para o que deveríamos mostrar aos usuários”, diz Backstrom. “Pode-se clicar nos anúncios ou olhar para outras Timeline. Isso não tem que ser apenas com o que o usuário interage dentro do News Feed “.

Dispositivos & Considerações Técnicas

O algoritmo de News Feed considera até mesmo que dispositivo está sendo usado e coisas como a velocidade da conexão de internet de um usuário no momento de decidir o que mostrar.

“As limitações técnicas de alguns telefones velhos tornam impossível mostrar algum conteúdo”, Backstrom. “Sabemos também que alguns conteúdos não executam  bem em determinados dispositivos. E se o usuário tiver uma conexão lenta de internet, podemos mostrar mais atualizações de texto. Estamos tentando mostrar o conteúdo que os usuários vão achar interessante e quiser interagir com ele. ”

Story Numping & Last Actor

Não se esqueça dessas duas mudanças (Story Bumping e Last Actor) que o Facebook acabou de anunciar na semana passada . Story Bumping dobra as regras da “decadência”, dando aos posts mais velhos, uma segunda chance de Notícias e visibilidade se eles ainda estão recebendo interação.

Last Actor coloca um prêmio sobre recência ( de que é recente). O Facebook está acompanhando as 50 mais recentes interações do usuário e dando-lhes mais peso no momento de decidir o que mostrar no News Feed. Isso funciona em uma base contínua, de modo que o valor de uma interação vai diminuir depois que o usuário fez 50 interações mais recentes.

 

Considerações Finais

Deve ficar claro que o  algoritmo News Feed do Facebook tem evoluído significativamente ao longo dos últimos anos. EdgeRank é uma coisa do passado, e tem sido substituído por um algoritmo baseado em aprendizado de máquina que, como diz Backstrom ” only ever gets more complicated”

Essa mudança coloca novos desafios para as marcas e os comerciantes que querem chamar a atenção no Facebook, mas a empresa diz que seu conselho para os proprietários de páginas e outros é a mesma: crie e publique uma variedade de conteúdo interessante, que isso irá atrair partes, comentários, likes e cliques. Isso requer a compreensão de seus fãs no Facebook – desde os tipos de mensagens que eles interagem com os diferentes dispositivos que possam estar usando quando eles estão no Facebook.

Este é um artigo traduzido por Flávio Pavanelli

Original source:
http://marketingland.com/edgerank-is-dead-facebooks-news-feed-algorithm-now-has-close-to-100k-weight-factors-55908

Autor:   is Editor-In-Chief of Marketing Land. His news career includes time spent in TV, radio, and print journalism. His web career continues to include a small number of SEO and social media consulting clients, as well as regular speaking engagements at marketing events around the US. He blogs at Small Business Search Marketing and can be found on Twitter at @MattMcGee and/or on Google Plus. You can read Matt’s disclosures on his personal blog.